La lacune de couverture que personne ne veut découvrir trop tard
Imaginez une entreprise qui déploie des agents IA dans ses activités.
Un agent gère les échanges avec les clients. Un autre analyse les informations financières. Un troisième se connecte directement aux logiciels internes et exécute des processus approuvés.
La technologie fonctionne. La productivité augmente. Les coûts diminuent.
Puis une défaillance du système cause un préjudice financier important.
L’entreprise contacte son assureur, pensant que son assurance professionnelle prendra en charge le sinistre.
Mais l’assureur doit d’abord déterminer si la perte entre dans le champ d’un contrat existant, si une exclusion s’applique et quelle partie est juridiquement responsable.
Même lorsqu’une garantie existe, son plafond peut être inférieur au montant de la perte.
Ce scénario illustre une question de plus en plus importante pour l’économie mondiale.
Les entreprises adoptent-elles l’IA plus vite que les marchés de l’assurance ne peuvent développer une protection fiable contre ses risques ?
Les recherches suggèrent que cette préoccupation est légitime.
En octobre 2025, The Geneva Association a publié une étude majeure sur l’assurabilité des risques de l’IA générative. Elle relevait une forte demande des entreprises, ainsi que des difficultés à souscrire des risques dont les pertes restent mal comprises (The Geneva Association, 2025).
En janvier 2026, Lloyd's Market Association a publié les résultats d’une enquête auprès de professionnels du marché de l’assurance sur des scénarios potentiels de pertes liées à l’IA.
L’association reconnaissait explicitement la disponibilité limitée des données de souscription et de sinistres liées à l’IA (Lloyd's Market Association, 2026).
Parallèlement, Swiss Re Institute avertissait que la dépendance à un petit nombre de fournisseurs de services d’informatique en nuage et d’IA pouvait créer des risques systémiques et d’accumulation pour l’assurance (Rasheed, 2026).
Ces constats révèlent une tension structurelle.
Les entreprises veulent profiter immédiatement des nouvelles technologies.
Les assureurs doivent rester capables d’indemniser les sinistres, y compris ceux qui pourraient survenir des années après la souscription des contrats.
Le problème central n’est pas l’absence d’assurance IA. C’est le fait que l’adoption de la technologie, la compréhension de ses risques et la capacité du marché de l’assurance à les absorber évoluent à des rythmes différents.
Pour en comprendre les conséquences, il faut regarder au-delà des compagnies d’assurance traditionnelles.
Il faut examiner les institutions qui assurent les assureurs eux-mêmes.
1. Premier problème : être assuré ne signifie pas que tous les risques de l’IA sont couverts
Une entreprise peut détenir plusieurs contrats d’assurance professionnelle tout en conservant une exposition importante non assurée.
L’assurance n’est pas une promesse générale de compenser toutes les pertes financières.
Chaque contrat définit des risques, des obligations, des plafonds, des conditions et des exclusions spécifiques.
L’IA complexifie cette structure en créant des défaillances susceptibles de relever de plusieurs catégories traditionnelles d’assurance.
Prenons un assistant financier fondé sur l’IA.
Si un attaquant malveillant compromet le système et vole des informations clients, la cyberassurance peut être pertinente.
Si l’assistant fournit un conseil professionnel fautif et qu’un client subit un préjudice financier, l’assurance de responsabilité civile professionnelle peut être plus pertinente.
Si le système ne remplit pas ses fonctions contractuelles, une assurance erreurs et omissions technologiques pourrait s’appliquer.
Mais que se passe-t-il si un agent IA autonome exécute de lui-même une transaction incorrecte, sans cyberattaque, interruption logicielle ni faille de sécurité classique ?
La réponse n’est pas nécessairement évidente.
Elle dépend des faits, de la responsabilité de l’entreprise, du droit applicable et de la rédaction de ses contrats d’assurance.
Le problème des garanties ambiguës
En avril 2025, David Powell, responsable de la souscription technique de Lloyd's Market Association, expliquait que le marché de l’assurance continuait d’étudier les scénarios de pertes liées à l’IA et d’examiner si les clauses cyber existantes couvraient, limitaient ou excluaient ces expositions (Powell, 2025).
Ce point est important, car les défaillances de l’IA ne proviennent pas nécessairement d’attaques malveillantes.
Elles peuvent résulter de réponses incorrectes, de décisions erronées, d’autorisations mal configurées ou de systèmes fonctionnant en dehors des paramètres de performance attendus.
Munich Re fait une distinction similaire dans la documentation de son produit aiSure : certaines défaillances de performance de l’IA peuvent provoquer des pertes que les contrats cyber traditionnels n’ont pas été conçus pour couvrir (Munich Re, s. d.).
Cinq dimensions distinctes de la protection assurantielle
Une entreprise qui évalue une assurance IA devrait distinguer :
- Disponibilité : Existe-t-il un produit d’assurance pertinent ?
- Périmètre : Couvre-t-il explicitement la défaillance concernée ?
- Capacité : Quel montant de protection financière peut être acheté ?
- Accessibilité financière : La prime est-elle économiquement raisonnable ?
- Prévisibilité de l’indemnisation : L’entreprise peut-elle raisonnablement comprendre quand et comment le contrat interviendrait ?
Un contrat peut être disponible sans offrir la protection dont l’entreprise a réellement besoin.
L’existence de produits d’assurance IA ne signifie pas que la couverture des risques de l’IA est universelle ou exhaustive.
Quel contrat pourrait couvrir un incident lié à l’IA ?
