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Séances de formation sur l’IA à l’ACAC

Les trois principaux sujets de formation sélectionnés par le groupe de travail qui seront abordés au cours de la phase 1

1

Une IA qui fonctionne réellement pour
votre cabinet de courtage

Transmettre aux courtiers des connaissances pratiques pour qu’ils puissent tirer parti des outils d’IA prêts à l’emploi dans leurs tâches quotidiennes. Expliquer comment rédiger des requêtes efficaces, promouvoir de bonnes habitudes en matière de requêtes pratiques et fournir des directives d’utilisation générale.

Date prévue de la séance : 1er octobre

Format : 40 minutes en direct + 20 minutes de questions et réponses

Animateur : Jerome Hector

2

Gérer les risques liés à l’IA pour protéger votre cabinet de courtage

Comprendre les risques stratégiques, opérationnels et réglementaires associés à l’adoption de l’IA, et explorer des approches pour évaluer et atténuer ces risques efficacement.

Date prévue de la séance : 15 octobre

Format : 40 minutes en direct + 20 minutes de questions et réponses

Animateurs : Kareem Sadek et Kartik Gupta

3

Diriger votre équipe dans le
cadre du virage vers l’IA

Explorer des stratégies de perfectionnement des compétences de l’effectif, de littératie en IA et de gestion du changement pour favoriser l’intégration réussie de l’IA au sein de l’effectif. Réfléchir à la façon de comprendre le point de vue de l’effectif et d’y répondre en cours de route

Date prévue de la séance : 29 octobre

Format : 40 minutes en direct + 20 minutes de questions et réponses

Animatrice : Natalie Witiuk

Tous les enregistrements des séances sont disponibles auprès de votre association provinciale de courtiers.

Toutes les sessions sont présentées par des experts du sujet.

Jerome Hector

Jerome est directeur principal au sein des Services-conseils en IA de KPMG et se spécialise dans l’IA, la transformation numérique et les stratégies d’automatisation. Il est responsable des produits Kleo, la plateforme d’IA générative de KPMG au Canada, et il possède une vaste expérience en orientation d’organisations des secteurs des services financiers, du commerce de détail et des télécommunications dans l’adoption de l’IA. Jerome s’efforce de doter les effectifs de compétences pratiques en IA, de la rédaction de requêtes efficaces à l’adoption de bonnes habitudes en matière de requêtes, en veillant à une utilisation responsable et efficace des outils d’IA dans le travail au quotidien.

Sadek Kareem

Kareem est associé au sein des Services-conseils de KPMG au Canada, et il est maintenant le leader national, Services en gestion des risques, IA et innovation et le leader, IA de confiance au Canada. Fort de plus de 22 ans d’expérience en services professionnels dans les domaines des risques liés aux technologies émergentes, des cryptoactifs et de la chaîne de blocs, et de l’IA de confiance, il met à profit sa vaste expertise pour aider les organisations à adopter des pratiques novatrices et sécurisées dans le contexte de la transformation numérique.

Kartik Gupta

Kartik est directeur principal au sein du groupe Services-conseils – Gestion des risques des TI de KPMG, et il compte plus de 12 ans d’expérience en gouvernance de l’IA, en transformation opérationnelle des TI et en gestion des risques. Son expertise réside dans l’élaboration de cadres d’IA responsable sur mesure qui répondent aux défis réglementaires, opérationnels et éthiques. Son souci d’harmoniser les pratiques d’IA avec les principes techniques et éthiques fait en sorte que les organisations sont prêtes à traiter de manière responsable les complexités des technologies émergentes.

Natalie Witiuk

Natalie est directrice générale au sein des Services-conseils en ressources humaines et changement organisationnel de KPMG. Elle se spécialise dans la transformation organisationnelle, l’habilitation de la main-d’œuvre et la gestion du changement. Elle a dirigé des initiatives de grande envergure dans les secteurs des services financiers, des services publics et de la fonction publique, et possède une expertise en transformation des RH, en perfectionnement en leadership et en adoption de technologies. Natalie s’emploie à outiller les employés en matière d’IA, de nouvelles compétences et de confiance pour qu’ils s’ouvrent au changement, en veillant à intégrer la technologie avec succès et à mobiliser la main-d’œuvre.

