Taille du marché de l’IA dans l’assurance, part et analyse de l’industrie, par application (traitement des réclamations, service client, souscription, détection de fraude et autres), par déploiement (cloud et sur site), par type d’entreprise (grandes entreprises et PME), par technologie (apprentissage automatique, traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur et autres) et prévisions régionales, 2026-2034

• L’IA mondiale sur le marché de l’assurance était évaluée à 10,36 milliards de dollars en 2025 et devrait passer de 13,45 milliards de dollars en 2026 à 154,39 milliards de dollars d’ici 2034, reflétant une forte adoption à long terme dans l’ensemble de la chaîne de valeur de l’assurance.
• Le marché devrait croître à un TCAC de 35,7 % entre 2026 et 2034, ce qui indique une accélération des investissements des assureurs dans les systèmes d’analyse, d’automatisation et de prise de décision basés sur l’IA.
• Le déploiement de l’IA se développe dans les fonctions essentielles de l’assurance telles que le traitement des réclamations, la souscription, la détection des fraudes et le service client, permettant aux assureurs d’automatiser les flux de travail et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
• L’Amérique du Nord est actuellement à la tête de l’IA sur le marché de l’assurance, représentant environ 39,96 % de la part de marché mondiale en 2025, soutenue par une forte adoption d’analyses avancées et de technologies d’assurance numérique.

La taille du marché mondial de l’IA dans l’assurance était évaluée à 10,36 milliards USD en 2025. Le marché devrait passer de 13,45 milliards USD en 2026 à 154,39 milliards USD d’ici 2034, avec un TCAC de 35,7 % au cours de la période de prévision. L’Amérique du Nord a dominé le marché mondial de l’IA dans l’assurance avec une part de marché de 39,96 % en 2025.

L’IA sur le marché de l’assurance apparaît comme un élément de transformation essentiel au sein du secteur mondial de l’assurance. Les technologies d’intelligence artificielle remodèlent les pratiques de souscription, la gestion des sinistres, l’engagement client et les processus de détection des fraudes. Les prestataires d'assurance s'appuient de plus en plus sur des analyses avancées, des modèles d'apprentissage automatique et des outils d'automatisation pour améliorer l'efficacité opérationnelle et renforcer les capacités d'évaluation des risques. Alors que les assureurs sont confrontés à la complexité croissante des données et aux pressions concurrentielles, l’adoption de l’IA devient une nécessité stratégique plutôt qu’un investissement technologique discrétionnaire.

L’IA sur le marché de l’assurance continue de croître à mesure que les assureurs modernisent leurs systèmes existants et passent à des modèles opérationnels numériques. Les opérations d’assurance traditionnelles impliquent des processus manuels étendus, des systèmes de données fragmentés et des flux de décision chronophages. Les technologies d'intelligence artificielle permettent aux assureurs d'automatiser les tâches de routine, d'analyser de grands ensembles de données et d'améliorer la précision des décisions dans plusieurs fonctions commerciales. Ces capacités contribuent directement à la croissance de l’IA dans le marché de l’assurance en réduisant les coûts opérationnels et en améliorant la réactivité des services.

Le traitement des sinistres et la détection des fraudes représentent deux des applications les plus immédiates qui stimulent l’adoption de l’IA au sein des compagnies d’assurance. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données historiques sur les réclamations, les modèles de comportement et les enregistrements de transactions pour identifier les anomalies et les cas de fraude potentiels. Cette capacité améliore considérablement la précision de la détection tout en réduisant les coûts d’enquête. De même, les outils d’automatisation des réclamations basés sur l’IA permettent un traitement plus rapide et une meilleure satisfaction des clients.

La transformation du service client est un autre contributeur majeur à l’IA dans les tendances du marché de l’assurance. Les assureurs déploient de plus en plus de plateformes d’IA conversationnelle, d’assistants virtuels et d’analyses prédictives pour améliorer l’engagement client. Ces technologies prennent en charge l'accès aux informations sur les polices en temps réel, les mises à jour automatisées des réclamations et les recommandations de produits personnalisées.

Les applications de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l'assurance font référence à l'utilisation d'algorithmes avancés, d'apprentissage automatique et de systèmes basés sur les données pour automatiser, optimiser et améliorer les processus d'assurance de base. Il aide les assureurs-vie à améliorer la précision de la souscription, à rationaliser le traitement des sinistres, à détecter la fraude et à personnaliser les produits en fonction du comportement des clients. En analysant rapidement de grands ensembles de données, IAprend en charge une prise de décision plus rapide et une meilleure évaluation des risques. Dans l’ensemble, cela renforce l’efficacité opérationnelle tout en améliorant l’expérience client tout au long de la chaîne de valeur de l’assurance.

Le marché est stimulé par le besoin croissant d’automatiser le traitement des sinistres. Les assureurs sont sous pression pour gérer rapidement et avec précision les volumes croissants de sinistres, et l’IA contribue à réduire les efforts manuels, à minimiser les erreurs et à raccourcir les délais de règlement. En utilisant des outils capables d'analyser les documents, les images et les données clients en temps réel, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts opérationnels. Cette attention croissante portée à une gestion des sinistres plus rapide et plus fiable pousse les assureurs à adopter rapidement des solutions d’IA. 

Les principales entreprises du marché, notamment Lemonade, Inc., Tractable, ZestyAI, FurtherAI, Inc. et Afinity, poursuivent des stratégies telles que la création de plates-formes natives d'IA pour automatiser la souscription, la tarification et les réclamations tout en se développant dans de nouvelles gammes de produits et zones géographiques. 

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DYNAMIQUE DU MARCHÉ

Facteurs du marché

Adoption croissante de l’IA générative dans les flux de travail d’assurance pour stimuler la croissance du marché

L’utilisation croissante de l’IA générative dans les flux de travail d’assurance devient un catalyseur majeur de la croissance de l’IA dans le marché de l’assurance, car elle transforme la manière dont les informations sont créées, traitées et fournies. Les modèles génératifs peuvent rédiger des documents de politique, résumer les dossiers de réclamation et créer des explications conviviales en quelques secondes, ce qui réduit considérablement la charge de travail manuelle. GenAI génère automatiquement des formulations de politiques, des propositions, des approbations et des rapports internes. Par exemple,

• Un assureur-vie utilise GenAI pour rédiger des propositions de police personnalisées en fonction de l’âge, des revenus et du profil de risque d’un client. Cela fait gagner du temps aux souscripteurs et permet une émission de police plus rapide.
• En assurance automobile,GénAIanalyse les factures de réparation, les descriptions d'accidents et les photos, puis produit un résumé structuré de la réclamation pour l'expert en sinistres. Cela réduit le temps de traitement des réclamations et améliore la cohérence.

