Réclamations : vers un modèle résilient face aux catastrophes et aux pics de volume

La gestion des réclamations est devenue le principal point de tension opérationnelle et stratégique pour les assureurs de dommages. L’intensification du risque climatique, combinée à des attentes clients en forte évolution, met sous pression des modèles historiquement conçus pour des flux relativement stables.

Au Canada, les pertes assurées liées aux catastrophes naturelles ont atteint un sommet historique de plus de 9,2 milliards de dollars (G$) en 2024, soit près de trois fois le niveau de 2023. Bien que 2025 ait été moins extrême, les pertes ont tout de même dépassé 2,4 G$, confirmant une tendance structurelle élevée. Sur le long terme, la moyenne annuelle est passée de 557 M$ (1983–2008) à près de 2,8 G$ depuis 2009, soit une multiplication par cinq.

Cette pression se traduit directement dans les opérations. En 2024, plus de 278 000 réclamations liées à des événements majeurs ont été traitées, dont 228 000 en un seul mois, illustrant des pics de volume sans précédent. Ces volumes mettent en évidence les limites structurelles des modèles opérationnels actuels.

À l’échelle mondiale, les pertes assurées ont dépassé 108 G$ en 2025, bien au-delà de la moyenne décennale. Cette volatilité n’est plus conjoncturelle : elle constitue désormais une nouvelle norme pour l’industrie.

Une transformation portée par l’intelligence artificielle

Dans ce contexte, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique majeur. Elle permet à la fois d’absorber l’augmentation des volumes et d’améliorer la performance opérationnelle et l’expérience client.

Cette transformation dépasse largement la technologie. Elle implique une redéfinition des rôles, une évolution des compétences et une intégration de l’IA dans les cadres de gestion des risques. Les fonctions d’indemnisation évoluent ainsi d’un rôle traditionnel de centre de coûts vers un rôle stratégique de création de valeur, où la rapidité, la qualité de décision et l’expérience client deviennent différenciatrices.

Le rôle central du modèle opérationnel cible

Le modèle opérationnel cible constitue le levier central de cette transformation. Il permet d’aligner stratégie, processus, technologies et ressources humaines dans un contexte de forte volatilité et d’intégration de l’IA.

Il ne s’agit pas simplement d’ajouter des solutions technologiques, mais de repenser en profondeur le fonctionnement des opérations. L’objectif est de passer d’un modèle réactif à un modèle prédictif, scalable et orienté client.

Concrètement, cela se traduit par :

• L’automatisation de bout en bout (STP) pour les sinistres simples
• Une prise de décision assistée par l’IA pour les cas complexes
• Un repositionnement des experts vers la gestion des exceptions et des cas à forte valeur

Cependant, plusieurs défis subsistent : fragmentation des processus, enjeux de gouvernance et de confiance, intégration technologique et difficulté à démontrer rapidement la valeur.

Vers un modèle opérationnel résilient et adaptable

Face à ces enjeux, les assureurs convergent vers un modèle capable de gérer efficacement les événements catastrophiques et les pics de volume. Ce modèle repose sur cinq capacités clés.

1. Absorption des pics de volume (FNOL)

Les assureurs doivent être capables de gérer un afflux massif de déclarations grâce à des canaux digitaux et à l’automatisation. L’IA permet d’initier un triage dès la déclaration, réduisant les délais et améliorant l’expérience client.

→ Impact : réduction des temps d’attente initiaux et meilleure accessibilité.

2. Triage intelligent et assignation dynamique

Les dossiers sont priorisés automatiquement selon leur complexité et leur gravité. Les cas simples sont traités de manière automatisée, tandis que les cas complexes sont dirigés vers les ressources appropriées.

→ Impact : optimisation des délais globaux et meilleure allocation des ressources.

3. Main-d’œuvre adaptable et augmentée

Le modèle évolue vers une combinaison de ressources internes, externes et temporaires, soutenues par des outils d’IA. Les experts sont recentrés sur les décisions à forte valeur.

→ Impact : flexibilité accrue et amélioration de la productivité.

4. Orchestration en temps réel

Des centres de commandement permettent de suivre les volumes et les performances en temps réel, et d’ajuster dynamiquement les opérations.

→ Impact : pilotage proactif et réduction des goulots d’étranglement.

5. Écosystème intégré

La gestion des sinistres repose sur un réseau élargi de partenaires (réparateurs, experts, technologies d’inspection, outils géospatiaux).

→ Impact : accélération des cycles de traitement et meilleure qualité d’exécution.

Une évolution de la gestion des réclamations

La gestion des réclamations évolue vers un modèle événementiel, capable de s’adapter dynamiquement aux conditions du marché et aux pics de volume. Dans ce contexte, la capacité à industrialiser les opérations tout en maintenant une expérience client de qualité devient un avantage concurrentiel déterminant.

Les assureurs qui réussiront cette transformation seront ceux capables de combiner agilité opérationnelle, intégration structurée de l’intelligence artificielle et orchestration en temps réel de leurs écosystèmes, tout en conservant une forte capacitée d’adaptation face aux chocs externes.