Domaines possibles d’intervention de l’assurance et raisons pour lesquelles le nom d’un contrat ne garantit jamais la couverture.
| Contrat | Peut couvrir | Question ou lacune typique |
|---|---|---|
| Cyber | Violations de données, incidents de sécurité et certaines interruptions associées admissibles. | Y a-t-il eu un événement cyber couvert ? Une erreur de l’IA seule peut ne pas être admissible. |
| Erreurs et omissions technologiques (E&O) | Prestations technologiques fautives et certaines défaillances de performance admissibles. | L’activité d’IA entre-t-elle dans les prestations et conditions assurées ? |
| Responsabilité professionnelle | Erreurs professionnelles définies ou réclamations liées aux conseils. | Existait-il une obligation professionnelle couverte et une réclamation indemnisable ? |
| Responsabilité des dirigeants (D&O) | Certaines réclamations liées à la gestion ou à la gouvernance. | Le grief concerne-t-il un acte de gestion couvert ? |
| Garantie spécifique à l’IAEn développement | Comportements de modèles, actions d’agents ou défaillances de performance définis. | Quels modèles, cas d’usage, exclusions et plafonds sont précisés ? |
Interprétation : Guide pédagogique non exhaustif. La couverture dépend de la rédaction, de la responsabilité, de la juridiction, des exclusions, des conditions et des plafonds.
2. Plus de 90% des entreprises interrogées jugent nécessaire une assurance IA
Le rapport d’octobre 2025 de The Geneva Association, Gen AI Risks for Businesses: Exploring the Role for Insurance, constitue l’une des études disponibles les plus substantielles sur la demande des entreprises.
Le rapport a été dirigé par Ruo (Alex) Jia, avec les contributions des chercheurs en assurance Martin Eling et Tianyang Wang.
Il s’appuie sur une enquête auprès de 600 décideurs en assurance d’entreprise dans six grands marchés : Chine, France, Allemagne, Japon, Royaume-Uni et États-Unis.
Pour participer, les répondants devaient avoir une expérience de l’IA générative et intervenir dans les décisions d’assurance de leur entreprise.
Les chercheurs ont constaté :
| Constat | Résultat |
|---|---|
| Demande de protection liée à l’IA | Plus de 90% des répondants exprimaient un besoin de couverture. |
| Disposition à payer | Plus des deux tiers se disaient prêts à payer au moins 10% de plus pour une couverture explicite des risques liés à l’IA. |
| Préoccupation principale | Risques de cybersécurité et de confidentialité. |
| Autres préoccupations importantes | Responsabilité envers les tiers et perturbations opérationnelles. |
Source : The Geneva Association (2025). Les résultats concernent les décideurs en assurance d’entreprise interrogés, et non toutes les entreprises dans le monde.
Les entreprises veulent une couverture IA.
Résultats d’une enquête auprès des décideurs en assurance de 600 entreprises dans six grands marchés de l’assurance.
Méthode : Enquête de février 2025 auprès de décideurs en assurance d’entreprise utilisant l’IA générative. Ces chiffres décrivent la demande et la disposition à payer déclarées, et non des achats de contrats observés ou une sous-assurance à l’échelle du marché.
Le rapport constatait également que les entreprises davantage exposées à l’IA ou ayant connu des défaillances liées à l’IA plus graves avaient tendance à exprimer un intérêt plus marqué pour l’assurance.
Pour un assureur, cela crée une autre difficulté.
Les entreprises les plus désireuses d’acheter une protection peuvent être celles dont les pertes attendues sont les plus élevées.
Les économistes appellent ce phénomène antisélection.
Les problèmes que l’IA pose déjà.
Part des entreprises interrogées déclarant chaque problème lors de l’utilisation de l’IA générative.
Méthode : Problèmes observés ou autodéclarés parmi les entreprises interrogées utilisant l’IA générative. Les catégories peuvent se recouper ; les barres partagent une échelle de 0–100% et ne constituent pas une distribution.
La demande ne garantit pas l’offre
La volonté d’acheter une assurance ne rend pas automatiquement un risque assurable.
Les compagnies d’assurance doivent déterminer si elles peuvent estimer les pertes potentielles et fixer des primes suffisantes pour les compenser, tout en couvrant leurs frais et leurs besoins en capital.
The Geneva Association concluait que l’IA générative crée des difficultés liées aux pertes maximales potentielles, à la gravité attendue des sinistres et à l’asymétrie d’information.
Elle avertissait également que des primes élevées et des plafonds de garantie faibles pouvaient rendre la protection économiquement peu attractive ou insuffisante pour certaines entreprises.
Le marché fait face à une demande de protection qui peut dépasser ce que les assureurs sont disposés à offrir à des prix abordables et avec des plafonds utiles.
Il s’agit d’une appréciation des contraintes du marché, et non de la preuve d’une pénurie mondiale quantifiée de contrats d’assurance IA.
3. La question de fond : qui assure les compagnies d’assurance ?
La plupart des entreprises achètent leur assurance auprès d’un assureur.
Mais les assureurs eux-mêmes ont besoin d’une protection contre les pertes importantes ou concentrées.
C’est le rôle de la réassurance.
Une structure d’assurance simplifiée fonctionne ainsi :
Entreprise → Compagnie d’assurance → Compagnie de réassurance
Qui assure l’assureur ?
L’assurance transfère une part définie du risque financier. La réassurance peut aider les assureurs directs à gérer des expositions importantes ou concentrées.
Souscrit un contrat. Conserve à sa charge les exclusions, les franchises et les pertes non assurées.
Contracte avec l’entreprise et indemnise les sinistres admissibles selon le contrat.
Peut rembourser à l’assureur une part convenue des pertes assurées.
Lecture : Schéma structurel simplifié, qui ne représente ni les contrats, ni la capacité financière, ni les accords de rétrocession d’un assureur particulier.
L’entreprise paie une prime à l’assureur.
L’assureur accepte le risque contractuel.
Il peut ensuite transférer une partie de ce risque à un réassureur dans le cadre d’un accord distinct.
Le réassureur reçoit une part convenue de la prime ou une autre rémunération en échange de la prise en charge de pertes définies.
La réassurance aide ainsi les assureurs à gérer leur capital, à réduire l’impact des sinistres importants et à soutenir les montants de garantie qu’ils peuvent proposer.
Les réassureurs peuvent eux-mêmes transférer une partie du risque par la rétrocession, ou recourir à des instruments des marchés de capitaux.
Pourquoi c’est important pour l’intelligence artificielle
Un assureur qui envisage un nouveau produit de responsabilité liée à l’IA doit évaluer la quantité de risque qu’il peut conserver.
S’il redoute une perte importante ou corrélée, il peut rechercher une réassurance.
