Comment l'IA, le risque climatique et l'automatisation transforment la main-d'œuvre de nouvelle génération du secteur de l'assurance

Alors que l'automatisation et des catégories de risques complexes redéfinissent ce que font les assureurs, la conception de la main-d'œuvre est devenue un test opérationnel et stratégique plutôt qu'un exercice de RH

Résumé exécutif

L'assurance est au cœur d'une réorganisation structurelle du travail. Les forces qui la motivent sont bien documentées : l'adoption rapide de l'automatisation, la diffusion de l'intelligence artificielle et de l'analytique avancée dans la souscription et la gestion des sinistres, et l'émergence de catégories de risques — climat, cyber, géopolitique, mobilité — qui ne s'inscrivent pas aisément dans les frontières traditionnelles de l'actuariat ou de la souscription.L'évaluation du secteur par Aon présente le problème moins comme une pénurie de recrutement que comme une inadéquation des compétences. Ses recherches identifient trois groupes de talents émergents qui décrivent ensemble la manière dont le secteur réaffecte les compétences : les praticiens réinventés, les futurologues du secteur et les orchestrateurs du changement. Les données à l'appui indiquent l'ampleur de la transition : 97 % des assureurs accélèrent l'automatisation, un taux parmi les plus élevés tous secteurs confondus ; 43 % des tâches actuelles à l'échelle mondiale devraient être automatisées d'ici 2030 ; et 59 % de la main-d'œuvre mondiale devra être requalifiée compte tenu des pénuries de talents existantes, 91 % des assureurs prévoyant de nouveaux investissements dans l'apprentissage et le développement.

L'implication stratégique est simple. Les assureurs qui considèrent la refonte de la main-d'œuvre comme une conséquence en aval des programmes technologiques sont susceptibles d'être moins performants que ceux qui considèrent l'architecture des talents comme une variable de conception primordiale.

Introduction

Pendant la majeure partie des deux dernières décennies, l’investissement technologique dans l’assurance était envisagé comme une question de systèmes : remplacement des plateformes cœur, intégration des données, distribution numérique. On supposait que les talents suivraient. Cette hypothèse est aujourd’hui mise à l’épreuve. Les tâches que l’automatisation peut absorber s’étendent, tandis que le paysage des risques génère une demande d’expertise qui se situe en dehors des parcours de qualification traditionnels du secteur.

Ce qui rend la phase actuelle singulière, c’est que les deux mouvements se produisent simultanément. L’automatisation supprime ou restructure les tâches de traitement de routine au moment même où les risques climatiques et cyber créent une demande de spécialistes qui allient connaissance du secteur et profils scientifiques, de données ou de politiques publiques. Les organisations qui se préparent à une tendance tout en ignorant l’autre ont tendance à produire des modèles opérationnels fragmentés.

Contexte technologique

L’automatisation dans l’assurance n’est pas nouvelle. Le traitement fondé sur des règles, la gestion des sinistres de bout en bout et la numérisation précoce des documents sont en place depuis des années. Ce qui a changé, c’est la couche analytique appliquée par-dessus.

Les modèles d’apprentissage automatique soutiennent désormais la tarification et la sélection des risques d’une manière qui exige le jugement humain à un autre moment du flux de travail — non pas au stade du calcul, mais à celui de la validation, du traitement des exceptions et de l’interprétation. Les grands modèles de langage sont appliqués à des contenus non structurés : textes de police, récits de sinistres, correspondance, documents réglementaires. La modélisation des catastrophes a intégré des données géospatiales, l’imagerie satellitaire et des projections climatiques de plus en plus granulaires. La télématique et les données des appareils connectés ont introduit une évaluation continue des risques dans l’assurance automobile et, plus lentement, dans l’assurance des entreprises.Chacun de ces développements modifie la composition du travail plutôt que simplement son volume. L’analyse du capital humain 2026 d’Aon note que les organisations repensent les emplois autour des tâches plutôt que des intitulés de poste conventionnels, ce qui implique une requalification continue et une capacité hybride technique-numérique comme exigences de base plutôt que comme facteurs de différenciation.

La contrainte tient rarement à la capacité des modèles. Elle tient à la qualité des données, aux systèmes centraux hérités, au coût d’intégration et à la disponibilité de personnes qui comprennent à la fois la dimension actuarielle ou de sinistres et le comportement des modèles eux-mêmes.