Cet élan devrait accélérer l’investissement global et renforcer les perspectives de croissance à long terme de Gen-AI pour le marché.

L’IA sur le marché de l’assurance se développe à mesure que les assureurs sont confrontés à une complexité opérationnelle croissante, à des volumes de données croissants et à une pression croissante pour améliorer leurs capacités de gestion des risques. Les technologies d’intelligence artificielle permettent aux assureurs d’analyser efficacement de grands ensembles de données et d’automatiser des processus de décision auparavant manuels, faisant ainsi de l’adoption de l’IA un moteur essentiel de la modernisation opérationnelle.

L’un des facteurs les plus influents est le besoin croissant d’améliorer la précision de la souscription. Les assureurs s’appuient largement sur l’analyse prédictive et les modèles d’apprentissage automatique pour évaluer les risques avec plus de précision. Ces technologies analysent les données comportementales, transactionnelles et historiques des sinistres pour produire des profils de risque plus précis. Une précision de souscription améliorée réduit les taux de sinistres et renforce la rentabilité.

L’automatisation du traitement des sinistres représente un autre moteur majeur de l’IA dans la croissance du marché de l’assurance. La gestion traditionnelle des réclamations implique un examen approfondi de la documentation et des procédures de vérification manuelle. Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent automatiser la validation des réclamations, analyser les pièces justificatives et détecter les incohérences en temps réel. Cette fonctionnalité accélère la résolution des réclamations et réduit les coûts administratifs.

La détection des fraudes est également un catalyseur de croissance important. La fraude à l’assurance entraîne des pertes financières substantielles à l’échelle mondiale. Les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus déployés pour identifier les modèles de réclamations suspectes, détecter les anomalies et signaler les cas de fraude potentiels dès le début du cycle de vie des réclamations.

Restrictions du marché

Problèmes de réglementation et de conformité pour restreindre la croissance du marché

L’incertitude réglementaire concernant la confidentialité des données, la prise de décision automatisée et la protection des clients ralentit l’adoption plus large de l’IA dans le secteur de l’assurance. Les assureurs doivent se conformer à des règles strictes liées à l'utilisation des données, à la transparence des modèles, à l'équité, à la gestion du consentement et à l'auditabilité, ce qui augmente la complexité et le coût du déploiement des systèmes d'IA.

• Par exemple, les modèles de souscription basés sur l’IA nécessitent des explications claires sur la manière dont les décisions sont prises afin d’éviter d’éventuels biais ou discriminations. De nombreux assureurs retardent la mise à l’échelle car ils craignent des sanctions pour non-conformité si les résultats du modèle ne sont pas entièrement explicables. Des défis similaires apparaissent dans l’automatisation des réclamations, où les décisions de l’IA doivent être traçables pour les examens réglementaires.

Alors que les régulateurs des assurances introduisent de nouvelles lignes directrices sur la gouvernance de l’IA, le partage des données et la responsabilité algorithmique, les assureurs adoptent une approche prudente en matière d’adoption. Ce rythme prudent limite la vitesse à laquelle les solutions d’IA peuvent être déployées, affectant directement la croissance globale du marché.

Malgré une forte dynamique d’adoption, plusieurs défis structurels freinent le rythme de l’expansion de l’IA sur le marché de l’assurance. L’une des contraintes majeures concerne la complexité d’intégration associée à l’infrastructure informatique existante. De nombreuses compagnies d’assurance opèrent sur des systèmes de base obsolètes qui n’ont pas été conçus pour prendre en charge les plateformes d’analyse avancée ou d’intelligence artificielle. L'intégration de solutions d'IA à ces systèmes existants nécessite souvent des investissements importants dans la modernisation des systèmes.

Les limitations de la qualité des données représentent un autre obstacle au déploiement efficace de l’IA. Les modèles d’intelligence artificielle s’appuient largement sur de grands volumes de données structurées et fiables pour produire des prédictions précises. Cependant, les données d'assurance sont fréquemment fragmentées entre plusieurs systèmes internes, sources tierces et archives historiques. Une qualité de données incohérente peut réduire la précision des évaluations des risques et des modèles de décision basés sur l’IA.

La conformité réglementaire introduit également des défis opérationnels. Les marchés de l'assurance sont très réglementés et la transparence des décisions est une exigence essentielle en matière de souscription et de gestion des sinistres. Les algorithmes d’intelligence artificielle, en particulier les modèles d’apprentissage automatique complexes, peuvent fonctionner comme des systèmes opaques et difficiles à interpréter. Les régulateurs exigent de plus en plus des assureurs qu’ils fassent preuve de transparence et d’explicabilité algorithmiques.

Opportunités de marché

La numérisation rapide dans les marchés émergents crée des opportunités majeures 

La pénétration croissante des smartphones, un accès Internet plus large et les initiatives numériques soutenues par le gouvernement poussent les assureurs à moderniser leurs plateformes. De nombreuses entreprises abandonnent les processus papier au profit de parcours entièrement numériques, ce qui crée une demande importante pour des outils basés sur l'IA en matière de souscription, de tarification et d'interaction avec les clients. 

Les assureurs de régions telles que l’Asie du Sud-Est, l’Inde, l’Afrique et l’Amérique du Sud adoptent des systèmes basés sur le cloud qui prennent en charge un déploiement plus rapide des capacités d’IA. Les modèles de distribution numérique soutenus par les moteurs de recommandation d’IA aident les assureurs à atteindre les primo-accédants dans des zones auparavant mal desservies. Commepaiements numériqueset les systèmes de vérification des clients deviennent plus courants, les assureurs intègrent l’IA pour améliorer le contrôle de la fraude et l’efficacité opérationnelle. 

La combinaison de jeunes populations axées sur le numérique et d’une sensibilisation croissante à l’assurance renforce encore cette opportunité. Ce changement positionne les marchés émergents comme des contributeurs majeurs à l’expansion de l’IA dans le domaine de l’assurance.

L’IA sur le marché de l’assurance présente plusieurs opportunités stratégiques pour les assureurs cherchant à améliorer leur efficacité opérationnelle et à étendre leurs capacités de services numériques. L’une des opportunités les plus importantes réside dans la modélisation avancée des risques. Les technologies d’intelligence artificielle permettent aux assureurs d’intégrer des sources de données alternatives telles que la télématique, l’imagerie satellite et l’analyse comportementale dans leurs modèles de souscription. Ces informations basées sur les données améliorent la précision des prévisions des risques et prennent en charge des stratégies de tarification plus dynamiques.

