{"id":18598,"date":"2024-09-19T20:51:08","date_gmt":"2024-09-20T01:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/bolttech.io\/insight\/comment-les-assureurs-peuvent-eliminer-les-prejuges-inconscients-de-levaluation-des-risques\/"},"modified":"2024-09-19T20:51:09","modified_gmt":"2024-09-20T01:51:09","slug":"comment-les-assureurs-peuvent-eliminer-les-prejuges-inconscients-de-levaluation-des-risques","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/bolttech.io\/fr\/insights\/comment-les-assureurs-peuvent-eliminer-les-prejuges-inconscients-de-levaluation-des-risques\/","title":{"rendered":"Comment les assureurs peuvent \u00e9liminer les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients de l\u2019\u00e9valuation des risques"},"content":{"rendered":"\n<p>Les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients sont l\u2019une des fa\u00e7ons dont le cerveau humain donne un sens \u00e0 un environnement complexe.\nCes biais classent les informations en cat\u00e9gories pour une prise de d\u00e9cision plus rapide. <\/p>\n\n<p>Dans un monde o\u00f9 la survie \u00e9tait en jeu, les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients aidaient souvent les \u00eatres humains \u00e0 rester en vie.\nLes affinit\u00e9s inconscientes pour les plantes vertes saines par rapport aux plantes fan\u00e9es et jaunies ont fourni plus de nutrition, par exemple, tout en lib\u00e9rant de l\u2019\u00e9nergie mentale pour des t\u00e2ches autres que l\u2019\u00e9valuation individuelle de chaque plante. <\/p>\n\n<p>Aujourd\u2019hui, cependant, les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients peuvent entraver la prise de d\u00e9cision efficace.\nCorrectement form\u00e9e, l\u2019intelligence artificielle (IA) peut aider les professionnels de l\u2019assurance \u00e0 \u00e9viter les effets n\u00e9gatifs des pr\u00e9jug\u00e9s sous-jacents. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">IA et biais : o\u00f9 en sommes-nous ?<\/h2>\n\n<p>La couverture m\u00e9diatique des comportements biais\u00e9s par les algorithmes d\u2019intelligence artificielle est int\u00e9ressante \u00e0 lire, mais a \u00e9galement tendance \u00e0 obscurcir ou \u00e0 d\u00e9former l\u2019\u00e9tat de l\u2019IA et des biais tels qu\u2019ils existent actuellement.<\/p>\n\n<p>L\u2019IA pr\u00e9sente un risque de reproduire les biais pr\u00e9sents dans ses propres donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement.\nDes \u00e9tudes sur l\u2019utilisation pr\u00e9coce de l\u2019IA dans l\u2019embauche, par exemple, ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que lorsqu\u2019une entreprise embauchait principalement des travailleurs d\u2019une poign\u00e9e d\u2019\u00e9coles, l\u2019intelligence artificielle \u00e9tait plus susceptible de d\u00e9clarer que la fr\u00e9quentation de l\u2019une de ces \u00e9coles \u00e9tait un facteur essentiel de r\u00e9ussite de l\u2019embauche.\nContrairement aux humains, l\u2019IA n\u2019a pas d\u2019exp\u00e9rience de vie dans laquelle puiser ; Il ne sait que ce que ses donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement peuvent lui dire.  <\/p>\n\n<p>Conscients des risques de biais dans l\u2019IA, les chercheurs continuent de s\u2019attaquer aux sources de biais algorithmiques. <a href=\"https:\/\/www2.deloitte.com\/content\/dam\/Deloitte\/nl\/Documents\/innovatie\/deloitte-nl-innovate-lu-ai-and-risk-management.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Tom Bigham<\/a> et ses coll\u00e8gues chercheurs de Deloitte recommandent aux assureurs de prendre en compte trois points cl\u00e9s lorsqu\u2019ils \u00e9valuent l\u2019utilisation de l\u2019IA par rapport \u00e0 d\u2019autres technologies pour une t\u00e2che :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>L\u2019IA s\u2019appuie sur un ensemble de donn\u00e9es en constante \u00e9volution pour ses d\u00e9cisions, ce qui peut affecter la fa\u00e7on dont l\u2019algorithme p\u00e8se \u2013 ou n\u00e9glige \u2013 certains facteurs.<\/li>\n\n\n\n<li>Les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e doivent \u00eatre surveill\u00e9es pour d\u00e9tecter les biais, sinon les mod\u00e8les d\u2019IA traiteront les pr\u00e9jug\u00e9s humains comme des exigences objectives.<\/li>\n\n\n\n<li>Ceux qui cr\u00e9ent et d\u00e9veloppent des solutions d\u2019IA doivent tenir compte des biais d\u00e8s le d\u00e9part, afin que l\u2019IA n\u2019ait pas \u00e0 \u00eatre adapt\u00e9e plus tard.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>La prise de conscience des pr\u00e9jug\u00e9s est l\u2019un des meilleurs moyens pour les utilisateurs humains de se pr\u00e9parer et de traiter les pr\u00e9jug\u00e9s dans l\u2019IA \u2013 et d\u2019utiliser l\u2019outil pour lutter efficacement contre leurs propres pr\u00e9jug\u00e9s inconscients.