En assurance, l’expertise humaine reste nécessaire face aux réponses des IA

L’intelligence artificielle générative s’impose peu à peu comme un réflexe quotidien pour répondre à des questions pratiques. En matière d’assurance, ce mouvement est particulièrement visible : un assuré confronté à un doute sur son contrat automobile, habitation ou moto peut être tenté de poser sa question à une plateforme d’IA avant de contacter son assureur ou son conseiller. Pourtant, cette facilité d’accès ne signifie pas fiabilité. Une étude menée par Leocare met en évidence une limite majeure : les réponses fournies par les IA les plus utilisées restent encore très insuffisantes lorsqu’il s’agit d’éclairer correctement un assuré sur ses droits, ses garanties ou ses exclusions.

Méthodologie : Étude menée du 15 au 30 mars 2026 sur les 500 questions d’assurance les plus fréquemment posées d’après la Google Search Console Leocare et AnswerThePublic couvrant l’automobile, l’habitation, la moto, le contrat/juridique. Chaque question est posée aux 4 IA dans les mêmes conditions, sans mémoire préalable et utilisation du même prompt. Réponses vérifiées par Leocare et évaluées sur 5 niveaux (Vrai, Partiellement vrai, Partiellement faux, Faux, Trompeur). Seules les réponses notées « Vrai » sont considérées comme fiables. L’analyse sémantique porte sur 7 métriques appliquées aux 2 000 réponses (longueur moyenne, termes juridiques par réponse (lois, articles du Code des assurances, conventions, acronymes type FGAO/IRSA/Badinter), chiffres précis par réponse, marqueurs de nuance (hedging) par réponse, marqueurs de restriction par réponse, formulations vagues par réponse, taux de réponses binaires (pourcentage de réponses commençant par « oui » ou « non »).

Aparté : quand l’erreur vient aussi de la question
Il faut toutefois ajouter une nuance importante, presque un clin d’œil à tous ceux qui utilisent désormais l’IA au quotidien : les erreurs ne viennent pas toujours uniquement de la machine. Elles peuvent aussi naître d’un mauvais questionnement humain. Une demande trop vague, trop générale, mal contextualisée ou formulée sans précision sur le contrat, la date, le pays concerné, la garantie souscrite ou la situation exacte peut conduire l’IA à produire une réponse approximative. En assurance, où chaque mot compte, la qualité de la question conditionne largement la qualité de la réponse.
Autrement dit, avant de reprocher à l’intelligence artificielle de mal répondre, encore faut-il apprendre à bien lui demander. C’est précisément l’objet de l’ouvrage Prompts en IA : mode d’emploi pour mieux demander, mieux obtenir, mieux vérifier, disponible sur perelafouine.com. Un guide utile pour apprendre à formuler des requêtes plus efficaces, cadrer ses demandes, éviter les réponses trop générales et surtout vérifier les informations obtenues. Car avec l’IA, le bon réflexe n’est pas seulement de poser une question : c’est de savoir comment la poser, puis comment contrôler la réponse.

Le constat est sévère. Sur les réponses analysées, seulement 20,6 % sont jugées complètes et exactes. Autrement dit, dans près de huit cas sur dix, l’assuré risque de recevoir une réponse incomplète, imprécise, trompeuse ou erronée. L’enjeu n’est pas simplement théorique. En assurance, une mauvaise information peut avoir des conséquences concrètes : un particulier peut renoncer à déclarer un sinistre en pensant, à tort, qu’il n’est pas couvert ; à l’inverse, il peut croire bénéficier d’une garantie qui ne s’applique pas dans sa situation.

Pour évaluer la fiabilité des réponses, Leocare a soumis les (vous en avez lu 34%, il reste à lire 66%, de cet article.)

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