Le réassureur doit alors répondre à des questions similaires :
À quelle fréquence les défaillances de l’IA pourraient-elles survenir ?
Quelle ampleur les pertes pourraient-elles atteindre ?
Une seule défaillance de modèle pourrait-elle toucher des milliers d’entreprises ?
Les modèles de risque existants sont-ils adaptés ?
Des pertes liées à l’IA pourraient-elles relever simultanément de plusieurs catégories d’assurance ?
Si ces questions ne peuvent recevoir de réponses suffisamment fiables, les acteurs peuvent choisir de limiter les risques qu’ils acceptent.
Cela peut se traduire par des plafonds de garantie plus faibles, des exclusions supplémentaires, des primes plus élevées ou une souscription plus restrictive.
Ce que les recherches historiques nous apprennent sur les réassureurs
En janvier 2025, Daniel W. Woods (University of Edinburgh) et Josephine Wolff (Tufts University) ont publié A History of Cyber Risk Transfer dans la revue à comité de lecture Journal of Cybersecurity.
Les chercheurs ont analysé le développement de la cyberassurance, de la réassurance, des garanties commerciales, des produits paramétriques et des instruments des marchés de capitaux liés à l’assurance.
Ils ont constaté que la réassurance jouait un rôle substantiel dans le transfert des cyberrisques hors du bilan des assureurs directs.
Leur analyse historique indique qu’en janvier 2021, les assureurs cédaient environ 46% des primes cyber aux réassureurs, contre 40% en 2020 (Woods & Wolff, 2025).
Ces chiffres concernent le marché historique de la cyberassurance, et non l’assurance de responsabilité liée à l’IA en 2026.
Les chercheurs décrivent également une concentration importante parmi les grands réassureurs cyber.
Cela illustre une caractéristique importante des marchés modernes de l’assurance :
Le risque peut sembler diversifié entre de nombreuses compagnies d’assurance tout en étant, en définitive, concentré auprès d’un nombre plus restreint de réassureurs.
Cela signifie-t-il que les réassureurs ne peuvent pas couvrir l’IA ?
Pas nécessairement.
Aucune donnée publique vérifiée n’établit que l’ensemble du marché de la réassurance est dépourvu de couverture liée à l’IA, ni que les réassureurs disposent collectivement d’un capital insuffisant pour assurer ses risques.
Munich Re est elle-même un grand groupe de réassurance et a développé des solutions de transfert des risques liés à l’IA.
La préoccupation est plus précise.
Les réassureurs peuvent avoir du mal à tarifer, diversifier et absorber certains risques de l’IA, en particulier lorsque plusieurs entreprises assurées dépendent de la même technologie.
Il faut aussi distinguer l’absence de réassurance de l’absence d’assurance directe.
Un assureur peut émettre un contrat sans réassurer la totalité de son exposition. La réassurance est un accord contractuel distinct, et l’assureur initial reste généralement responsable de ses obligations envers le souscripteur.
La volonté des réassureurs de soutenir les risques émergents peut néanmoins influencer la capacité d’assurance directe disponible.
La possibilité de pertes concentrées et mal comprises constitue donc un défi légitime pour l’ensemble de la chaîne d’assurance et de réassurance.
4. L’IA crée un problème particulièrement dangereux : les défaillances corrélées
L’assurance traditionnelle est plus facile à diversifier lorsque les pertes des différents assurés sont suffisamment indépendantes.
Une entreprise subit un accident.
Une autre connaît un incident différent.
Une troisième ne déclare aucun sinistre.
L’assureur peut utiliser les primes collectées sur l’ensemble de son portefeuille pour indemniser les pertes couvertes.
Mais que se passe-t-il lorsque des milliers d’assurés dépendent de la même technologie ?
La défaillance d’un modèle partagé
Imaginez un grand nombre d’entreprises utilisant le même modèle d’IA à travers différents logiciels.
Une mise à jour problématique du modèle introduit une erreur systématique.
Le modèle commence à produire des calculs ou des recommandations inexacts dans plusieurs applications.
Certaines entreprises identifient rapidement le problème.
D’autres poursuivent leurs activités.
Si ces défaillances causent un préjudice financier indemnisable, plusieurs entreprises pourraient déclarer des sinistres liés à la même technologie sous-jacente.
Les pertes ne seraient pas nécessairement indépendantes.
Elles pourraient être corrélées.
Il s’agit d’un scénario hypothétique, et non d’un sinistre documenté.
Un modèle. Plusieurs entreprises. Des pertes corrélées.
Une seule dépendance commune à l’IA peut relier des risques qui semblent initialement indépendants.
ENTREPRISES DISTINCTES
Important : Scénario purement conceptuel. Les entreprises, les sinistres et les pertes sont illustratifs. Aucune fréquence ni aucun montant de perte mesuré n’est représenté.
Il illustre toutefois un risque explicitement identifié par les chercheurs en assurance.
L’avertissement de Swiss Re
En janvier 2026, Swiss Re Institute a publié AI Adoption Is Reshaping the Risk Landscape.
Mahir Rasheed, économiste en chef pour les Amériques à Swiss Re Institute, y examinait les effets de l’adoption de l’IA sur les expositions économiques et assurantielles.
Le rapport souligne l’interdépendance croissante des entreprises qui utilisent des infrastructures d’informatique en nuage et des services d’IA communs.
Il identifie des risques potentiels systémiques et d’accumulation, ainsi que des expositions en matière de responsabilité, de cyberrisques, de propriété intellectuelle et de pertes d’exploitation sans dommage matériel (Rasheed, 2026).
La préoccupation ne se limite pas à une seule catégorie d’assurance.
Un événement touchant une infrastructure IA largement utilisée pourrait provoquer différents types de pertes relevant de plusieurs contrats.
Un assureur ou réassureur devrait comprendre son exposition cumulée à travers ses clients, leurs fournisseurs technologiques et ses branches d’assurance.
Le problème caché de l’accumulation
Prenons un assureur couvrant 1 000 entreprises.
Ces entreprises semblent exercer dans des secteurs et des lieux différents.
Mais supposons que 600 d’entre elles dépendent du même service d’IA externe pour un processus important.