Les produits d’assurance personnalisés représentent une autre opportunité émergente. Les plates-formes d'analyse basées sur l'IA permettent aux assureurs d'analyser les modèles de comportement des clients et de développer des offres de polices personnalisées adaptées aux profils de risque individuels. Cette fonctionnalité prend en charge des produits d’assurance plus flexibles et améliore la fidélisation des clients.

L’automatisation des opérations de back-office offre également un potentiel important de réduction des coûts. Les outils d'intelligence artificielle peuvent rationaliser le traitement des documents, l'administration des politiques et les activités de reporting réglementaire. En automatisant les tâches administratives répétitives, les assureurs peuvent réaffecter les ressources humaines vers des rôles analytiques à plus forte valeur ajoutée.

Une autre opportunité réside dans le développement de plateformes d’évaluation des sinistres en temps réel. Les systèmes d'intelligence artificielle intégrés aux applications mobiles peuvent évaluer instantanément les rapports de dommages, permettant ainsi des décisions rapides en matière de réclamation et des paiements plus rapides. Cette capacité améliore considérablement la satisfaction des clients.

L’IA dans les tendances du marché de l’assurance 

Les partenariats entre assureurs et sociétés d’assurance sont une tendance importante du marché 

Les partenariats entre assureurs et sociétés d’assurtech sont devenus une tendance majeure alors que les assureurs traditionnels cherchent à accélérer leurs capacités d’IA et à moderniser leurs modèles opérationnels. En collaborant avec des startups axées sur la technologie, les assureurs ont accès à des outils avancés tels que l'analyse prédictive, les moteurs de souscription IA, les systèmes FNOL automatisés et les plateformes de détection de fraude dont la construction en interne prendrait traditionnellement des années. Ces partenariats aident les assureurs à améliorer l’expérience client grâce à une intégration plus rapide, des recommandations de politiques personnalisées, des informations sur les risques en temps réel et un traitement transparent des réclamations. Par exemple,

• En juillet 2025, MetLife s'est associé à AI-insurtech Sprout.ai pour accélérer et automatiser le processus de réclamation sur ses marchés mondiaux, notamment aux États-Unis, en Asie et en Amérique latine. Cette collaboration élargie fait suite à une plate-forme basée sur l'IA démontrant des améliorations mesurables en termes de délais de traitement des réclamations, de précision et de satisfaction des clients.

Plusieurs tendances technologiques et opérationnelles façonnent la trajectoire future de l’IA sur le marché de l’assurance. L’une des tendances les plus importantes en matière d’IA sur le marché de l’assurance est l’utilisation croissante de l’analyse prédictive dans les opérations de souscription et de tarification. Les assureurs exploitent des modèles d'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients, les facteurs environnementaux et les flux de données en temps réel afin d'affiner les modèles d'évaluation des risques.

Une autre tendance majeure concerne l’intégration de l’intelligence artificielle conversationnelle au sein des opérations de service client. Les assistants virtuels et les plateformes de chat basées sur l'IA permettent aux assureurs d'automatiser les demandes de police de routine, les mises à jour de l'état des réclamations et les interactions avec le support client. Ces technologies améliorent la réactivité des services tout en réduisant les coûts opérationnels associés aux opérations des centres d'appels.

L’adoption des technologies de vision par ordinateur dans le traitement des réclamations prend également de l’ampleur. Les compagnies d'assurance déploient des algorithmes de reconnaissance d'images pour analyser les photographies des dommages causés aux véhicules, des pertes de biens et des scènes d'accidents. Ces outils peuvent estimer les coûts de réparation, évaluer la validité des réclamations et accélérer les processus de règlement des réclamations.

L’infrastructure d’IA basée sur le cloud devient de plus en plus importante à mesure que les assureurs recherchent des capacités d’analyse évolutives. Les plateformes de cloud computing permettent aux assureurs de traiter de grands ensembles de données et de déployer plus efficacement des modèles d'apprentissage automatique. Cette tendance élargit l’accès aux outils d’analyse avancés dans l’ensemble de l’écosystème de l’assurance.

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ANALYSE DE SEGMENTATION

Par candidature 

L'augmentation des réclamations numériques dans différentes industries a accéléré la croissance du segment

En fonction des applications, le marché est divisé en traitement des réclamations, service client, souscription, détection des fraudes et autres (développement de produits).

Traitement des réclamations

Le traitement des réclamations a obtenu la plus grande part de marché de l’IA dans l’assurance en 2025, les assureurs ayant utilisé l’IA pour automatiser la réception des réclamations, l’examen des documents, les contrôles de fraude et les flux de règlement, ce qui a réduit les délais d’exécution et les coûts opérationnels. L’augmentation des réclamations numériques dans les domaines de l’automobile, de la santé et de l’immobilier a créé une forte demande pour des systèmes intelligents. En outre, les attentes croissantes des clients en matière de paiements plus rapides ont également poussé les assureurs à moderniser leurs plateformes de réclamations. Ensemble, ces changements font du traitement des réclamations l’application d’IA la plus largement mise en œuvre dans l’industrie.

Le traitement des sinistres représente l’un des segments d’application les plus matures de l’IA sur le marché de l’assurance. La gestion des réclamations d'assurance implique historiquement des flux de travail complexes, une vérification manuelle des documents et des évaluations chronophages. Les technologies d'intelligence artificielle sont de plus en plus déployées pour automatiser ces processus, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les coûts opérationnels. Les plateformes de réclamations basées sur l'IA analysent les documents de police, les rapports d'accident, les photographies et les estimations de réparation à l'aide des technologies d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur. Ces systèmes peuvent rapidement valider les données des réclamations et signaler les incohérences pouvant nécessiter une enquête plus approfondie. L'automatisation réduit considérablement les temps de traitement des réclamations tout en améliorant la précision du traitement.

Un autre avantage de l’intelligence artificielle dans la gestion des sinistres est la possibilité de hiérarchiser les sinistres en fonction de leur gravité et de leur urgence. Les systèmes d’IA peuvent identifier les réclamations de grande valeur ou complexes qui nécessitent un examen humain tout en approuvant automatiquement les cas simples. Cette approche permet aux assureurs d’allouer les ressources plus efficacement.