Analyse principale : trois ensembles de compétences émergents

Le cadre d’Aon décrit une main-d’œuvre que l’on comprend mieux à travers le prisme des compétences qu’à travers une hiérarchie de familles de métiers.| Pôle | Description | Exemples de rôles | | --- | --- | --- | | Praticiens réinventés | Experts techniques désormais tenus d’être à l’aise avec le numérique, adaptables et ouverts aux activités pilotées par l’IA et les données ; profils hybrides de plus en plus recherchés | Souscripteur, gestionnaire de sinistres, actuaire, data scientist | | Futuristes de l’industrie | Penseurs prospectifs qui traduisent les risques émergents — climatiques, cyber, géopolitiques, liés à la mobilité — en actions concrètes pour l’entreprise, souvent issus de parcours intersectoriels | Analyste des risques climatiques, responsable ESG, responsable des risques cyber | | Orchestrateurs du changement | Dirigeants de la transformation qui favorisent l’adoption du numérique, stimulent la collaboration et permettent la mobilité des talents et le développement des compétences | Responsable de la transformation, stratège RH, responsable de la préparation métier |Praticiens réinventés. Les souscripteurs, les professionnels des sinistres, les actuaires et les courtiers demeurent l’épine dorsale technique du secteur, mais leur travail passe de processus cloisonnés et manuels à des disciplines collaboratives et instrumentées. L’accent est de plus en plus mis sur des profils qui font le lien entre expertise traditionnelle et domaines adjacents — des souscripteurs titulaires de certifications en développement durable, des actuaires ayant une formation en modélisation climatique, des spécialistes des sinistres maîtrisant l’exposition cyber.

Futuristes du secteur. Ce sont les traducteurs. Ils suivent les mutations du paysage des risques et les convertissent en conception de produits, planification de scénarios et stratégie de portefeuille. Leur valeur dépend de leur proximité avec les praticiens : une analyse prospective n’est utile que si elle est ancrée dans la réalité de la souscription et les contraintes réglementaires. Dans l’intervalle, certains assureurs se dotent de cette capacité par le biais de partenariats, de panels consultatifs et de comités plutôt que par des effectifs permanents.Chefs d’orchestre du changement. L’adoption est rarement limitée par les outils. Les responsables de la transformation, les spécialistes de la préparation métier et les stratèges RH constituent la fonction qui relie les nouvelles technologies à l’évolution des comportements — en développant les compétences en IA et en numérique au sein des équipes de direction et opérationnelles, en gérant la communication et en ancrant de nouvelles façons de travailler. Les programmes de montée en compétences et de rotation à l’échelle de l’entreprise deviennent une pratique courante, ce qui reflète la reconnaissance que les compétences en climat, cyber et numérique ne peuvent pas être confinées à un seul service.

Les conditions favorables comptent autant que les rôles. Les recherches d’Aon ont montré qu’une proposition de valeur employeur et une culture peu attractives ont conduit 65 % des candidats à se retirer d’un processus de recrutement — un signal important sur un marché où les assureurs sont en concurrence pour les talents du numérique, de la data et des risques spécialisés, non seulement entre eux, mais aussi avec les entreprises technologiques, les cabinets de conseil et les services financiers. La transparence salariale s’impose également de plus en plus comme une préoccupation relative aux effectifs au niveau du conseil d’administration.Comme l’observe Rupert Moore, PDG de la Réassurance pour l’APAC chez Aon, le changement s’opère plus rapidement qu’à n’importe quel moment auparavant, et le comportement des dirigeants reste l’un des leviers les plus directs pour signaler l’état d’esprit que la transformation requiert.

Impact de l’innovation

La transition de la main-d’œuvre décrite ici ne se limite pas à l’assurance, mais l’assurance offre une étude de cas exceptionnellement claire parce qu’elle combine une forte exposition à l’automatisation avec un jugement professionnel complexe et encadré par la réglementation.

Développement technologique. La demande de modèles explicables, de pistes d’audit et de flux de travail avec intervention humaine dans l’assurance façonne la manière dont les outils d’IA d’entreprise sont conçus, en particulier dans les secteurs réglementés où les décisions des modèles doivent être justifiées auprès des autorités de surveillance et des assurés.Innovation des entreprises et transformation industrielle. La conception des postes au niveau des tâches favorise des modèles opérationnels modulaires dans lesquels les compétences spécialisées peuvent être sourcées, mutualisées ou permutées. Cela a des implications sur la manière dont les assureurs structurent leurs services partagés, leurs captives et leurs partenariats avec des tiers.