Le portefeuille de l’assureur peut être moins diversifié qu’il n’y paraît.
Une défaillance commune pourrait entraîner des demandes d’indemnisation de plusieurs assurés.
Les chiffres de cet exemple sont hypothétiques.
C’est le mécanisme qui compte.
La concentration des infrastructures IA peut créer une concentration du risque assurantiel qui reste invisible lorsque chaque entreprise est évaluée séparément.
C’est l’une des raisons pour lesquelles la capacité et l’appétence de souscription des assureurs et réassureurs peuvent devenir particulièrement importantes à mesure que l’adoption de l’IA en entreprise s’étend.
5. L’histoire suggère un schéma récurrent : l’innovation se développe avant la pleine maturité de l’assurance
La tension entre innovation technologique et protection assurantielle n’est pas entièrement nouvelle.
Les nouvelles technologies peuvent créer des risques avant que les assureurs disposent de données suffisantes pour les modéliser précisément.
Au fil du temps, les assureurs peuvent élaborer des contrats spécialisés, recueillir des données de sinistres, affiner leurs modèles de tarification et accroître leur capacité.
Mais ce processus n’est pas automatique.
Et il ne suit pas toujours un calendrier prévisible.
Le développement de la cyberassurance
L’histoire de la cyberassurance offre une comparaison particulièrement pertinente.
Woods et Wolff (2025) distinguent trois grandes phases.
| Période | Phase historique | Évolution principale |
|---|---|---|
| 1997–2006 | Cyberassurance expérimentale | Premières garanties, conceptions contractuelles diverses, expérience limitée. |
| 2007–2017 | Assurance des violations de données | Accent accru sur les atteintes à la confidentialité, les frais de notification et la responsabilité. |
| À partir de 2018 | Rançongiciels et élargissement du transfert de risque | Évolution des garanties, attention accrue aux pertes systémiques et développement d’instruments supplémentaires de transfert de risque. |
Ces périodes décrivent le cadre d’analyse des chercheurs, et non des phases universelles du secteur de l’assurance.
La cyberassurance a mûri en plusieurs phases distinctes.
Chronologie conforme à la source, montrant le développement d’un marché des risques technologiques à travers l’expérience des sinistres et de nouvelles structures financières.
Cyberassurance expérimentale
Premières garanties, conceptions contractuelles diverses et expérience limitée.
Assurance des violations de données
Accent accru sur les atteintes à la confidentialité, les frais de notification et la responsabilité.
Rançongiciels et élargissement du transfert de risque
Évolution des pertes, attention aux risques systémiques et instruments supplémentaires de transfert de risque.
Méthode : Classification historique en trois phases et étapes clés conformes à la source. Ces dates concernent la cyberassurance et ne constituent pas un calendrier prévisionnel pour l’assurance IA.
Les auteurs situent la première police Internet Security Liability en 1997, les premiers produits de cyberassurance agréés en 2007 et la première obligation catastrophe cyber en 2023.
Ce constat est significatif.
La cyberassurance existait bien avant que le marché ne développe ses structures et instruments ultérieurs.
L’assurance n’est pas soudainement apparue une fois Internet arrivé à maturité.
Elle a plutôt évolué par l’expérimentation, l’évolution des pertes, de nouvelles définitions contractuelles et des innovations financières.
Le rôle historique de la réassurance
La même recherche montre comment les réassureurs ont aidé les assureurs directs à assumer des expositions cyber.
Lorsque les entreprises recherchaient des plafonds de garantie plus élevés, les assureurs pouvaient répartir le risque par la réassurance et des structures d’assurance en plusieurs couches.
Mais la difficulté de fond demeurait : déterminer la gravité potentielle d’un événement systémique.
La réassurance a contribué à l’expansion du marché sans supprimer l’incertitude.
Qu’est-ce qui a changé avec l’accumulation des sinistres ?
L’analyse historique du marché de la cyberassurance par Swiss Re fournit un autre exemple.
Entre 2017 et 2022, les primes mondiales de cyberassurance ont augmenté rapidement.
Après une hausse des pertes liées aux rançongiciels, les assureurs ont réagi en augmentant les prix, en renforçant les exigences minimales de cybersécurité et en ajustant les plafonds de garantie.
L’amélioration ultérieure de la rentabilité et l’intensification de la concurrence ont influencé les prix et la capacité (Swiss Re, 2024).
Autrement dit, le marché de l’assurance n’a pas simplement progressé de manière régulière d’une couverture limitée vers une protection complète.
Il s’est adapté à l’expérience, à la concurrence et à l’évolution de la perception des risques.
Le même schéma peut-il s’appliquer à l’IA ?
C’est possible, mais la comparaison a ses limites.
L’IA n’est pas identique à la cybersécurité.
Certains risques de l’IA ressemblent à des risques opérationnels ou de responsabilité déjà connus.
D’autres concernent la performance des modèles, les décisions autonomes ou les dépendances à de grandes plateformes technologiques.
Le marché de l’assurance pourrait adapter certains produits existants relativement vite.
D’autres expositions pourraient nécessiter de nouvelles techniques de modélisation et des protections dédiées.
Un cadre conceptuel utile est le suivant :
Adoption technologique → Apparition de pertes → Meilleure compréhension des risques → Couverture spécialisée → Capacité d’assurance plus développée
Il s’agit d’un modèle d’analyse inspiré de l’histoire des marchés de l’assurance, et non d’une séquence scientifiquement établie que toute technologie devrait suivre.
Technologie et assurance ne mûrissent pas au même rythme.
Illustration conceptuelle du décalage possible entre le déploiement de l’IA en entreprise et l’accumulation de données assurantielles fiables.
- Premiers projets pilotes
- Intégration élargie
- Utilisation critique pour l’activité
- Données de sinistres limitées
- Tests et extensions de garantie
- Modèles mieux établis
Une entreprise peut devenir fortement dépendante de l’IA avant que les assureurs disposent d’une expérience suffisante des sinistres pour tarifer ou couvrir explicitement chaque mode de défaillance pertinent. Des premiers produits d’assurance peuvent exister tout au long de cette transition.