Service client

Le service client est un autre segment d’application majeur qui façonne l’IA sur le marché de l’assurance. Les compagnies d'assurance déploient de plus en plus de technologies d'intelligence artificielle conversationnelle telles que des chatbots, des assistants virtuels et des plateformes de services automatisés pour améliorer l'engagement client et l'efficacité des services.

Les plateformes de service client basées sur l’IA permettent aux assureurs de répondre instantanément aux demandes de routine des clients. Ces systèmes fournissent des informations sur les polices, les détails du paiement des primes, des explications sur la couverture et des mises à jour sur l'état des réclamations via des canaux de communication automatisés. Cela réduit la dépendance vis-à-vis des opérations traditionnelles des centres d’appels.

Les technologies de traitement du langage naturel jouent un rôle central en permettant aux systèmes d’IA conversationnelle d’interpréter avec précision les demandes des clients. Ces systèmes analysent les entrées textuelles et vocales pour comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des réponses pertinentes. Au fil du temps, les algorithmes de machine learning affinent ces interactions en fonction des données historiques des clients.

Les plateformes de service client basées sur l’IA permettent également un engagement personnalisé. Les assureurs peuvent analyser les modèles de comportement des clients et proposer des recommandations de produits personnalisées ou des ajustements de police en fonction des besoins individuels.

Les avantages en matière d’efficacité opérationnelle sont également importants. Les systèmes de support client automatisés fonctionnent en continu sans intervention humaine, réduisant ainsi les besoins en personnel et les temps de réponse des services. Cela permet aux assureurs d’étendre leurs capacités de service client tout en contrôlant les coûts opérationnels.

Souscription

Le segment de la souscription devrait croître au TCAC le plus élevé de 41,6 % au cours de la période de prévision en raison de l'utilisation croissante de modèles de risque basés sur l'IA qui analysent des ensembles de données volumineux et complexes pour améliorer la précision et la rapidité. Les assureurs accélèrent leurs investissements dans les moteurs de décision automatisés pour fournir des devis instantanés et étendre la distribution numérique.

La souscription représente l’une des applications de l’IA les plus stratégiquement importantes sur le marché de l’assurance. Une évaluation précise des risques est fondamentale pour la rentabilité de l’assurance, et les technologies d’intelligence artificielle fournissent aux assureurs des outils puissants pour améliorer la précision de la souscription.

Les modèles d'apprentissage automatique analysent de vastes ensembles de données, notamment des dossiers de réclamations historiques, des informations démographiques, des modèles de comportement et des facteurs environnementaux. Ces informations permettent aux assureurs de produire des profils de risque plus précis pour les assurés. Une meilleure prévision des risques réduit les erreurs de souscription et améliore la performance globale du portefeuille.

L’intelligence artificielle permet également des modèles de souscription dynamiques capables de s’adapter aux données en temps réel. Par exemple, les appareils télématiques installés dans les véhicules peuvent fournir des données sur le comportement de conduite que les assureurs analysent à l’aide d’algorithmes d’IA. Ces informations prennent en charge des modèles de tarification d'assurance basés sur l'utilisation qui reflètent les caractéristiques de risque individuelles.

Un autre avantage de la souscription basée sur l’IA est l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Les systèmes de souscription automatisés peuvent traiter les demandes rapidement, réduisant ainsi les délais d'approbation et permettant aux assureurs d'émettre des polices plus rapidement.

Détection de fraude

La détection de fraude est l’une des applications les plus critiques qui stimulent l’expansion de l’IA sur le marché de l’assurance. La fraude à l’assurance représente un fardeau financier majeur pour les assureurs, augmentant les coûts des sinistres et affectant les prix des primes dans l’ensemble du secteur. Les technologies d’intelligence artificielle permettent aux assureurs d’analyser des ensembles de données complexes et d’identifier des modèles suspects pouvant indiquer une activité frauduleuse. Les algorithmes d'apprentissage automatique évaluent les données historiques sur les sinistres, les modèles de comportement des assurés et les enregistrements de transactions pour détecter les anomalies.

Les systèmes de détection de fraude basés sur l'IA peuvent identifier les soumissions de réclamations inhabituelles, les modèles de facturation suspects et les incohérences dans les pièces justificatives. Ces systèmes apprennent continuellement de nouvelles données, améliorant ainsi leur capacité à identifier les stratagèmes frauduleux émergents. Un autre avantage de la détection des fraudes basée sur l’IA est l’identification précoce des activités frauduleuses. En analysant les données des sinistres en temps réel, les assureurs peuvent signaler les cas suspects avant l'émission des paiements. Cette approche proactive réduit les pertes financières et renforce les stratégies de prévention de la fraude.

Les plateformes d'analyse avancée permettent également aux assureurs de surveiller les réseaux de relations entre les demandeurs, les prestataires de services et les intermédiaires. L’identification de ces liens permet de détecter les opérations frauduleuses organisées pouvant impliquer plusieurs participants.

Parce que la prévention de la fraude affecte directement la rentabilité des assureurs, les investissements dans les solutions d’intelligence artificielle au sein de ce segment continuent d’augmenter. La détection de la fraude représente donc un contributeur majeur à l’IA globale sur le marché de l’assurance.

Par déploiement 

Forte adoption des plateformes basées sur le cloud par les compagnies d'assurance pour stimuler la croissance du marché

En fonction du déploiement, le marché est divisé en cloud et sur site.

Nuage

Le segment du cloud a enregistré la plus grande part de marché en 2025 et devrait croître au TCAC le plus élevé de 36,9 % au cours de la période de prévision, car les assureurs se tournent rapidement vers des plates-formes cloud évolutives qui prennent en charge le traitement de gros volumes de données, les analyses avancées et le déploiement plus rapide de modèles d'IA. 

Les modèles de déploiement cloud représentent le segment d’infrastructure qui connaît la croissance la plus rapide au sein de l’IA sur le marché de l’assurance. Les compagnies d'assurance s'appuient de plus en plus sur des plates-formes basées sur le cloud pour déployer des applications d'intelligence artificielle en raison de leur évolutivité, de leur flexibilité et de leurs coûts d'infrastructure réduits. Les environnements cloud permettent aux assureurs de traiter de grands ensembles de données, de déployer des modèles d'apprentissage automatique et d'intégrer des outils d'analyse sans maintenir une infrastructure informatique sur site étendue.

L’un des principaux avantages des plates-formes d’IA basées sur le cloud est la possibilité d’adapter les ressources informatiques en fonction des exigences opérationnelles. Les charges de travail d'analyse des assurances peuvent fluctuer considérablement en fonction des volumes de sinistres, des activités de souscription ou des besoins en matière d'enquêtes sur les fraudes. Les plateformes cloud assurent une allocation dynamique des ressources, permettant aux assureurs de gérer efficacement ces fluctuations.

