L'IA dans l'assurance : pourquoi les données comptent plus que les modèles

Pour les assureurs, acheter des outils d'IA ne suffit pas : il faut d'abord mettre de l'ordre dans les données. D'après Autorek, le principal frein tient aux systèmes éclatés, aux rapprochements manuels et à une faible intégration entre opérations et finance. Tant que cette couche n'est pas construite, même les modèles performants produisent un effet limité, passent mal à l'échelle et exigent trop de vérifications manuelles. La vraie préparation à l'IA commence donc par la couche de données, pas par un énième pilote.