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La valeur de l’IA pour les actuaires commence au-delà des modèles

Bien que la modélisation actuarielle et l’analyse financière demeurent des domaines prometteurs pour l’adoption de l’IA, les organisations pourraient concrétiser de la valeur plus rapidement en misant sur la gestion des connaissances, les activités d’enquête et les travaux de revue.

Principaux points à retenir

  • La gestion des connaissances, les activités d’enquête et les travaux de revue pourraient offrir la voie la plus rapide et la plus pratique pour concrétiser la valeur de l’IA.
  • Ces activités sont plus faciles à mettre en œuvre et peuvent générer des gains mesurables en productivité et en qualité.
  • Deloitte peut vous aider à évaluer et à prioriser les occasions concrètes liées à l’IA.  

Discutez avec nos dirigeants

Bien que les discussions sur l’IA au sein des fonctions actuarielles commencent souvent par les modèles de base, les cas d’utilisation opérationnels peuvent constituer un point de départ plus concret, moins risqué et générer davantage de résultats pour favoriser son adoption. La documentation, la gouvernance des hypothèses, les enquêtes et la production de rapports aux parties prenantes mobilisent une capacité actuarielle importante, et l’IA peut transformer ce travail récurrent en source d’efficience, d’uniformité et d’apprentissage institutionnel.

Commencer maintenant

Les cas d’utilisation opérationnels sont souvent plus faciles à mettre en œuvre et peuvent générer des gains mesurables en productivité et en qualité. Comme activités préalables, ils contribuent aussi à renforcer la confiance, les capacités de gouvernance et l’état de préparation organisationnel en vue d’une adoption plus large de l’IA.

Gestion des connaissances

De nombreuses décisions critiques sont enfouies dans les courriels, les rapports d’études d’expérience, la documentation sur les modèles, les documents de comités, les feuilles de calcul, les dossiers de travail et la mémoire des actuaires chevronnés. L’IA peut contribuer à rendre ces connaissances accessibles et réutilisables.  

Problème : les nouvelles recrues en actuariat peuvent mettre des mois à comprendre :

  • les produits
  • les modèles
  • les processus de gouvernance
  • les exigences de production de rapport

Solution : grâce à l’IA, les nouveaux membres de l’équipe peuvent interagir avec un agent conversationnel actuariel.

Cette approche peut réduire considérablement le temps d’intégration et la dépendance envers le personnel chevronné. La recherche de connaissances fondée sur l’IA est particulièrement utile pour l’intégration et pour réduire la dépendance envers les personnes clés et les connaissances institutionnelles.  

Problème : les études d’expérience sont reprises toutes les quelques années, mais les méthodologies, les enjeux liés aux données et les leçons apprises sont souvent perdus.

Solution : l’IA évite aux équipes de dédoubler les efforts en effectuant les tâches suivantes :

  • regrouper les rapports
  • mettre en évidence les tendances
  • comparer les méthodologies
  • faire ressortir les enjeux antérieurs et leurs résolutions  

Soutien aux enquêtes

L’IA ne remplace pas le jugement actuariel : elle aide à rassembler plus rapidement les connaissances institutionnelles. Cette capacité est particulièrement importante lors d’enquêtes sur les tendances financières et leurs répercussions, lorsque les équipes doivent comprendre rapidement les décisions antérieures, les hypothèses et les éléments probants à l’appui.  

Problème : Lorsque les provisions ou les résultats d’expérience évoluent de façon inattendue, les actuaires consacrent des jours à rassembler l’information historique.

Solution : avant que l’actuaire commence son analyse, l’IA rassemble automatiquement les éléments suivants :

  • enquêtes antérieures
  • hypothèses historiques
  • changements apportés aux modèles
  • enjeux liés à la qualité des données
  • explications déjà fournies à la direction  

Problème : Il peut être long de comprendre les hypothèses qui sous-tendent les décisions antérieures. Aujourd’hui, cette démarche exige souvent de fouiller dans les courriels, les rapports et les procès-verbaux de réunions.