Les solutions d'IA basées sur le cloud accélèrent également les délais de déploiement. Les compagnies d'assurance peuvent intégrer des capacités d'analyse plus rapidement que les systèmes traditionnels sur site qui nécessitent une installation et une configuration d'infrastructure étendues. Cette flexibilité est particulièrement précieuse pour les assureurs qui poursuivent des stratégies de transformation numérique.

Un autre facteur favorisant l’adoption du cloud est la disponibilité croissante de services spécialisés d’intelligence artificielle proposés par les principaux fournisseurs de cloud. Ces services comprennent des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés, des outils de traitement du langage naturel et des plateformes d'analyse de données conçues spécifiquement pour une utilisation en entreprise.

L'infrastructure basée sur le cloud aide les compagnies d'assurance à réduire leurs coûts d'investissement, à rationaliser leurs opérations et à améliorer l'intégration des systèmes de souscription, de réclamation et de service client. L’essor des outils d’IA natifs du cloud permet également d’obtenir des informations en temps réel, une évaluation automatisée des risques et des lancements de produits plus rapides. Par exemple, 

• En août 2025, Wipro s'est associé à Google Cloud pour déployer environ 200 « agents » d'IA dans tous les secteurs, y compris l'assurance, en tirant parti de l'infrastructure évolutive de Google Cloud pour automatiser des flux de travail complexes.

Sur site

Le déploiement sur site reste un segment important de l'IA sur le marché de l'assurance, en particulier parmi les grandes organisations d'assurance ayant des exigences strictes de conformité réglementaire et des investissements dans les infrastructures existantes. De nombreux assureurs disposent de centres de données internes où les applications d’intelligence artificielle sont déployées dans des environnements informatiques contrôlés.

L’une des principales raisons pour lesquelles les assureurs choisissent le déploiement sur site est la sécurité des données. Les compagnies d'assurance gèrent des informations très sensibles, notamment des dossiers financiers, des données d'identification personnelle et des informations liées à la santé. Le maintien d'un contrôle interne sur cette infrastructure de données permet aux organisations d'appliquer des protocoles de sécurité stricts et des normes de conformité réglementaire.

Un autre facteur favorisant le déploiement sur site est l’intégration du système avec les plateformes d’assurance existantes. De nombreux assureurs exploitent des systèmes complexes de gestion des polices développés au fil des décennies. Le déploiement de solutions d'IA directement au sein de l'infrastructure existante peut simplifier l'intégration et réduire les perturbations opérationnelles. Les systèmes sur site permettent également aux assureurs de conserver un contrôle total sur la gouvernance des données, le développement de modèles et la personnalisation du système. Cette flexibilité peut s'avérer précieuse pour les entreprises développant des capacités d'analyse propriétaires adaptées à des processus métier spécifiques.

Par type d'entreprise 

Des volumes de clients élevés et des portefeuilles de produits complexes pour stimuler la croissance du segment des grandes entreprises

En fonction du type d’entreprise, le marché est divisé en PME et grandes entreprises.

Grande entreprise

Les grandes entreprises ont décroché la plus grande part en 2025, car elles disposent des ressources financières, des talents techniques et des écosystèmes numériques établis nécessaires pour mettre en œuvre des solutions d'IA avancées à grande échelle. Leurs volumes élevés de clients et leurs portefeuilles de produits complexes ont créé une forte demande en matière de souscription automatisée, de gestion intelligente des sinistres etanalyse prédictive. Différents assureurs mondiaux ont également accéléré la migration vers le cloud et se sont associés à des fournisseurs de technologie pour moderniser leurs systèmes de base. Ces facteurs ont permis aux grandes entreprises d’adopter l’IA plus rapidement que les petits acteurs et de conserver une position dominante sur l’ensemble du marché.

Les grandes entreprises d’assurance sont les principales utilisatrices de l’IA sur le marché de l’assurance. Ces organisations possèdent les ressources financières, l'infrastructure de données et l'expertise technique nécessaires pour déployer des solutions avancées d'intelligence artificielle dans plusieurs fonctions opérationnelles.

Les grands assureurs exploitent une vaste base de clients et gèrent de grands volumes de réclamations, de dossiers de polices et de données sur les risques. Les technologies d’intelligence artificielle permettent à ces organisations d’analyser plus efficacement des ensembles de données complexes et d’identifier des modèles qui améliorent la précision de la souscription et les capacités de détection des fraudes.

Les grandes entreprises mettent souvent en œuvre l’IA dans plusieurs services simultanément, notamment la souscription, la gestion des sinistres, le marketing et le service client. Ce large déploiement permet aux assureurs d'atteindre des efficacités opérationnelles substantielles tout en améliorant les capacités de prise de décision dans l'ensemble de l'organisation.

PME

Les petites et moyennes entreprises (PME) représentent un segment émergent mais de plus en plus important au sein de l'IA sur le marché de l'assurance. Historiquement, les petites compagnies d’assurance ont été confrontées à des difficultés pour adopter les technologies d’intelligence artificielle en raison des coûts d’infrastructure élevés et des ressources techniques limitées.

Cependant, la disponibilité de plateformes d’IA basées sur le cloud a considérablement réduit ces obstacles. Les PME peuvent désormais accéder à des outils d'analyse avancés, des modèles d'apprentissage automatique et des plates-formes d'automatisation via des services par abonnement sans avoir à construire une infrastructure interne étendue.

Ces solutions permettent aux petits assureurs d'améliorer leur efficacité opérationnelle et de rivaliser plus efficacement avec les plus grands acteurs du secteur. Par exemple, les outils de souscription basés sur l’IA permettent aux PME d’analyser les données sur les risques avec plus de précision, tandis que les plateformes de service client automatisées améliorent la réactivité des services. Les PME bénéficient également de solutions logicielles spécialisées développées spécifiquement pour les flux de travail d'assurance. Les fournisseurs de technologies proposent de plus en plus de plateformes d’IA packagées adaptées aux tâches d’administration des polices, de gestion des réclamations et de détection des fraudes.

Le segment des PME devrait croître au TCAC le plus élevé de 38,0 % au cours de la période de prévision en raison de la disponibilité croissante d'outils d'IA abordables basés sur le cloud qui réduisent le besoin d'investissement initial important. Les petits assureurs et intermédiaires adoptent de plus en plus de chatbots automatisés et de notation des risques assistée par l'IA pour améliorer leur efficacité et rivaliser avec les grands acteurs.