Méthode : Cadre purement conceptuel. Il ne s’agit ni d’une série temporelle historique, ni d’un « décalage » mesuré, ni d’une prévision.
Certains produits d’assurance apparaissent avant que des pertes importantes ne surviennent. D’autres se développent plus tard. Certains risques restent difficiles ou économiquement peu réalistes à assurer.
Le danger de la période de transition
L’intervalle entre l’adoption commerciale et une protection assurantielle mature peut créer une exposition pour les entreprises comme pour les assureurs.
Les entreprises peuvent dépendre d’une technologie tout en comprenant mal la protection disponible.
Les assureurs peuvent sous-estimer des risques émergents inclus dans leurs contrats existants.
Les réassureurs peuvent faire face à des incertitudes sur l’accumulation des expositions entre portefeuilles.
La plus grande vulnérabilité peut apparaître lorsqu’une technologie est déjà importante sur le plan économique, mais que ses risques ne sont pas encore bien compris ni couverts de manière cohérente.
6. L’assurance IA existe déjà, mais le marché continue de se développer
Il serait inexact de dire que les entreprises ne peuvent pas assurer les risques liés à l’IA.
Plusieurs produits spécialisés sont déjà disponibles.
Munich Re — Un marché apparu avant ChatGPT
Munich Re indique proposer des solutions d’assurance pour les produits et services d’IA depuis 2018.
Son offre aiSure vise des risques de performance et des responsabilités liés à l’IA définis contractuellement.
L’entreprise décrit une protection contre certaines pertes résultant d’erreurs de l’IA, notamment des responsabilités contractuelles, des pertes financières directes et des responsabilités juridiques (Munich Re, s. d.).
Il s’agit d’un contre-exemple important à l’idée que les assureurs attendent toujours la maturité d’une technologie.
Certains assureurs et réassureurs commencent à élaborer des garanties alors que la technologie évolue encore.
Chaucer et Armilla — Une responsabilité IA dédiée
En février 2026, Chaucer et Armilla ont annoncé Vanguard AI, une structure conçue pour coordonner la protection contre les incidents cyber, les défaillances de services technologiques et la responsabilité propre à l’IA.
Selon les entreprises, cette structure comprend des plafonds dédiés de responsabilité IA d’au moins 25 millions USD par organisation, ainsi que des plafonds cyber de 10 millions USD.
La composante de responsabilité IA est décrite comme un contrat autonome garanti par des souscripteurs de Lloyd's of London.
Le périmètre annoncé comprend des pertes définies résultant de réponses erronées de l’IA, de performances insuffisantes des modèles et d’actions d’agents IA en l’absence d’événement cyber (Chaucer Group, 2026).
Il s’agit des conditions commerciales annoncées par les fournisseurs, et non d’une preuve que toutes les pertes liées à l’IA seraient admissibles.
Que manque-t-il encore ?
L’existence de ces produits ne répond pas à plusieurs questions concernant l’ensemble du marché.
Dans quelle mesure sont-ils accessibles ?
Quelle proportion des expositions à l’IA en entreprise peut obtenir une couverture adaptée ?
Quelle capacité globale les assureurs et réassureurs sont-ils prêts à mobiliser ?
Comment les sinistres évolueront-ils à mesure que les systèmes d’IA gagneront en autonomie ?
Dans quelle mesure la rédaction des contrats sera-t-elle harmonisée entre assureurs ?
Les données publiques standardisées sont encore insuffisantes pour répondre de façon exhaustive à toutes ces questions.
The Geneva Association décrit l’assurance IA dédiée comme un marché émergent, parallèlement aux efforts d’adaptation des garanties cyber et de responsabilité existantes (The Geneva Association, 2025).
L’assurance IA est une réalité. Son étendue, sa capacité, sa tarification et ses performances à long terme restent à établir.
7. Pourquoi les assureurs et réassureurs ne peuvent pas simplement promettre une protection illimitée
Il est tentant d’affirmer que les assureurs devraient immédiatement élaborer une protection complète pour chaque nouvelle application de l’IA.
Mais les compagnies d’assurance doivent conserver la capacité financière d’honorer leurs contrats.
Un assureur qui sous-estime systématiquement le risque peut accumuler des engagements supérieurs aux ressources dont il dispose.
Cela crée un risque pour l’assureur, mais aussi potentiellement pour les souscripteurs qui comptent sur ses engagements.
The Geneva Association identifie plusieurs obstacles à l’assurabilité de l’IA générative (The Geneva Association, 2025).
Des données historiques limitées
Le recul à long terme est insuffisant pour de nombreuses applications actuelles de l’IA générative.
Les assureurs manquent d’informations historiques fiables sur la fréquence et la gravité des défaillances, ainsi que sur les effets des changements de configuration des systèmes.
Des pertes potentiellement importantes
Les défaillances de l’IA dans des environnements importants sur le plan financier ou opérationnel pourraient causer des dommages significatifs.
La perte maximale possible peut être difficile à estimer, notamment lorsque la responsabilité peut s’étendre à plusieurs parties.
Une vérification difficile des risques
Les assureurs ont souvent une visibilité limitée sur les contrôles techniques mis en place par les organisations qu’ils assurent.
Un assureur peut ignorer quels modèles l’entreprise utilise, quels outils sont connectés ou si un agent peut exécuter des actions aux conséquences importantes.
Une technologie en évolution
Les modèles, les applications, les procédures opérationnelles et l’infrastructure peuvent évoluer pendant la période couverte par un contrat d’assurance.
Un système considéré comme relativement peu risqué au début du contrat peut être déployé différemment quelques mois plus tard.
Une accumulation entre portefeuilles
Comme le souligne Swiss Re Institute, des dépendances communes peuvent créer des pertes corrélées.
Le risque associé à un client ne peut donc pas toujours être évalué indépendamment du reste du portefeuille d’un assureur (Rasheed, 2026).
Le dilemme de l’assureur
Si les assureurs proposent une couverture très large sans disposer d’informations suffisantes, ils risquent de sous-tarifer les pertes futures.
S’ils proposent une couverture extrêmement restrictive, les entreprises peuvent rester exposées et l’assurance perdre son intérêt commercial.
