L’utilisation d’un robot conversationnel en assurance automobile comporte de nombreux bénéfices, démontre une étude réalisée en 2025 par David Beauchemin, cofondateur et directeur général de l’entreprise de services-conseils en intelligence artificielle (IA), Baseline, dans le cadre de sa thèse de doctorat en informatique.
Le robot qu’il a développé ne fait pas qu’informer, selon l'expert en IA : il réduit l’inégalité d’accès à l’expertise en assurance et bénéficie davantage à ceux qui en ont le plus besoin. Il minimise l’effort mental requis pour comprendre des concepts complexes d’assurance.
David Beauchemin a choisi le secteur de l’assurance automobile pour mener son projet de recherche parce que leurs formulaires sont publics, ce qui lui permettait de publier ses résultats sans enjeu de propriété intellectuelle.
Il en a livré les grandes lignes à l’Université Laval dans le cadre d’une conférence présentée par le Laboratoire en droit des services financiers sous le titre Entre autonomie et vulnérabilité des consommateurs : l’agent conversationnel comme substitut au conseil en assurance automobile?
En entrevue au Portail de l’assurance, David Beauchemin précise vouloir contribuer à la concrétisation d’un robot conversationnel dans le secteur de l’assurance dans un but de protection du consommateur et aussi de réduction des coûts pour les assureurs. Il veut rendre le sien disponible en 2026 en automobile et dit que la technologie rendrait un tel robot prêt pour le domaine de l’habitation.
Les assureurs disposent de plateformes qui répondent à une partie des besoins, mais il les trouve complexes, statiques, et juge qu’ils offrent un parcours client inapproprié à certaines situations.
Un robot, explique-t-il, pourrait être personnalisé selon les utilisateurs avec un parcours adapté. Il expliquerait une police comme le ferait un humain, mais sans être un substitut complet à l’agent ou agente. Et de toute manière, dit-il, il y aura toujours des gens qui ne voudront pas passer par un robot.
Du magasinage de la police à la conclusion de la vente
Ce qu’on a fait ressortir dans notre recherche, ajoute son auteur, c’est que les gens pouvaient l’utiliser dans les différentes étapes d’achat d’une assurance : magasiner la police, obtenir les informations, faire une mise à jour, ajouter un produit et aller jusqu’à la conclusion de la vente.
Mais pour l’instant, l’outil développé par David Beauchemin ne va pas encore jusqu’à la recommandation d’un produit, d’une police ou même d’un assureur en particulier. Ce sera la prochaine étape, dit-il, une deuxième solution qui serait en mesure de comparer les produits et suggérer le plus approprié pour l’utilisateur.
« Mais on pourrait s’y rendre si on se permet de rêver un peu », ajoute-t-il.
La génération augmentée par récupération
Selon cet expert, les IA génératives grand public (ChatGPT, Copilot, Gemini) ne conviennent pas pour répondre aux interrogations en matière d’assurance auto, notamment parce qu’elles n’ont pas accès à tous les documents québécois et qu’il est plus difficile de retracer précisément les sources d’information à l’origine d’une réponse. Il a donc retenu la génération augmentée par récupération (RAG) comme solution, qui s'appuie sur une base documentaire ciblée.
Par la suite, il a développé un questionnaire auquel 154 personnes ont répondu afin de tirer les premières conclusions de son étude. Il est toutefois conscient que son échantillon est faible, et il veut maintenant que ce questionnaire soit rempli par au moins 3 000 personnes et plus afin d’obtenir une meilleure représentativité des utilisateurs.
Les conclusions majeures
Plus de 90% des participants ont estimé que son robot peut augmenter leur autonomie lors de l’achat, du renouvellement ou d’une réclamation. Son outil, a-t-il constaté, a les capacités de rendre plus facile la compréhension des contrats. C’est ce qu’il appelle « un égalisateur cognitif ». Grâce à son robot, des gens étaient capables de parvenir à un niveau d’égalité avec des connaisseurs en matière d’assurance, sans aucune corrélation avec l’effort cognitif.
« Une personne sur deux ne se sentait pas gênée de poser des questions difficiles parce qu’elle ne sentait pas de jugement humain derrière le processus, indique son concepteur. Ce fut très révélateur : quelqu’un a dit qu’il avait pu prendre le temps de poser des questions et comprendre ce qui se passe. »
Le système, constate-t-il, est très pertinent pour une certaine partie de la population. Les utilisateurs à faible littératie financière rapportent une satisfaction et des bénéfices significativement plus élevés. Toutefois, les gains étaient beaucoup plus faibles pour ceux qui connaissent bien le domaine de l’assurance.
Par ailleurs, les répondants ont exprimé une préférence marquée pour parler à un agent humain dans des scénarios à enjeux élevés, tels qu’une déclaration de sinistre ou lors des situations à forte charge émotionnelle, par exemple lorsqu’une personne est décédée et que le bénéficiaire veut toucher l’assurance vie.
« Il faut qu’il y ait un mécanisme pour que l’utilisateur puisse dire : "je veux parler à un humain" », insiste donc David Beauchemin.
Les faiblesses du robot
Mais un tel robot a aussi des faiblesses. Il peut commettre des erreurs et il peut y avoir des contradictions dans ses réponses.
Autre aspect : un robot n’a pas d’empathie. Et comme le souligne David Beauchemin, ce que rapporte l’IA au consommateur est dicté par qui est derrière l’outil.
« Il y a des entreprises qui peuvent faire ce que j’ai fait, donc le vendre. Ça représente un énorme enjeu pour la protection des consommateurs », craint-il. « Le problème pour moi, c’est que les incitatifs de ces joueurs seront davantage de faire de l’argent que de protéger le consommateur », ajoute l'expert.
Qui développera ce robot?
Qui pourrait développer un tel robot avec l’objectif de protection du consommateur et de réduction des coûts des assureurs, tel qu’il le recherche? Tous les assureurs ont vu le potentiel d’un tel robot conversationnel et beaucoup ont essayé d’en mettre un au point dit David Beauchemin. À ce jour, à ce qu’il sache, les succès sont toutefois mitigés.
Le meilleur acteur, croit-il, serait l’Autorité des marchés financiers (AMF), qui ne chercherait pas à vendre un produit spécifique aux utilisateurs.
Mais l’idéal, ajoute-t-il, serait une association d’assureurs à laquelle se joindrait l’AMF. Son entreprise, Baseline, souhaiterait développer cet outil avec d’autres acteurs, mais pas d’en assurer la gouvernance et le positionnement.
Sa thèse, conclut-il, démontre que l’IA peut rendre les contrats d’assurance compréhensibles, réduire les inégalités cognitives et favoriser l’autonomie des clients.