Par technologie 

Les dépendances plus élevées des assureurs à l’égard des modèles d’apprentissage automatique conduisent à la domination du segment

Sur la base de la technologie, le marché est analysé en apprentissage automatique, traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur et autres.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique a conquis la plus grande part de marché en 2025. Les assureurs s'appuient fortement sur les modèles ML pour la notation des risques, la détection des fraudes, l'optimisation des tarifs et l'automatisation des réclamations. Ces modèles peuvent traiter de grands ensembles de données, tirer des enseignements de modèles historiques et fournir des résultats plus précis que les systèmes traditionnels basés sur des règles. Son utilisation généralisée dans les secteurs de la souscription, de l’analyse client et de la gestion de portefeuille a encore renforcé sa domination. Par exemple,

• SAS a déployé sa plateforme Viya 4 AI auprès des principaux assureurs, permettant des modèles ML d'apprentissage continu. Ces modèles auraient réduit considérablement le temps d’enquête sur les fraudes, passant de plusieurs mois à quelques secondes.

L’apprentissage automatique représente la technologie fondamentale qui stimule l’innovation en matière d’IA sur le marché de l’assurance. Ces algorithmes analysent des ensembles de données historiques pour identifier des modèles, générer des informations prédictives et automatiser des processus décisionnels complexes.

En souscription, les modèles d'apprentissage automatique évaluent les facteurs de risque en analysant de vastes ensembles de données comprenant des informations démographiques, des données historiques sur les sinistres et des modèles de comportement. Cette capacité améliore la précision de l’évaluation des risques et permet aux assureurs de développer des stratégies de tarification plus précises. L’apprentissage automatique est également largement utilisé dans les systèmes de détection des fraudes. Les algorithmes analysent les modèles de transactions et les historiques de réclamations pour identifier les anomalies pouvant indiquer un comportement frauduleux. La formation continue des modèles permet à ces systèmes de s’adapter à l’évolution des stratagèmes frauduleux.

Traitement du langage naturel (NLP)

Traitement du langage naturel (NLP)devrait croître au TCAC le plus élevé de 39,4 % au cours de la période de prévision, en raison de l’utilisation croissante de l’automatisation textuelle et vocale dans les flux de travail d’assurance. Les assureurs adoptent la PNL pour extraire des informations des documents de réclamation, interpréter les requêtes des clients, générer des résumés de police et améliorer la qualité du service.

Les technologies de traitement du langage naturel permettent aux ordinateurs d’interpréter et d’analyser le langage humain sous forme écrite et orale. Au sein de l'IA sur le marché de l'assurance, les technologies NLP jouent un rôle central dans l'automatisation du service client et le traitement des documents. Les plateformes d'IA conversationnelle s'appuient sur des algorithmes NLP pour interpréter les demandes des clients et fournir des réponses automatisées. Ces systèmes alimentent les assistants virtuels et les chatbots utilisés par les assureurs pour gérer les interactions courantes avec les assurés.

NLP prend également en charge l'analyse automatisée des documents. Les réclamations d'assurance impliquent souvent de grands volumes d'informations textuelles, notamment des rapports médicaux, des documents juridiques et des accords de police. Les systèmes NLP peuvent extraire des informations pertinentes de ces documents et rationaliser les processus d'évaluation des réclamations.

Vision par ordinateur

Les technologies de vision par ordinateur permettent aux systèmes d’intelligence artificielle d’analyser des données visuelles telles que des photographies et des enregistrements vidéo. Sur le marché de l’IA sur le marché de l’assurance, la vision par ordinateur est particulièrement utile pour l’évaluation des sinistres et l’analyse des dommages.

Par exemple, les assurés peuvent soumettre des photographies d’accidents de véhicules ou de dommages matériels via des applications mobiles. Les algorithmes de vision par ordinateur analysent ces images pour estimer les coûts de réparation et évaluer la validité des réclamations. Ce processus accélère considérablement l’évaluation des réclamations et réduit le besoin d’inspections manuelles.

La vision par ordinateur est également utilisée dans l'évaluation des risques immobiliers, permettant aux assureurs d'évaluer l'état des bâtiments à l'aide d'images satellite ou d'inspections par drone. À mesure que la soumission numérique des sinistres devient plus courante, les technologies de vision par ordinateur devraient jouer un rôle de plus en plus important dans l’IA dans l’expansion du marché de l’assurance.

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Aperçus régionaux

Par géographie, le marché est classé en Europe, Amérique du Nord, Asie-Pacifique, Amérique du Sud, Moyen-Orient et Afrique. 

Analyse du marché de l’IA en Amérique du Nord dans le domaine de l’assurance

La région Amérique du Nord détenait une part dominante en 2025, évaluée à 4,14 milliards USD. Cette croissance est principalement due à une forte adoption du numérique par les assureurs, à des investissements élevés dans des systèmes de souscription et de sinistre basés sur l'IA et à la présence de fournisseurs de technologie majeurs qui fournissent des analyses avancées et des solutions cloud. Les grands assureurs de la région modernisent rapidement leurs plateformes existantes et intègrent l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle et l’expérience client.

L’Amérique du Nord représente la région la plus avancée en matière d’IA sur le marché de l’assurance, soutenue par une solide infrastructure technologique, une forte adoption du numérique et des investissements précoces de la part des principales compagnies d’assurance. Les assureurs déploient de plus en plus l’intelligence artificielle pour la souscription, l’automatisation des sinistres et la détection des fraudes. La collaboration entre les compagnies d’assurance et les sociétés de technologie financière accélère l’innovation. Ces facteurs soutiennent collectivement la croissance soutenue de l’IA dans le marché de l’assurance dans la région.

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• Le marché américain a bénéficié de la forte demande des consommateurs pour un règlement rapide des sinistres et des produits d'assurance personnalisés, ce qui a encouragé l'adoption de ces services. De plus, les investissements continus des assureurs dans l’infrastructure cloud et les outils d’IA générative ont également joué un rôle majeur dans la croissance du marché américain.

L’IA aux États-Unis sur le marché de l’assurance

Les États-Unis sont à la tête de l’IA sur le marché de l’assurance en raison d’une forte adoption par les grandes compagnies d’assurance et d’un écosystème de technologie financière mature. Les assureurs investissent massivement dans l’analyse prédictive, les plateformes d’automatisation et l’infrastructure d’intelligence artificielle basée sur le cloud. La disponibilité avancée des données et un investissement important en capital-risque soutiennent davantage l’innovation. Ces développements contribuent de manière significative au développement de l’IA sur le marché de l’assurance dans le pays. En 2025, le marché américain devrait atteindre 3,23 milliards de dollars.