Solution : l’IA produit une réponse synthétisée, accompagnée de liens vers les documents sources, à partir des éléments suivants :

  • résultats des études d’expérience
  • documents antérieurs sur les hypothèses
  • décisions des comités de gouvernance
  • documentation du jugement de la direction
  • notes sur la mise en œuvre des modèles  

Soutien aux travaux de revue

Les travaux de revue deviennent plus exigeants à mesure que les actuaires gèrent davantage de documentation, d’éléments probants et de questions de la part des parties prenantes. L’intensification des attentes en matière de gouvernance des modèles et de documentation signifie que les équipes actuarielles doivent avoir l’assurance que chaque réponse est complète, exacte et étayée.  

Problème : Les mêmes questions de la part du BSIF, des auditeurs, des réviseurs ou de l’actuaire désigné reviennent régulièrement.

Solution : Un agent conversationnel fondé sur l’IA, entraîné à partir des éléments suivants, peut rédiger des réponses et repérer les éléments probants à l’appui :

  • demandes d’audit ou de revue antérieures
  • documentation relative à la ligne directrice E-23
  • rapports de validation
  • politiques de gouvernance

L’agent conversationnel fournit :

  • la politique pertinente
  • les réponses antérieures aux demandes d’audit ou de revue
  • la documentation à l’appui
  • les contrôles requis  

Comment Deloitte peut vous aider

Alors que les attentes réglementaires évoluent et que les occasions liées à l’IA se multiplient, il peut être difficile de savoir où concentrer les efforts en premier. Nos spécialistes en actuariat et en IA peuvent vous aider à évaluer et à prioriser les occasions concrètes. Nous pouvons :

  • Repérer les activités qui exigent beaucoup de travail manuel, de documentation, d’enquêtes, de cycles de revue et de dépendances aux connaissances.
  • Quantifier les avantages potentiels en matière de productivité, de qualité, d’efficacité des contrôles, d’efficience de l’intégration et de risque lié aux personnes clés.
  • Prioriser les cas d’utilisation selon la valeur, la faisabilité, l’effort de mise en œuvre et les considérations de gouvernance.

Une fois les bonnes occasions déterminées, nous pouvons vous aider à :

  • Appliquer des outils d’IA générative pour soutenir les études d’expérience, la validation des modèles, les flux de travail d’enquête, les revues d’hypothèses, les rapports aux parties prenantes et la génération de documentation.
  • Accélérer la recherche, la collecte d’éléments probants et l’analyse tout en maintenant la supervision et le jugement actuariels.
  • Automatiser la préparation de la documentation technique, des sommaires de revue, des commentaires de la direction et des documents de soutien réglementaire.

Planifier un atelier en direct sur l’IA pour les équipes actuarielles

Si votre équipe a commencé à expérimenter avec l’IA et souhaite mieux comprendre ce qu’il est possible de faire, nous offrons une séance en direct pour vous aider à explorer les occasions.

Communiquez avec nos leaders pour en savoir plus.

L’inscription est sans frais, et la séance convient à tous les professionnels de l’actuariat.

La séance de 60 à 90 minutes comprend :

  • Le rôle des agents dans l’IA agentique. Une explication en langage clair de la façon dont les agents se distinguent des agents conversationnels et des copilotes, et des raisons pour lesquelles cette distinction compte pour le travail actuariel.
  • Des démonstrations en direct. De véritables flux de travail actuariels exécutés étape par étape. Vous verrez les agents accomplir le travail, sous le contrôle des actuaires.
  • Des « compétences » en IA pour les actuaires. La création et la personnalisation de votre propre marché de compétences pour les actuaires, avec des exemples de compétences en action.
  • Une discussion. Du temps pour poser des questions, explorer l’applicabilité et discuter de la façon de passer de l’expérimentation aux cas d’utilisation.  

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