Si les primes deviennent trop élevées, les petites organisations peuvent ne pas pouvoir ou ne pas vouloir acheter une protection réellement utile.
Cela crée une tension entre la protection de l’innovation technologique et la pérennité financière du marché de l’assurance.
L’objectif n’est pas d’assurer tous les risques possibles sans tenir compte de l’incertitude.
Il est de développer des moyens de mesurer, limiter, répartir et tarifer les risques émergents de manière responsable.
8. Que se passe-t-il si une défaillance majeure de l’IA survient avant que le marché soit prêt ?
Considérons un événement hypothétique.
Un service d’IA largement utilisé développe un défaut systématique qui touche de nombreuses entreprises.
Certaines subissent des interruptions opérationnelles.
D’autres font face à des litiges contractuels.
Certaines enregistrent des pertes financières à la suite de décisions automatisées incorrectes.
Plusieurs assurés déclarent des sinistres auprès de différents assureurs.
Les assureurs doivent alors déterminer quelles pertes sont couvertes et si les expositions cumulées dépassent leurs prévisions.
Selon leurs accords d’assurance et de réassurance, les effets financiers pourraient être répartis entre assureurs directs, réassureurs et autres institutions porteuses de risque.
L’événement pourrait révéler plusieurs problèmes.
Une incertitude sur la couverture
Certains contrats pourraient intervenir, tandis que d’autres excluraient certaines pertes ou ne verraient pas leurs conditions de déclenchement réunies.
Des plafonds insuffisants
Même lorsque les sinistres sont admissibles, l’assurance disponible pour certaines entreprises pourrait ne pas compenser intégralement leurs pertes.
Une exposition corrélée
Plusieurs assureurs ou réassureurs pourraient être exposés au même fournisseur d’IA sous-jacent ou à la même défaillance technologique.
Une prudence accrue dans la souscription
Un événement majeur pourrait conduire les assureurs à réexaminer leurs hypothèses de souscription, leurs prix, la rédaction de leurs contrats ou leurs plafonds.
L’histoire du marché de la cyberassurance montre que des changements importants dans l’expérience des sinistres peuvent entraîner de tels ajustements (Swiss Re, 2024).
Toutefois, cette histoire ne permet pas, à elle seule, de prévoir les conséquences d’un futur événement lié à l’IA.
Il faut également maintenir une distinction importante :
Un manque de réassurance n’invalide pas automatiquement les contrats d’assurance directe, et un événement majeur ne rend pas nécessairement les assureurs insolvables.
Le résultat financier dépendrait de la couverture effective, du risque conservé, des ressources en capital, des indemnités de réassurance et des protections réglementaires.
Ce scénario n’est pas une prévision.
Il illustre pourquoi il est important de comprendre la structure de l’assurance et de la réassurance avant qu’une crise survienne.
9. La prochaine étape de l’assurance IA pourrait dépendre de la transparence technique
Comment les compagnies d’assurance peuvent-elles couvrir des risques difficiles à mesurer ?
Une réponse possible est une intégration plus étroite entre l’ingénierie des risques et la souscription d’assurance.
Plutôt que d’évaluer l’exposition à l’IA uniquement par un questionnaire, les assureurs pourraient examiner de plus en plus les éléments techniques décrivant la conception et l’exploitation des systèmes.
The Geneva Association recommande notamment une meilleure évaluation des risques, une surveillance continue, la coopération avec les fournisseurs technologiques et la modélisation par simulation (The Geneva Association, 2025).
Ces approches pourraient comprendre plusieurs éléments.
Évaluation des modèles
Évaluer si un modèle d’IA fonctionne de manière fiable dans des conditions pertinentes pour le cas d’usage assuré.
Les tests devraient examiner les limites et les modes de défaillance, plutôt que la seule performance moyenne.
Autorisations définies
Documenter les actions qu’un système d’IA est autorisé à effectuer, notamment ses accès aux données de l’entreprise, aux applications et aux systèmes de transaction.
Surveillance opérationnelle
Surveiller les réponses pertinentes, les erreurs, les modifications du système et les incidents.
Validation humaine des actions aux conséquences importantes
Mettre en place des mécanismes d’intervention ou de validation lorsque des actions automatisées pourraient avoir des conséquences juridiques ou financières significatives.
Auditabilité
Conserver des traces appropriées permettant à l’organisation de reconstituer le fonctionnement d’un système lors d’un incident.
Réévaluation continue
Réévaluer le risque lorsque les modèles, les intégrations, les autorisations ou les applications métier changent de manière substantielle.
Ces mesures s’inscrivent dans les principes plus larges de l’AI Risk Management Framework et du Generative AI Profile du National Institute of Standards and Technology des États-Unis (NIST, 2023, 2024).
Elles ne garantissent pas l’assurabilité.
Mais elles pourraient réduire l’asymétrie d’information et améliorer les éléments dont disposent les assureurs et réassureurs.
Mieux une entreprise peut expliquer et mesurer le comportement de ses systèmes d’IA, plus l’assureur dispose d’informations utiles pour évaluer les risques associés.
10. Ce que toute entreprise devrait demander à son assureur avant de déployer des agents IA
Les entreprises ne devraient pas supposer qu’un contrat existant couvre automatiquement toutes les pertes liées à l’intelligence artificielle.
Avant de déployer des systèmes d’IA dans des processus aux conséquences importantes, dirigeants et responsables des risques devraient examiner les questions suivantes.
1. Notre assurance traite-t-elle explicitement les incidents liés à l’IA ?
Demandez si le contrat comporte des garanties explicites, des restrictions ou des exclusions concernant les systèmes d’IA.
2. Les erreurs causées par des agents IA autonomes sont-elles couvertes ?
Distinguez les outils d’assistance à l’humain des systèmes qui exécutent des actions de manière autonome dans le cadre d’autorisations définies.
3. Que se passe-t-il si l’IA cause une perte financière sans cyberattaque ?
Déterminez si les simples défaillances de performance, les conseils erronés ou les transactions incorrectes entrent dans le champ d’une garantie existante.