Transformation de la main-d'œuvre. La projection de 43 % d'automatisation des tâches implique que la reconversion ne relève plus d'un avantage de fidélisation, mais d'une exigence de continuité. Les organisations qui font correspondre les compétences aux tâches plutôt qu'aux intitulés de poste gagnent plus de flexibilité pour redéployer les personnes à mesure que les processus évoluent.

Investissement et commercialisation de la recherche. Les capitaux affluent vers l'analyse des risques, la modélisation climatique et l'automatisation des sinistres. La voie de commercialisation de la science du climat et de la recherche sur les données passe de plus en plus par l'assurance, qui convertit la production scientifique en risque tarifé.Écosystèmes d'entrepreneuriat et d'innovation. L'activité de l'insurtech s'est déplacée de la distribution vers l'infrastructure : plateformes de données, postes de travail de souscription, modélisation des expositions et outils de gouvernance de l'IA. Les assureurs fonctionnent, en effet, à la fois comme clients et comme environnements de validation pour les entreprises en phase de démarrage.

Compétitivité mondiale. La disponibilité des talents devient un facteur de localisation. Les marchés qui mettent en place des filières crédibles de reconversion et des programmes hybrides université-industrie peuvent attirer des compétences autrement concentrées dans une poignée de centres financiers.

Perspectives stratégiques

La maturité technologique varie considérablement. Si l'adoption de l'automatisation est large, la profondeur du déploiement diffère. Certains assureurs exploitent la souscription assistée par modèle à grande échelle ; d'autres restent au stade pilote, limités par l'architecture des données.L’opportunité commerciale se situe dans la couche intermédiaire. Les travaux à plus forte valeur ajoutée — validation, traitement des exceptions, interprétation des risques, conception de produits transversaux — sont précisément ceux où la capacité humaine reste déterminante et où les talents hybrides créent une différenciation.

La dynamique concurrentielle favorise les employeurs qui peuvent présenter un récit crédible de leurs compétences. Le taux de 65 % de désistement des candidats suggère que la rémunération seule ne suffit pas ; les parcours de développement et la maturité culturelle comptent.

Les considérations réglementaires se durcissent. Les cadres de gouvernance de l’IA dans les services financiers, ainsi que les exigences de publication d’informations climatiques, relèvent le niveau d’exigence en matière d’expertise documentée et de responsabilité. Cela crée une demande pour des spécialistes capables d’intervenir à l’intersection de la modélisation, de la conformité et de la prise de décision métier.L’adoption dépend de la conception organisationnelle, pas seulement des budgets de formation. Les 91 % des assureurs qui prévoient de nouveaux investissements dans la formation sont encourageants, mais un investissement sans refonte au niveau des tâches tend à produire des certifications plutôt que des compétences.

Les marchés émergents recèlent un avantage latent. Les régions dotées de solides viviers STEM et de fardeaux moindres liés aux systèmes hérités pourraient être en mesure de constituer des équipes de gestion des risques hybrides plus rapidement que les marchés établis, en particulier dans l’assurance climatique et paramétrique.

La convergence s’accélère. L’assurance absorbe des pratiques issues de la science des données, de la science du climat, de la cybersécurité et de l’ingénierie logicielle. La prochaine phase de la stratégie en matière de talents sera probablement définie par l’efficacité avec laquelle ces disciplines sont intégrées plutôt que par la profondeur avec laquelle l’une d’elles est maîtrisée.

Perspectives d’avenir

Au cours des cinq à dix prochaines années, plusieurs trajectoires semblent plausibles.L’intelligence artificielle continuera d’absorber les tâches analytiques et administratives de routine, déplaçant le travail humain vers la supervision, l’interprétation et les activités à forte composante relationnelle. La frontière ne sera pas statique ; les modèles qui accomplissent correctement une tâche aujourd’hui pourront être jugés suffisamment fiables pour fonctionner avec une supervision allégée d’ici quelques années, redéfinissant sans cesse la conception des postes.

