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L’approche de KPMG

pour favoriser l’adoption de l’IA

L’intégration de l’IA dans un cabinet de courtage représente un changement fondamental dans la manière dont votre équipe crée de la valeur. Sans une stratégie de gestion du changement délibérée, même les outils les plus sophistiqués risquent d’être délaissés, car une adoption réussie est un défi humain avant d’être technique.

Une gestion du changement efficace offre le cadre « centré sur l’humain » nécessaire pour mobiliser la direction, atténuer l’anxiété du personnel et traduire une vision de l’IA de haut niveau en habitudes quotidiennes concrètes qui réduisent les frictions et améliorent les résultats.

Developed by KPMG for the IBAC AI Working Group , the framework presented below outlines a comprehensive five-phase « make it » methodology designed to move your organization from initial awareness to long-term sustainment. By following the stages of making the change clear, known, real, happen, and stick, brokerage owners can systematically equip their staff to work in new ways. Key activities within this roadmap—such as developing staff-specific personas, executing targeted training plans, and integrating AI goals into performance management—ensure that technology becomes a permanent asset to your culture rather than a temporary disruption.

L’approche de KPMG pour favoriser l’adoption de l’IA

Pour adopter l’IA générative efficacement, une stratégie centrée sur l’humain doit être adaptée aux besoins spécifiques de votre main-d’œuvre. Notre méthodologie de changement en cinq phases fournit un cadre complet pour assurer le succès de l’adoption et de la gestion du changement.

Activités clés

Le rendre clair

Aligner les dirigeants sur les objectifs stratégiques, l’ambition et l’ampleur du changement.

  • Alignement stratégique de la direction
  • Développement du récit stratégique
  • Analyse des parties prenantes
  • Définitions et mesures du changement
Le faire connaître
Communiquer la vision du changement et sa justification, tout en favorisant l’appropriation.
  • Analyse de l'impact du changement
  • Identification et création de personas
  • Stratégie et plan de communication et d'engagement
  • Déploiement des communications
Le rendre concret
Traduire la vision du changement en réalité pour les membres de l’organisation.
  • Stratégie et plan de formation ciblés par persona
  • Communications et engagement continus
  • Activation des « champions » de l'IA
Le rendre effectif
Travailler vers l’état final et outiller les gens pour travailler de nouvelles façons.
  • Lancement de la formation
  • Développement et déploiement de sondages éclair (pulse)
  • Développement du programme de reconnaissance
Le rendre durable
S’assurer que l’organisation a la capacité de maintenir le changement.
  • Tableau de bord des mesures du programme et ajustements selon les résultats
  • Sondages éclair continus
  • Exécution des programmes de reconnaissance
  • Intégration des mesures et objectifs d'IA dans la gestion de la performance

Principes de changement

Outiller les leaders pour diriger
S’assurer que les dirigeants à tous les niveaux sont outillés pour diriger et soutiennent visiblement la transformation de l’IA en prônant le changement et en servant de modèles pour les nouvelles méthodes de travail.
S’engager tôt et souvent
Préparer les gens en favorisant la sensibilisation, la compréhension et l’engagement par des communications multicanales et interculturelles.
Renforcer la capacité de changement
Mettre à profit notre transformation de l’IA pour renforcer les capacités de gestion du changement de votre organisation à l’échelle de l’entreprise.
Récompense et reconnaissance
Pour maintenir l’élan, mettre en lumière les succès et célébrer les jalons franchis.

L'approche de KPMG

L’approche de KPMG en matière de gestion du changement est fondée sur une méthodologie de gestion du changement comportemental.

Télécharger le guide complet (PDF)

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