4. Les réclamations de tiers sont-elles couvertes ?
Examinez les circonstances dans lesquelles des clients, fournisseurs ou autres parties pourraient formuler des réclamations liées à des erreurs générées par l’IA.
5. Les pertes impliquant des fournisseurs d’IA externes sont-elles couvertes ?
Tenez compte des dépendances aux modèles tiers, aux plateformes logicielles, aux infrastructures d’informatique en nuage et aux API.
6. Quels sont les plafonds réels du contrat ?
Comparez les plafonds disponibles à des scénarios de pertes crédibles, plutôt que de vérifier simplement l’existence d’un contrat.
7. Quelles exclusions ou conditions s’appliquent ?
Examinez les obligations relatives aux tests, à la supervision humaine, à la cybersécurité, aux déclarations et aux modifications du système.
8. Une assurance IA spécialisée pourrait-elle améliorer la situation de l’entreprise ?
Demandez à un courtier qualifié d’évaluer si un contrat dédié ou un avenant est approprié.
Le cas échéant, assureurs ou courtiers peuvent aussi examiner l’influence de la capacité de réassurance sur les plafonds disponibles, même si une entreprise n’a généralement pas directement accès aux conditions des contrats de réassurance de son assureur.
L’objectif n’est pas d’éliminer tous les risques possibles.
Il est de comprendre quels risques l’entreprise conserve, lesquels elle peut réduire et lesquels elle peut effectivement transférer.
11. Perspective Mindzy : l’IA progresse plus vite que les cadres traditionnels de gestion des risques
Chez Mindzy, nous pensons que la question de l’assurance révèle un défi plus large pour les technologies d’entreprise.
L’intelligence artificielle passe de systèmes qui produisent de l’information à des systèmes qui participent directement aux opérations de l’entreprise.
Cette transformation modifie l’importance de l’architecture logicielle, des autorisations, de la supervision, de l’infrastructure et de la responsabilité.
Un assistant conversationnel qui répond à une question et un agent qui exécute une opération financière ne présentent pas le même risque.
Tous deux peuvent pourtant reposer sur une technologie d’IA sous-jacente similaire.
Évaluer un système d’IA d’entreprise exige donc davantage que l’identification du modèle utilisé.
Il faut comprendre l’ensemble de son environnement opérationnel.
À quoi le système peut-il accéder ?
Quelles actions peut-il effectuer ?
Qui est responsable de ces actions ?
Quelles décisions nécessitent une validation ?
Comment détecter les incidents et les examiner ?
Que se passe-t-il lorsque le système défaille ?
Ces questions concernent les développeurs de logiciels, les entreprises clientes, les régulateurs, les assureurs et les réassureurs.
L’histoire de la cyberassurance démontre que les marchés du transfert de risque peuvent évoluer aux côtés des technologies émergentes.
Mais elle montre aussi que cette évolution peut comprendre de l’expérimentation, des changements de conditions contractuelles, des garanties inégales et des périodes de pression tarifaire.
Pour l’IA, le défi pourrait être particulièrement complexe, car le comportement des systèmes, les actions autonomes et les dépendances à des infrastructures partagées peuvent créer différentes formes d’exposition.
Le danger n’est pas simplement que les produits d’assurance arrivent trop tard. C’est que les entreprises confondent l’existence d’une assurance avec celle d’une protection adéquate.
Nous pensons qu’un développement responsable de l’IA devrait intégrer dès le départ la gestion technique des risques et leur évaluation financière.
Les organisations devraient comprendre non seulement ce que leurs systèmes d’IA sont capables de faire, mais aussi ce qui pourrait se produire lorsqu’ils défaillent.
Les assureurs, de leur côté, auront besoin de données progressivement plus solides pour évaluer les risques de l’IA et proposer des garanties viables dans la durée.
En définitive, le progrès technologique et la protection financière devraient évoluer ensemble.
L’objectif ne devrait pas être de ralentir l’innovation jusqu’à ce que chaque risque puisse être prévu.
Il ne devrait pas non plus être de déployer des systèmes puissants en ignorant les conséquences financières de leurs défaillances.
L’objectif est de créer un environnement dans lequel l’innovation peut progresser sans exposer les entreprises à des risques qu’elles ne comprennent pas.
À retenir
L’assurance IA existe déjà. Des garanties spécialisées ont été développées par des acteurs comme Munich Re, Chaucer et Armilla.
La couverture reste inégale. La disponibilité ne garantit ni la couverture de toutes les pertes liées à l’IA ni des plafonds suffisants.
Les entreprises veulent une protection. Plus de 90% des décideurs en assurance d’entreprise interrogés dans l’étude de The Geneva Association exprimaient une demande de couverture liée à l’IA.
La réassurance est stratégique. Les réassureurs aident les assureurs directs à gérer les expositions importantes, mais les risques technologiques corrélés peuvent compliquer la diversification.
Aucune pénurie mondiale de réassurance IA n’est démontrée. Le défi documenté concerne l’incertitude sur la modélisation des risques, l’accumulation des pertes, la tarification et la capacité durable.
L’histoire fournit un avertissement. La cyberassurance s’est développée sur plusieurs décennies, au fil des expérimentations, des nouveaux sinistres, des ajustements de souscription et des innovations financières.
L’IA pourrait créer des pertes corrélées. La dépendance à des modèles et infrastructures IA partagés peut exposer plusieurs organisations à une défaillance commune.
La transparence technique peut aider. Les tests, la surveillance, les autorisations, l’auditabilité et la gouvernance peuvent améliorer l’évaluation des risques.
Les entreprises devraient vérifier leur couverture effective. Une entreprise devrait comprendre la rédaction de ses contrats, leurs exclusions, leurs plafonds et les expositions qu’elle conserve avant de confier des opérations importantes à l’IA.
Questions fréquentes
L’assurance de l’intelligence artificielle existe-t-elle réellement ?
Oui. Certains assureurs et réassureurs proposent déjà des produits spécialisés liés à l’IA. Toutefois, la disponibilité, l’admissibilité, les plafonds, les exclusions et les événements couverts diffèrent sensiblement.
Les compagnies d’assurance sont-elles pleinement préparées aux risques de l’IA ?
