Michael de Toldi est Chief Analytics Officer de BNP Paribas Cardif, filiale assurance du Groupe BNP Paribas. Il livre ici son approche de la gouvernance, des cas d’usage et des grands enjeux métiers et de performance.

INNOVATION ASSURANCE : Quelle est l’organisation chez BNP Paribas Cardif pour piloter la data et l’IA ?
Michael de Toldi : BNP Paribas Cardif opère dans 30 pays, chacun disposant d’équipes IA d’une taille variable. Au siège, nous définissons la stratégie en matière d’Intelligence Artificielle, et établissons des gouvernances spécifiques sur des sujets pour lesquels elles n’existaient pas encore. Notre rôle consiste également à construire pour tous les services intégrant de l’IA, la proposition de valeur et à assurer le suivi des projets et de leurs métriques.

Nous travaillons main dans la main avec le Chief Data Officer, rattaché à la direction Efficacité Technologie et Opérations. Ses responsabilités incluent des enjeux de circulation, de qualité et de mise à disposition de la donnée, tandis que les nôtres ont trait à la création de valeur grâce à l’IA, pour nos clients, nos partenaires et nos collaborateurs.

Chez BNP Paribas Cardif, l’IA est d’abord un sujet business. Les décisions de mise en œuvre de solutions IA sont prises par les métiers, avec notre aide. Il y a d’abord un comité scientifique qui détermine si le modèle IA est construit selon les règles de l’art, et ensuite un comité d’implémentation opérationnelle qui valide son utilisation.

Quels sont vos principaux cas d’usages aujourd’hui d’accélération de l’IA, de son industrialisation ?
Nous avons d’ores et déjà environ 80 cas d’usages en production dans le monde, principalement en IA dite traditionnelle que viennent compléter quelques premières solutions d’IA générative. De nombreux usages ont pour objectif d’améliorer l’existant, d’être plus efficaces et d’aller plus vite. Ce sont donc surtout des usages en back-office mais les clients en voient les bénéfices.

Nous utilisons l’IA générative pour l’analyse des verbatims clients issus de résultats d’enquêtes. Nos solutions IA pour transcrire et analyser les appels dans diverses régions et langues, existaient bien avant l’IA générative mais elles s’améliorent avec ce nouveau type d’IA ; il y un continuum technologique en la matière.

Chez BNP Paribas Cardif, nous sommes attentifs à utiliser le bon modèle pour le bon cas d’usage, de façon à rester raisonnable dans la consommation des ressources. C’est une préoccupation forte que nous avons et qui se traduit par le choix du meilleur compromis entre taille et performance du modèle. Nous sommes globalement prudents sur l’IA générative qui nécessite un niveau de contrôle plus élevé que l’IA traditionnelle. D’une façon générale, nous voulons maîtriser la qualité de notre IA, c’est pourquoi nous développons tous nos outils IA en interne, avec notre propre expertise, à partir de librairies Open Source.

Prenons l’exemple des déclarations de sinistre : concrètement comment l’IA vous permet d’améliorer ce processus et jusqu’où allez-vous ?
En tant qu’assureur, nous sommes convaincus que l’expérience client est clé, depuis la souscription d’un contrat d’assurance jusqu’à la gestion des sinistres. La déclaration de sinistre s’effectue en plusieurs étapes avec une communication progressive des informations par les clients. L’IA nous permet de prendre une décision sur la base d’informations incomplètes ce qui nous permet d’accélérer les paiements. Nous mettons ainsi en place des processus simplifiés dans lequel l’IA nous permet de décider immédiatement de la prise en charge d’un sinistre. Cet automatisme ne s’applique que pour les décisions favorables à nos clients.

Nous avons ainsi développé une série d’outils pour analyser des pièces justificatives, extraire l’information, ce qui, au-delà d’accélérer l’acceptation, permet aussi de dégager du temps de nos équipes/gestionnaires pour des tâches à plus forte valeur ajoutée pour nos clients. J’en parlerai davantage lors de mon intervention à la conférence Innovation Assurance le 29 janvier 2026.

Au Brésil, pays par lequel nous avons commencé le déploiement de l’acceptation automatique, la majorité des déclarations de sinistres sont traitées de cette manière. Les mesures de satisfaction suite à l’acceptation automatique sont à des niveaux très élevés.

Quelles initiatives explorez-vous en matière de parcours conversationnels ?
Notre philosophie est la suivante : tout ce que l’on pourra automatiser au bénéfice de la satisfaction client, on le fera. Nous travaillons donc par exemple sur un bot interactif pour effectuer notamment les déclarations de sinistre. Mais notre degré d’exigence fort, notre volonté d’utiliser le bon modèle pour le bon cas d’usage font que nous avançons sans précipitation et avec prudence. Raisonnablement, on peut imaginer l’industrialisation de processus conversationnels et transactionnels à horizon fin 2026, 2027.

D’ores et déjà, nous sommes fiers d’avoir, en matière d’IA, réalisé des investissements pérennes, de mener une réflexion profonde sur de l’IA industrialisée et de n’avoir finalement rien jeté de ce que nous avons déjà construit. Cette approche durable et responsable est d’autant plus importante que nous travaillons sur un large périmètre international.

Michael de Toldi interviendra sur le sujet « Gestion des sinistres : impact IA sur le renforcement du service des assurés et l’efficacité des opérations d’indemnisation » dans le cadre de la conférence Innovation Assurance 2026 le 29 janvier à Paris.