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Veiller à l’harmonisation avec les cadres réglementaires et les normes

Les principes s’harmoniseront avec les lignes directrices internationales en matière d’IA (p. ex., ISO 42001, cadres de l’OCDE) et les règlements propres à certains secteurs (p. ex., RIBO, BSIF, AMF) suivies par les parties prenantes. Le respect des normes juridiques aidera les organisations à composer avec les exigences des différents territoires, à promouvoir des pratiques durables et à prévenir l’utilisation abusive des données d’IA.

Encourager l’innovation responsable en IA

Les principes encourageront la communauté des courtiers à innover de manière responsable en développant des systèmes d’IA qui donnent la priorité au bien-être des consommateurs, à l’inclusion et à l’équité, tout en évaluant les répercussions sociales, environnementales et économiques de leurs solutions d’IA.

Promouvoir la responsabilisation dans la surveillance de l’IA

Les principes d’IA renforceront la responsabilisation à tous les niveaux des organisations et des tiers collaborateurs. La détermination des rôles et la surveillance humaine dans les processus d’IA améliorent la traçabilité, permettent la prise de décisions éclairées et intègrent des mécanismes de recours éthique lorsque des erreurs ou des résultats défavorables se produisent.

Assurer la confiance des consommateurs et l’équité

Les principes de gouvernance de l’IA appuient l’engagement envers la transparence, l’équité et la responsabilisation. Des résultats explicables et une communication proactive avec les consommateurs favorisent la confiance parmi la
communauté des courtiers en général, leurs clients et les parties prenantes externes.

Soutenir les normes de déontologie et la collaboration des parties prenantes

En intégrant les principes de gouvernance de l’IA, les courtiers membres peuvent s’aligner sur leur mission de favoriser une culture éthique parmi leurs parties prenantes. Lutter contre les préjugés, veiller à la protection des consommateurs et promouvoir l’inclusion, ce qui renforcera l’engagement envers des pratiques éthiques en matière d’IA en collaboration avec les intervenants du secteur, les organismes de réglementation et les fournisseurs de solutions tiers.

Cas d’utilisation no 2 de la preuve de concept pour l’IA : recherche de couverture et analyse des lacunes assistées par l’IA

Exigences techniques

Modèles d’IA avec contexte sur les données comparatives sectorielles et les structures des polices

Interprétation des modalités, avenants et clauses des polices existantes

Intégration au SGC pour récupérer le profil du client, les informations sur l’exposition et les données sur les polices passées

Fonctionnalités de sécurité et de conformité des données pour protéger les informations des clients

Périmètre fonctionnel

Analyser les données soumises par les clients, y compris les expositions, le contexte commercial, etc.

Extraire et interpréter les modalités des polices existantes (p. ex., avenants, exclusions, clauses)

Comparer avec les modèles de couverture habituels et les indications sectorielles pour identifier les lacunes de couverture

Établir l’ordre de priorité des lacunes de couverture identifiées et fournir une justification fondée sur des considérations (p. ex., normes sectorielles, risque)

Recommander des produits et des options de couverture adaptés au profil du client et générer des résumés pour les discussions avec le client

Cas d’utilisation de la preuve de concept pour l’IA no 1 : intégration des clients et prise de données alimentées par l’IA

Exigences techniques

Intégration au SGC : Intégration au SGC pour la saisie et le stockage sécurisés des données

Intégration au ARS appliqué : Intégration au ARS appliqué pour activer la génération automatique de soumissions

Analystes spécialisés pour le renouvellement : Capacité d’analyse de documents pour 5 à 6 assureurs avec une grande précision

Cadre d’extensibilité : Architecture modulaire pour prendre en charge les améliorations futures et l’automatisation accrue

Périmètre fonctionnel

Robot conversationnel pour l’intégration des clients : Recueillir les renseignements des clients, répondre aux questions d’intégration et guider les utilisateurs dans le processus d’intégration

Collecte et stockage des données : Saisir et stocker les données recueillies directement dans le SGC du courtier

Traitement des documents : Permettre aux clients de téléverser des documents de renouvellement et extraire des données clés pour accélérer le processus d’intégration

Génération des soumissions : Générer des soumissions en fonction des informations recueillies