Les données sont insuffisantes pour conclure que le secteur est pleinement préparé à l’ensemble des risques de l’IA. Les recherches de The Geneva Association et de Lloyd's Market Association identifient des difficultés persistantes concernant les données de sinistres, la modélisation des risques, la souscription et l’incertitude sur les garanties.
Qui assure les compagnies d’assurance ?
Les compagnies d’assurance peuvent transférer une partie de leurs risques à des compagnies de réassurance. Les réassureurs peuvent eux-mêmes transférer des risques par la rétrocession ou des dispositifs des marchés de capitaux.
Les réassureurs ont-ils assez de capacité pour couvrir l’IA ?
Il n’existe pas de chiffre public fiable à l’échelle du marché permettant d’établir si la capacité de réassurance disponible suffit pour toutes les catégories de risques de l’IA.
La capacité dépend de l’exposition, de l’appétence des assureurs et réassureurs, de la structure contractuelle, de la tarification et de l’accumulation potentielle des pertes.
Pourquoi les assureurs ne proposent-ils pas simplement une couverture IA complète ?
Les assureurs doivent évaluer la fréquence et la gravité attendues des pertes, leurs corrélations possibles, le capital disponible et les conditions contractuelles. Le manque d’informations et des pertes potentiellement importantes peuvent rendre une couverture sans restrictions difficile à tarifer de manière viable.
L’assurance se développe-t-elle toujours après la maturité d’une technologie ?
Non. L’assurance peut apparaître dès les premières étapes du développement d’une technologie. La cyberassurance et l’assurance de performance de l’IA fournissent toutes deux des exemples d’expérimentation précoce.
Toutefois, une couverture plus large et plus standardisée peut prendre du temps à se développer, à mesure que l’expérience s’accumule.
Que se passe-t-il si un agent IA commet une erreur coûteuse ?
La responsabilité et la couverture dépendent de l’incident, du droit applicable, des contrats et des conditions de la police d’assurance. Une entreprise peut être couverte au titre de la responsabilité professionnelle, des erreurs et omissions technologiques ou d’une assurance IA spécialisée, mais ce n’est pas automatique.
Une défaillance majeure de l’IA pourrait-elle toucher plusieurs compagnies d’assurance ?
Potentiellement. Des modèles, des infrastructures d’informatique en nuage ou des dépendances technologiques partagés peuvent créer des pertes corrélées entre plusieurs organisations assurées. L’existence de demandes d’indemnisation importantes à la suite d’un événement donné dépend des pertes réelles et des garanties contractuelles.
Une IA privée est-elle automatiquement plus facile à assurer ?
Non. Une IA privée peut offrir davantage de contrôle sur certains aspects du déploiement, mais elle ne supprime ni les erreurs des modèles, ni les défaillances opérationnelles, ni les risques de cybersécurité, ni la responsabilité juridique. L’assurabilité doit être évaluée pour le système et le cas d’usage concernés.
Références scientifiques et sectorielles10 références+
Les références suivent, lorsque cela s’applique, les conventions de la 7e édition du style APA. La bibliographie privilégie les recherches universitaires évaluées par les pairs, les travaux du secteur de l’assurance, les annonces commerciales primaires et les publications officielles de gestion des risques.
Chaucer Group. (2026, 10 février). Chaucer and Armilla AI launch Vanguard AI coordinated insurance structure [Communiqué de presse].
Source originale ↗Source commerciale primaire. Décrit les produits d’assurance annoncés, la structure de souscription et les plafonds. N’établit pas indépendamment la performance d’indemnisation des sinistres.
Lloyd's Market Association. (2026). Understanding AI exposures: AI loss scenarios survey results.
Source originale ↗Enquête sectorielle sur les appréciations des souscripteurs concernant des scénarios hypothétiques de pertes liées à l’IA. La recherche a recueilli 144 réponses, dont 94% provenaient de souscripteurs. Les résultats sont des opinions professionnelles, et non des probabilités de sinistre établies actuariellement.
Munich Re. (s. d.). aiSure™: More AI opportunity. Less AI risk.
Source originale ↗Source primaire sur le produit décrivant une protection spécialisée contre les risques de performance et de responsabilité liés à l’IA, notamment l’activité déclarée de l’entreprise dans l’assurance IA depuis 2018.
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1).
Source originale ↗Cadre volontaire de gestion des risques du gouvernement des États-Unis.
National Institute of Standards and Technology. (2024). Artificial intelligence risk management framework: Generative artificial intelligence profile (NIST AI 600-1).
Source originale ↗Guide technique du gouvernement des États-Unis consacré aux risques associés à l’IA générative.
Powell, D. (2025, 13 avril). Understanding artificial intelligence risk in insurance products – the challenges. Lloyd's Market Association.
Source originale ↗Analyse sectorielle des expositions potentielles liées à l’IA et de la rédaction des contrats d’assurance.
Rasheed, M. (2026, 13 janvier). AI adoption is reshaping the risk landscape. Swiss Re Institute, sigma insights 01/2026.
Source originale ↗Recherche économique d’un réassureur sur l’adoption de l’IA, l’exposition économique, le risque systémique et l’accumulation au sein des portefeuilles.
Swiss Re. (2024, 18 novembre). Reality check on the future of the cyber insurance market.
Source originale ↗Analyse sectorielle primaire de la croissance historique de la cyberassurance, des conditions de souscription, des prix et de la capacité.
The Geneva Association. (2025, 2 octobre). Gen AI risks for businesses: Exploring the role for insurance.
Source originale ↗Recherche dirigée par Ruo (Alex) Jia, avec les contributions de Martin Eling et Tianyang Wang. Comprend une enquête auprès de 600 décideurs en assurance d’entreprise dans six marchés et une évaluation des obstacles à l’assurabilité.
Woods, D. W., & Wolff, J. (2025). A history of cyber risk transfer. Journal of Cybersecurity, 11(1), article tyae028.
Source originale ↗Recherche universitaire évaluée par les pairs sur le développement historique de la cyberassurance, de la réassurance, des structures alternatives de transfert de risque et de la maturité du marché.