Les technologies climatiques et les sciences du climat approfondiront leur intégration aux opérations d’assurance. À mesure que les données sur les risques physiques et de transition s’améliorent, la souscription, la tarification et l’allocation du capital reposeront sur une culture scientifique actuellement rare — ce qui plaide en faveur de la pérennisation des rôles de futuriste de l’industrie plutôt que de leur caractère transitoire.

Les semi-conducteurs, l’informatique en périphérie et l’infrastructure satellitaire influenceront la part d’évaluation des risques qui pourra être réalisée en temps quasi réel, élargissant la surface de données à la disposition des assureurs et, par conséquent, les compétences analytiques nécessaires pour l’exploiter.Les modèles de main-d'œuvre eux-mêmes deviendront plus fluides. L’architecture des emplois fondée sur les tâches, les programmes de rotation et le recrutement intersectoriel devraient se normaliser, parallèlement à des partenariats plus structurés avec les universités et les institutions de recherche pour le transfert de compétences.

La réglementation déterminera la vitesse d’adoption. Là où les cadres de gouvernance sont clairs, les assureurs peuvent déployer à grande échelle les processus assistés par l’IA en toute confiance ; là où ils sont ambigus, le déploiement peut s’enliser au stade pilote — avec des conséquences sur la planification de la main-d’œuvre dans un cas comme dans l’autre.

La question concurrentielle à plus long terme est de savoir si l’assurance peut se présenter comme une industrie proche de la technologie plutôt que comme une industrie traditionnelle. Cette perception, plus que tout outil individuel, déterminera l’accès aux talents dont le secteur a désormais besoin.

ConclusionLe défi de main-d'œuvre du secteur de l'assurance ne tient pas à une pénurie de personnel. Il réside dans un décalage entre les compétences que le secteur a historiquement développées et la combinaison de maîtrise technique, de réflexion transversale et de capacité de changement dont il a désormais besoin. Le cadre à trois pôles d'Aon offre un moyen pratique d'organiser cette transition : approfondir l'expertise des praticiens tout en ajoutant des compétences numériques, constituer un vivier capable d'interpréter les risques émergents, et investir dans les personnes qui rendent l'adoption possible.

Les données convergent dans une seule direction. Alors que l'automatisation s'accélère chez 97 % des assureurs et que les besoins de requalification touchent une majorité de la main-d'œuvre mondiale, l'architecture des talents est passée d'une fonction de soutien à un déterminant de la résilience institutionnelle.

Principaux points à retenir- L’assurance connaît une refonte des emplois au niveau des tâches, portée par l’automatisation, l’IA et les outils analytiques, avec 43 % des tâches mondiales actuelles qui devraient être automatisées d’ici 2030.

• Trois groupes de talents décrivent cette transition : les praticiens réinventés, les futurologues du secteur et les orchestrateurs du changement.
• Le recrutement seul ne peut combler l’écart de compétences ; 59 % de la main-d’œuvre mondiale devra être requalifiée, et 91 % des assureurs prévoient de nouveaux investissements dans la formation et le développement.
• La proposition de valeur employeur et la culture ont une incidence commerciale déterminante — une proposition peu attrayante a contribué à ce que 65 % des candidats se retirent des processus d’embauche.
• La clarté réglementaire et la conception organisationnelle, plutôt que la capacité des modèles, détermineront probablement la rapidité avec laquelle les modèles de main-d’œuvre hybride pourront passer à l’échelle.innovation, intelligence artificielle, transformation numérique, avenir du travail, innovation en assurance, transformation de la main-d'œuvre, reconversion, deep tech, stratégie technologique, innovation industrielle, technologies émergentes, commercialisation de la recherche, risque climatique, gouvernance de l'IA, économie numérique

Sources

• Aon, "Trois rôles pour bâtir la main-d'œuvre de nouvelle génération de l'assurance" : https://www.aon.com/en/insights/articles/building-insurances-next-generation-workforce
• Aon, "Perspectives 2026 sur le capital humain : 5 forces sur lesquelles agir" : https://www.aon.com/en/insights/articles/2026-human-capital-outlook-5-forces-to-act-on
• Aon, "Pertinence tout au long du cycle : 5 impératifs stratégiques pour les assureurs" : https://www.aon.com/en/insights/articles/relevance-through-the-cycle-5-strategic-imperatives-for-insurers
• Forum économique mondial (cité par Aon) : https://www.weforum.org/