L'IA « est mobilisée comme un outil d'aide à l'analyse et à l'anticipation des risques climatiques, en complément des approches scientifiques et statistiques classiques », explique à l'AFP Simon Blaquière, spécialiste des sujets climat chez Generali France.

L'utilisation de modèles de langage de grande taille (LLM), comparables au robot conversationnel ChatGPT d'OpenAI, permet par exemple à l'assureur italien d'extraire plus rapidement, et à grande échelle, des informations contenues dans les milliers de rapports d'expertise - des documents longs et aux formats disparates - qu'il a en sa possession.

Cela lui a permis d'affiner les conseils prodigués aux assurés touchés par les crues de la Charente, de la Garonne et de la Loire, en comprenant par exemple que, dans le passé, lors d'inondations comparables, l'eau n'était pas montée à plus de 50 cm d'eau dans leurs maisons.

Identifier les vulnérabilités

Quatre départements (le Maine-et-Loire, la Charente-Maritime, la Loire-Atlantique et la Charente) sont encore en vigilance orange jusqu'à jeudi, ont annoncé ce mercredi Météo France et Vigicrues, après un record de durée du niveau d'alerte rouge en France.

Generali utilise également l'IA pour analyser des images satellites et identifier les vulnérabilités des quelque 1,7 million de bâtiments qu'il assure en France. L'outil est, par exemple, entraîné pour détecter les verrières ou les toits en fibrociment, plus vulnérables en cas d'orages de grêle.

Ces différents usages permettent de mieux appréhender les risques qui pèsent sur telle ou telle zone géographique, à des fins de prévention, et non à réajuster à la hausse certains tarifs, promet l'assureur. Connaître plus finement les biens assurés et proposer une couverture pour ceux qui ne le sont pas encore (piscine, panneaux solaires sur un toit, abri de jardin...) lui permet, en revanche, d'augmenter son chiffre d'affaires.

Modèles prédictifs

Generali ou le réassureur Swiss Re sont parmi les rares spécialistes de l'assurance qui rendent publique leur utilisation de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles, devenues plus fréquentes et plus violentes en raison du changement climatique. « On a du mal à savoir qui l'expérimente vraiment et qui le met en œuvre réellement » parmi les assureurs français, reconnaît Benoît Grué, du cabinet de conseil Colombus consulting.

La « mission de reconnaissance » destinée à « accélérer les indemnisations dans les zones » touchées par les crues « les plus difficilement accessibles », annoncée la semaine dernière par la fédération France Assureurs, n'a, par exemple, pas prévu d'utiliser l'IA dans ses travaux.

Mais l'intelligence artificielle pourrait jouer un rôle central dans l'anticipation des catastrophes naturelles de demain, estime Benoît Grué.

Les assureurs peuvent, en effet, de moins en moins s'appuyer sur leurs données historiques en matière de météorologie ou de fréquence des épisodes extrêmes, dépassées par la nouvelle donne du réchauffement climatique. « Ce qui se passe là avec le changement climatique, ça va trop vite », explique le consultant, « on sort complétement du cadre qui nous était donné par les études basées sur l'historique. Du coup, il faut qu'on fasse du prédictif » dopé à l'IA.

L'enjeu est important puisque la prévention d'aujourd'hui dicte le coût des réparations de demain. Selon une étude du cabinet de conseil Deloitte parue au printemps 2025, les assureurs pourraient économiser des dizaines de milliards de dollars chaque année en tirant parti de l'IA pour l'anticipation et la gestion des tempêtes et des inondations.

L'IA peut « aider à identifier les risques et les vulnérabilités », « améliorer la surveillance en temps réel » ou encore « contribuer à accélérer les évaluations des dommages et la gestion des ressources après une catastrophe », détaillent les auteurs de l'étude.

Parmi les outils de demain, Simon Blaquière imagine que la reconnaissance d'images pourra aller un cran plus loin, avec des applications permettant aux assurés de filmer leur logement et d'en connaître en temps réel les faiblesses, pour les corriger à temps : ici une tuile manquante, là un arbre trop près de la maison...