Huscarl, qui vient d'opérer une première levée de fonds au début du mois, s'attaque à une forteresse historique de l'analyse de données : l'actuariat. Elle développe en effet, à l'intention des entreprises auto-assurées, des outils d'intelligence artificielle capables de calculer des projections de pertes et de primes sur des scénarios personnalisés.
Bien sûr, il n'est pas question – en tous cas pour l'instant (?) – de remplacer les experts qui, dans les compagnies, affinent presque quotidiennement les évaluations de risques sur les produits courants de l'industrie avec des modèles mis au point et étalonnés sur de longues années. En revanche, la jeune pousse (française) défend ses atouts pour s'implanter dans des domaines plus spécialisés, tels que ceux que prennent en charge les entités captives, correspondant fréquemment à des besoins atypiques.
Huscarl propose ainsi de réaliser des études de faisabilité ad hoc ou bien de construire un véritable plan d'affaires pour une couverture donnée. À partir d'informations plus ou moins riches et d'une description des attentes, ses algorithmes vont élaborer un dossier d'étude sur cinq ans, illustrant l'équation économique d'un projet, y compris en conditions extrêmes, ou bien estimer le coût à prévoir, ligne par ligne, prenant même en compte les évolutions structurelles, par exemple autour des aléas liés au changement climatique.
Dans une large mesure, la startup cherche plus à combler les niches dans lesquelles les professionnels ne peuvent s'engager qu'à remplacer le travail des actuaires, ce qui explique son positionnement. Elle promet notamment, de manière explicite, de fournir des résultats exploitables sur des risques que les acteurs traditionnels ne veulent pas considérer ou, du moins, pas avec le niveau de personnalisation souhaité, que ce soit par manque de données de référence ou en raison de leur mauvaise qualité.
Aujourd'hui, vus de l'extérieur, les actuaires représentent une élite intouchable dans l'univers de l'assurance. Pourtant, ils ne seront pas épargnés par la révolution de l'intelligence artificielle, bien au contraire. Leurs compétences en matières de statistiques sont évidemment parmi les plus exposées à l'automatisation… et, conscients du progrès, ils ont su s'approprier les générations précédentes de science de données en vue de décupler leur efficacité. Désormais, c'est le second pan de leur savoir-faire qui est menacé : la compréhension des sous-jacents d'un risque et d'une couverture. Certes les IA n'en ont pas une réelle perception mais elles sont néanmoins en mesure de les capturer dans des documents ou autre sources d'information et cette capacité peut probablement suffire à reproduire une expertise convaincante.
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