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/office-standup-meeting-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-11488\" srcset=\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/office-standup-meeting-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/office-standup-meeting-300x200.jpg 300w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/office-standup-meeting-768x512.jpg 768w, https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/office-standup-meeting.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La coop\u00e9ration homme-technologie r\u00e9duit les biais<\/h2>\n\n<p>La lutte contre les biais dans l\u2019intelligence artificielle n\u2019est pas aussi simple que de cr\u00e9er des ensembles de donn\u00e9es impartiales ou de surveiller la cr\u00e9ation de processus d\u2019apprentissage automatique.\nAu lieu de cela, les assureurs doivent tenir compte de l\u2019ensemble du contexte dans lequel les outils d\u2019IA fonctionnent, y compris la fa\u00e7on dont ces outils recoupent les efforts humains. <\/p>\n\n<p>\u00ab Si nous voulons d\u00e9velopper des syst\u00e8mes d\u2019IA fiables, nous devons tenir compte de tous les facteurs qui peuvent \u00e9branler la confiance du public dans l\u2019IA. Beaucoup de ces facteurs vont au-del\u00e0 de la technologie elle-m\u00eame et des impacts de la technologie \u00bb, explique <a href=\"https:\/\/www.nist.gov\/news-events\/news\/2022\/03\/theres-more-ai-bias-biased-data-nist-report-highlights\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Reva Schwartz<\/a> de l\u2019Institut national des normes et de la technologie.<\/p>\n\n<p>Les syst\u00e8mes d\u2019IA fonctionnent dans leur contexte.\nDans le domaine de l\u2019assurance, il s\u2019agit du monde des professionnels et des agents d\u2019assurance, des d\u00e9cisions prises par les clients et des vastes r\u00e9serves de donn\u00e9es qui sous-tendent les d\u00e9cisions de souscription et de distribution.\nLes professionnels de l\u2019assurance doivent continuellement surveiller les syst\u00e8mes d\u2019IA pour s\u2019assurer que leurs analyses et recommandations respectent \u00e0 la fois les bonnes pratiques en mati\u00e8re de science des donn\u00e9es et l\u2019\u00e9thique des affaires de l\u2019organisation.  <\/p>\n\n<p>L\u2019utilisation efficace de l\u2019intelligence artificielle peut aider \u00e0 lutter contre les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients de l\u2019homme de plusieurs fa\u00e7ons :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>L\u2019IA peut r\u00e9v\u00e9ler des mod\u00e8les et des tendances bas\u00e9s sur des donn\u00e9es, et non sur des hypoth\u00e8ses inconscientes.<\/li>\n\n\n\n<li>Les r\u00e9sultats de l\u2019IA peuvent soulever de nouvelles questions qui attirent l\u2019attention consciente sur les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients, o\u00f9 les \u00eatres humains peuvent les combattre.<\/li>\n\n\n\n<li>Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse pr\u00e9dictive, l\u2019IA peut proposer des suggestions et des pr\u00e9visions qui ne d\u00e9pendent pas de pr\u00e9jug\u00e9s inconscients.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Utilis\u00e9e efficacement, l\u2019IA peut lutter contre les tendances humaines aux pr\u00e9jug\u00e9s inconscients.\nCe faisant, l\u2019IA peut aider les assureurs \u00e0 fournir la couverture d\u2019assurance n\u00e9cessaire tout en \u00e9quilibrant les co\u00fbts et les r\u00e9clamations, \u00e9crivent les chercheurs <a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S2666389921002245\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Martin Mullins, Christopher P. Holland et Martin Cunneen<\/a> dans un num\u00e9ro de 2021 de Patterns.\n\u00c0 mesure que l\u2019assurance devient plus accessible, l\u2019\u00e9cart d\u2019assurance se r\u00e9duit, ce qui r\u00e9duit l\u2019impact catastrophique des sinistres.  <\/p>\n\n<p>Toute l\u2019IA est cr\u00e9\u00e9e par l\u2019homme.\nPar cons\u00e9quent, cela peut reproduire nos propres pr\u00e9jug\u00e9s.\nCependant, si elle est utilis\u00e9e de mani\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie, l\u2019IA peut \u00e9galement fournir des garde-fous contre notre propre comportement inconscient et nos raccourcis de prise de d\u00e9cision.  <\/p>\n\n<p><em>Images par\u00a0: andreypopov\/\u00a9123RF.com, milkos\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les pr\u00e9jug\u00e9s inconscients sont l\u2019une des fa\u00e7ons dont le cerveau humain donne un sens \u00e0 un environnement complexe. Ces biais classent les informations en cat\u00e9gories pour une prise de d\u00e9cision plus rapide. 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