Europe L'IA dans l'analyse du marché de l'assurance

Le marché européen devrait atteindre 2,58 milliards de dollars en 2025 et assurer une position solide. Les assureurs de la région investissent massivement dans l’IA pour améliorer la souscription, améliorer l’évaluation des risques et rationaliser les processus de réclamation. Un solide soutien réglementaire à l'innovation basée sur les données contribue également à accélérer le déploiement de solutions d'IA. En outre, les attentes élevées des clients en matière de services d’assurance plus rapides et plus personnalisés poussent les entreprises à déployer l’IA dans l’ensemble de leurs opérations. Par exemple,

• En mai 2025, l'Autorité européenne des assurances et des pensions professionnelles (EIOPA) a lancé une enquête visant à évaluer la manière dont les assureurs de l'UE adoptent les systèmes d'IA générative, leurs cadres de gouvernance et leurs projets futurs.

L’Europe représente une région en constante expansion au sein de l’IA sur le marché de l’assurance, soutenue par des initiatives de transformation numérique dans le secteur des services financiers. Les assureurs déploient de plus en plus de technologies d’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la conformité réglementaire. Une forte collaboration entre les assureurs et les startups technologiques contribue à l’innovation. Ces évolutions continuent de renforcer l’IA dans la part de marché de l’assurance parmi les institutions d’assurance européennes.

La région combine des marchés matures tels que le Royaume-Uni et des opportunités de forte croissance dans le secteur de l’assurance. Forts de ces facteurs, des pays comme le Royaume-Uni ont enregistré une valorisation de 0,56 milliard de dollars, l’Allemagne de 0,55 milliard de dollars et la France de 0,3 milliard de dollars en 2025. 

Allemagne L'IA sur le marché de l'assurance

L'Allemagne joue un rôle important dans l'IA européenne sur le marché de l'assurance en raison de son vaste secteur de l'assurance et de ses fortes capacités de recherche technologique. Les compagnies d’assurance mettent de plus en plus en œuvre des solutions d’intelligence artificielle pour améliorer la précision de la souscription et automatiser le traitement des sinistres. Les cadres réglementaires soutenant l’innovation en matière de technologies financières encouragent également leur adoption. Ces développements soutiennent une IA cohérente dans la croissance du marché de l’assurance en Allemagne.

L’IA au Royaume-Uni sur le marché de l’assurance

Le Royaume-Uni représente une plaque tournante majeure pour l’innovation en matière de technologies financières sur le marché de l’assurance. Les assureurs collaborent avec des startups technologiques et des sociétés d’analyse pour déployer des solutions avancées d’intelligence artificielle. Ces systèmes améliorent les plateformes de détection des fraudes, de modélisation des risques et d’engagement client. Le solide écosystème de la finance numérique continue de soutenir l’expansion de l’IA sur le marché de l’assurance à travers le pays.

Analyse du marché de l’assurance en Asie-Pacifique

Après l’Europe, la région Asie-Pacifique a enregistré le taux de croissance le plus élevé, soit 42,2 %, et a atteint une valorisation de 2,80 milliards de dollars en 2025. Dans la région, l’Inde et la Chine ont toutes deux enregistré une part de 0,58 milliard de dollars et 0,71 milliard de dollars, respectivement, en 2025. La croissance de la région est soutenue par un nombre croissant d’assureurs en Inde et en Chine qui déploient de manière agressive l’IA pour se développer sur des marchés sous-pénétrés. En outre, les initiatives gouvernementales de soutien autour des écosystèmes numériques et des infrastructures de données encouragent les investissements dans des solutions d'assurance basées sur l'IA, soutenant ainsi la croissance du marché de l'Asie-Pacifique.

L’Asie-Pacifique représente la région où l’IA connaît la croissance la plus rapide sur le marché de l’assurance en raison de la transformation numérique rapide des services financiers. Les compagnies d'assurance investissent de plus en plus dans des plateformes d'automatisation et des technologies d'analyse pour améliorer l'efficacité opérationnelle. L’adoption croissante des smartphones et l’expansion des écosystèmes numériques génèrent des données clients précieuses. Ces facteurs contribuent de manière significative à accélérer la croissance de l’IA sur le marché de l’assurance dans toute la région.

Japan AI sur le marché de l’assurance

Le Japon dispose d’un secteur de l’assurance technologiquement avancé qui adopte activement les technologies d’intelligence artificielle. Les compagnies d'assurance utilisent des analyses basées sur l'IA pour améliorer les modèles de souscription, l'automatisation des réclamations et les systèmes de surveillance des risques. La solide infrastructure technologique du pays soutient l’innovation en matière d’apprentissage automatique et d’analyse de données. Ces développements contribuent régulièrement à l’expansion de l’IA dans la taille du marché de l’assurance au Japon.

L'IA chinoise sur le marché de l'assurance

La Chine représente l’un des plus grands marchés de croissance pour l’IA sur le marché de l’assurance en raison de son écosystème financier numérique en expansion rapide. Les compagnies d'assurance exploitent de plus en plus les technologies d'intelligence artificielle pour la détection des fraudes, l'automatisation des réclamations et les plateformes d'engagement client. Un soutien gouvernemental fort à la recherche sur l’intelligence artificielle accélère également l’innovation. Ces facteurs renforcent collectivement l’IA dans la croissance du marché de l’assurance en Chine.

Amérique du Sud, Moyen-Orient et Afrique

Au cours de la période de prévision, les régions d’Amérique du Sud, du Moyen-Orient et d’Afrique connaîtraient une croissance modérée de ce marché. Le marché sud-américain a enregistré en 2025 une valorisation de 0,33 milliard de dollars. Cette croissance du marché régional est tirée par la numérisation rapide des services financiers et la pénétration croissante des canaux d'assurance mobiles.

• Au Moyen-Orient et en Afrique, GCC a atteint une valeur de 0,16 milliard USD en 2025. Cette croissance du marché est soutenue par des politiques nationales ambitieuses. transformation numériqueprogrammes et de forts investissements dans l’IA dans l’ensemble des services financiers.

