Formateur - Intelligence Artificielle Pour Le Secteur de L’assurance - Freelance (H/F)

Nous sommes un organisme de formation certifié Qualiopi spécialiste de la formation en Intra pour les entreprises.

Présent au niveau national nous formons + de 1000 stagiaires chaque année.

Nous recherchons un formateur (H/F), pour de futures sessions de formation.

Salaire fixe : 400 € par jour (TTC)

Frais de déplacement inclus

Nous proposons une journée d'introduction à notre entreprise, prevoir un entretien téléphonique avec les participants afin de personnaliser la formation,

Dates **:2 jours dès que possible avant la fin de l'année 2025**

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**Les objectifs pédagogiques**:
À l'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en œuvre les compétences suivantes:

- Comprendre les opportunités offertes par l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l'assurance.
- Identifier les limites juridiques et réglementaires liées à l'utilisation de l'IA.
- Explorer des cas pratiques pour intégrer l'IA tout en respectant le cadre légal et éthique.
- Élaborer une stratégie d'innovation basée sur l'IA, conforme aux normes sectorielles.

**Programme de la formation**:
**AVANT LA FORMATION**
- Entretien téléphonique avec Ie formateur afin de personnaliser votre formation.
- Le programme de formation ci-dessous pourra être modifié gratuitement en fonction de vos attentes.

**JOUR 1 : Introduction à l'IA et cadre juridique dans le secteur de l'assurance**

**Les fondamentaux de l'IA**:

- Définition et concepts clés (machine learning, deep learning, NLP, etc.).
- Différence entre IA faible et IA forte.
- Écosystème technologique : outils, plateformes et infrastructures nécessaires.

**Applications de l'IA dans l'assurance**:

- Automatisation des processus (gestion des sinistres, souscription).
- Analyse prédictive (risques, fraudes, comportements clients).
- Personnalisation des offres (tarification dynamique, recommandations).
- Chatbots et assistants virtuels pour la relation client.

**Étude de cas**:

- Exemples d'assureurs ayant intégré l'IA avec succès.

**Après-midi : Cadre juridique et réglementaire**

**Réglementation européenne et nationale**:

- Règlement général sur la protection des données (RGPD):

- Collecte, traitement et conservation des données personnelles.
- Consentement explicite et droit à l'oubli.
- Règlement sur l'IA de l'Union européenne (projet AI Act):

- Classifications des systèmes IA (risques élevés, usage interdit, etc.).
- Obligations pour les assureurs utilisant des systèmes IA à risque élevé.

**Normes spécifiques au secteur de l'assurance**:
**Code des assurances**:
Transparence dans les décisions automatisées (exemple : refus de souscription).- Obligation d'information des clients sur l'usage de l'IA.
- Lutte contre la fraude et blanchiment:

- Conformité avec les exigences de la CNIL et Tracfin.
- Utilisation de l'IA pour détecter les fraudes tout en respectant les droits individuels.

**Éthique et limites de l'IA**:

- Risques de discrimination algorithmique (profilage).
- Biais dans les données et décisions automatisées.
- Responsabilité en cas de litige lié à une décision prise par un système IA.

**Atelier pratique**:

- Analyse d'un cas juridique : un assureur confronté à une plainte pour usage abusif de l'IA.

**JOUR 2 : Intégration stratégique et mise en œuvre de l'IA dans l'assurance**

**Matin : Stratégie d'intégration de l'IA**

**Étapes clés pour intégrer l'IA dans les processus d'assurance**:

- Identification des besoins métiers (relation client, gestion des risques, optimisation des coûts).
- Analyse des données disponibles et préparation des bases de données.
- Choix des technologies adaptées et fournisseurs IA spécialisés.

**Gouvernance et gestion des risques**:

- Mise en place d'une gouvernance dédiée à l'IA (comité IA, responsables éthiques).
- Gestion des risques liés à l'IA (juridiques, opérationnels, réputation).
- Évaluation continue des performances et conformité des systèmes IA.

**Focus sur l'innovation et la compétitivité**:

- Utilisation de l'IA pour anticiper les évolutions du marché.
- Renforcement de la satisfaction client grâce à des solutions personnalisées.
- Optimisation des coûts opérationnels via l'automatisation intelligente.

**Atelier pratique**:

- Élaboration d'une feuille de route pour intégrer l'IA dans un processus métier spécifique (exemple : gestion des sinistres).

**Après-midi : Mise en œuvre et suivi des projets IA**

**Déploiement opérationnel**:

- Tests et phases pilotes : comment valider un système IA avant son intégration complète.
- Collaboration entre équipes métiers et data scientists.
- Formation des équipes pour accompagner le changement.

**Suivi et évaluation des performances**:

- Indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l'impact de l'IA.
- Audit régulier des systèmes IA pour garantir leur conformité et efficacité.
- Mise à jour des algorithmes et gestion des biais.

**Atelier pratique**:

- Simulation d'un audit IA dans un contexte d'assurance (analyse des biais, conformité RGPD,