Phase 2 : Construire des garanties hybrides et duales

Mettre en place des produits d’assurance adaptés

L’objectif est de mettre en place des produits d’assurance adaptés à la nature hybride des systèmes IA, en couvrant :

Les risques liés à l’utilisation de l’IA par l’humain (ex : biais, erreur de jugement assistée, usage inadéquat, délégation non maîtrisée).
Les risques liés à l’IA elle-même, lorsqu’elle agit en autonomie ou semi-autonomie : action directe, génération de contenus, prise de décision, exécution automatisée.
Les nouveaux cas d’usage où l’IA devient un actif stratégique (copilote interne, IA médicale, IA industrielle, jumeaux numériques, robots androïdes, etc.), qu’il convient de garantir en cas de sabotage, de corruption, de dérive ou de perte de fonction.
Les cas où l’IA pourrait devenir elle-même victime (manipulation, altération, effacement, vol de modèle, détournement de finalité…).

🎯 But final : offrir une couverture cohérente, alignée sur la réalité opérationnelle de l’organisation, en anticipant les évolutions réglementaires (ex : AI Act européen).

Livrables attendus

Livrables de la Phase 2

Bloc de livrables	Contenu consolidé
Cartographie assurantielle IA	Schéma d’architecture global croisant : niveau de responsabilité (utilisateur, opérateur, fournisseur, IA autonome), typologie d’IA (générative, décisionnelle, physique, open source, etc.), et types de risques (cyber, RC, perte d’usage, réputation…). Sert de base pour lecture stratégique et repérage des zones non couvertes.
Catalogue de garanties IA	Tableau synthétique listant les garanties activables selon la typologie d’IA, avec exemples de sinistres types et correspondances assurantielles : RC, E&O ⚖️, D&O 🏛️, cyber 🔐, etc. Permet un premier dialogue client / assureur sur les besoins prioritaires.
Clauses et exclusions à adapter	Pack de recommandations pour faire évoluer les contrats existants : clauses spécifiques à intégrer, exclusions problématiques à revoir (ex : biais IA, auto-apprentissage incontrôlé), conditions nouvelles à introduire (auditabilité, explicabilité, certification 🏅…).
Méthodologie d’évaluation des préjudices IA	Grille d’analyse pour estimer les préjudices causés par ou subis par une IA : pertes d’exploitation, réputation, dérive cognitive, atteinte aux données, etc. Sert de socle pour valorisation assurantielle ou gestion de sinistres.
Feuille de route assurantielle IA	Plan d’action progressif pour bâtir une couverture sur mesure : priorisation des risques, développement de garanties manquantes avec les assureurs, montée en maturité (🎓 formation, 🏅 labellisation), ouverture à des produits innovants (assurance affirmative, modulaire, conditionnelle).

Rôles et Acteurs

Acteurs de la Phase 2

Acteur	Rôle consolidé
Courtier	Pilote la stratégie assurantielle IA. Il structure la logique duale (risques + maturité), relie les cas d’usage aux produits existants ou à créer, et coordonne les parties prenantes.
AMOA	Traducteur métier des risques. Il consolide les cas d’usage, modélise l’exposition réelle des processus à l’IA et facilite le dialogue entre technique, métier et assurance.
Assureur / Réassureur	Fournit les clauses types, précise les garanties disponibles et les limites actuelles, co-construit avec le courtier les extensions ou produits spécifiques (RC IA, entité autonome, etc.).
Compliance officer / Juriste IA	Garant du respect réglementaire (AI Act, RGPD…). Il veille aux clauses d’exclusion, aux conditions de couverture et aux voies de recours.
DSI / RSSI / IA Lead	Apportent une lecture technique des modèles utilisés, de leur comportement (hallucination, drift, non-explicabilité) et des critères de confiance associés.
Direction métier / produit	Qualifie les fonctions autonomes des IA internes, leur rôle dans les processus critiques et leur impact sur la gouvernance.
Certifieur / Tiers de confiance (🏅)	Évalue la conformité, la traçabilité ou l’explicabilité de l’IA assurée. Peut conditionner certaines garanties à un label ou audit indépendant.

Mesure du succès

Indicateurs de réussite de la Phase 2

Dimension évaluée	Indicateur de succès	Critère de validation
Adaptation assurantielle aux cas d’usage réels	Niveau de correspondance entre les IA cartographiées et les garanties proposées (RC, cyber, E&O, D&O, etc.)	≥ 80 % des IA critiques identifiées en Phase 1 sont reliées à une solution assurantielle existante ou en développement.
Cohérence de la couverture IA humaine / IA autonome	Présence explicite de garanties traitant les risques induits par l’usage humain et par l’IA autonome (génération, décision, action directe).	Les produits intègrent une logique duale : ex. délégation non maîtrisée + décision IA autonome. Présence de clauses différenciées.
Prise en compte des nouveaux usages stratégiques de l’IA	Nombre de cas d’usage "actifs IA" (IA médicale, robot, copilote interne…) pour lesquels une garantie spécifique est proposée ou en discussion.	≥ 3 familles de cas d’usage stratégiques couvertes (ex. IA industrielle, IA RH, IA décisionnelle). Inclusion de clauses sur sabotage, corruption, dérive.
Traitement des IA comme victimes assurables	Présence de clauses ou d’analyses intégrant la notion de préjudice subi par l’IA (manipulation, effacement, détournement…).	Au moins un scénario d’indemnisation “IA victime” modélisé et intégré dans les discussions avec l’assureur.
Évolution concrète des contrats	Nombre de clauses ajustées ou ajoutées dans les polices existantes (exclusion, responsabilité, conditions nouvelles, critères 🏅).	≥ 5 évolutions contractuelles formalisées (clauses spécifiques, exclusions révisées, conditions liées à l’auditabilité ou certification).
Plan d’action clair vers couverture opérationnelle	Existence d’une feuille de route validée, avec priorités de couverture, produits à co-construire, et étapes de montée en maturité (🎓, 🏅).	Feuille de route validée par le courtier, l’assureur et le client, incluant un jalonnement sur 6-12 mois.