L’Amérique latine étend progressivement sa présence dans l’IA sur le marché de l’assurance à mesure que les assureurs modernisent leur infrastructure numérique et adoptent des outils d’analyse avancés. Les technologies d’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisées pour améliorer l’efficacité de la détection des fraudes et du traitement des réclamations. L’utilisation croissante des smartphones et l’adoption des services financiers numériques soutiennent également l’innovation. Ces développements contribuent à la croissance constante de l’IA sur le marché de l’assurance dans la région.

La région Moyen-Orient et Afrique représente une IA émergente sur le marché de l’assurance, soutenue par des investissements croissants dans les infrastructures de technologies financières. Les compagnies d’assurance adoptent progressivement des plateformes d’intelligence artificielle pour améliorer l’évaluation des risques et l’efficacité opérationnelle. Bien que l’adoption reste inégale d’un pays à l’autre, les initiatives de transformation numérique devraient stimuler progressivement l’IA dans l’expansion du marché de l’assurance.

L’IA dans le paysage concurrentiel du secteur de l’assurance

Innovation produit et intégration de l’IA générative par les assureurs pour propulser la croissance du marché

Les principaux acteurs du marché de l’IA dans l’assurance donnent la priorité à l’innovation produit et à l’intégration de l’IA générative pour différencier leurs offres et approfondir l’engagement client. Les Assurtechs et les opérateurs historiques intègrent l'IA dans les flux de travail de base tels que l'émission des polices, la souscription et le tri des sinistres pour fournir des décisions instantanées et une couverture personnalisée. Des entreprises telles que Lemonade, Tractable, ZestyAI et Afiniti combinent des analyses avancées avec l'IA conversationnelle pour proposer des recommandations personnalisées, des alertes de risque proactives et des règlements plus rapides, qui améliorent la satisfaction et la fidélisation des clients.

Le paysage concurrentiel de l’IA sur le marché de l’assurance est défini par une combinaison de fournisseurs de technologies établis, de compagnies d’assurance mondiales, de fournisseurs d’analyses spécialisés et de startups de technologies financières. La concurrence se concentre sur les capacités d'analyse des données, la précision des modèles d'intelligence artificielle, l'intégration avec les systèmes de base de l'assurance et la capacité à fournir des plates-formes d'automatisation évolutives.

Les grandes entreprises technologiques jouent un rôle central dans le façonnement de l’IA dans l’écosystème du marché de l’assurance. Ces entreprises fournissent une infrastructure de cloud computing, des plateformes d'apprentissage automatique et des outils d'analyse d'entreprise que les assureurs utilisent pour déployer des solutions d'intelligence artificielle. Leurs plateformes permettent aux assureurs de traiter de grands ensembles de données, de développer des modèles prédictifs et d'automatiser les flux de travail opérationnels.

Les fournisseurs de technologies d’assurance représentent également un segment concurrentiel essentiel. Ces sociétés développent des logiciels d'intelligence artificielle spécialisés spécifiquement adaptés aux opérations d'assurance telles que l'automatisation de la souscription, les systèmes de détection des fraudes et les plateformes numériques de gestion des sinistres. Leur expertise spécifique au secteur leur permet de fournir des solutions qui s'intègrent directement aux systèmes de gestion des polices et aux flux de travail d'assurance existants.

Les startups de technologie financière influencent de plus en plus l’innovation en matière d’IA sur le marché de l’assurance. De nombreuses startups se concentrent sur des applications de niche telles que l’analyse prédictive des risques, les plateformes de service client d’IA conversationnelle et les algorithmes avancés de détection de fraude. Ces entreprises collaborent souvent avec des assureurs établis dans le cadre de partenariats technologiques ou de projets pilotes.

LISTE DES ENTREPRISES CLÉS PROFILÉES :

• Limonade, Inc.(NOUS.)
• Tractable (Royaume-Uni)
• ZestyAI(NOUS.)
• En outreAI, Inc.(NOUS.)
• Afiniti(Bermudes)
• Metromile, Inc.  (États-Unis)
• Counterforce Health (États-Unis)
• Logiciel STS (États-Unis)
• Root, Inc. (États-Unis)
• Next Insurance (États-Unis)
• Hippo Holdings Inc (États-Unis)
• ZhongAn Online P&C Insurance Co Ltd (Chine)
• Solutions intelligentes CCC (États-Unis)
• Fairmatique(NOUS.)
• Technologie financière OneConnect (Chine)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE :

• En novembre 2025, Chubb a lancé un nouveau moteur d'optimisation basé sur l'IA au sein de Chubb Studio, sa plate-forme technologique mondiale pour les partenariats intégrés de distribution d'assurance, au Singapore Fintech Festival. La nouvelle fonctionnalité utilise l’IA exclusive pour analyser les données et proposer des offres d’assurance personnalisées au point de vente.
• En juin 2025, Dai‑ichi Life Group s'est associé à Capgemini pour créer un centre de compétences mondial à Hyderabad. Le partenariat se concentrera sur l'IA, l'analyse des données etcybersécuritédans le cadre de sa stratégie de transformation digitale.
• En mars 2025, DXC Technology a annoncé de nouvelles offres avec ServiceNow, la plateforme d'IA pour la transformation des entreprises, afin de moderniser le secteur de l'assurance. En tant que partenaire Elite, DXC combine ses solutions de pointe avec les capacités et flux de travail d'IA de ServiceNow pour présenter DXC Assure BPM optimisé par ServiceNow.
• En janvier 2025, Generali a lancé une collaboration de recherche avec le Laboratoire des systèmes d'information et de décision (LIDS) du Massachusetts Institute of Technology (MIT), l'une des universités les plus réputées au monde en matière de recherche appliquée. La collaboration vise à rechercher des applications pratiques et à examiner comment l'intelligence artificielle (IA) peut offrir des avantages concurrentiels au secteur de l'assurance.
• En avril 2022, Aviva, l'un des assureurs au Royaume-Uni, a signé un accord avec Tractable pour améliorer la précision et l'efficacité des sinistres automobiles au Royaume-Uni en utilisant l'intelligence artificielle (IA). En mettant cela en œuvre, l’IA contribue à réduire le risque d’erreurs, qui peuvent prolonger le temps nécessaire aux réclamations automobiles.

COUVERTURE DU RAPPORT

Le rapport fournit une analyse détaillée du marché et se concentre sur les aspects clés tels que les principales entreprises, les types et les principales applications du produit. En outre, le rapport offre un aperçu des tendances du marché et met en évidence les principaux développements du secteur. En plus des facteurs ci-dessus, le rapport englobe plusieurs facteurs qui ont contribué à la croissance du marché au cours des dernières années. 

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PORTÉE ET SEGMENTATION DU RAPPORT