AssurTech sous perfusion américaine : l'assurance européenne peut-elle encore choisir ses outils ?

# AssurTech sous perfusion américaine : l'assurance européenne peut-elle encore choisir ses outils ?

> En 2026, l'intelligence artificielle a profondément transformé le secteur de l'assurance. Tarification dynamique, détection de fraude, automatisation des sinistres : les promesses sont réelles. Mais derrière ces avancées, une question s'impose à chaque DSI et RSSI du secteur — *qui contrôle les données, les modèles et les infrastructures qui font tourner tout cela ?*

1. L'AssurTech, c'est quoi exactement ? Un rappel nécessaire

L'AssurTech (contraction d'*Assurance* et de *Technology*) désigne l'ensemble des entreprises et technologies qui utilisent le numérique pour transformer le secteur de l'assurance. Ce n'est pas un phénomène nouveau : les premières startups AssurTech ont émergé dans les années 2010, portées par le big data et les smartphones.

Mais en 2026, le mouvement a changé de nature. L'IA générative (c'est-à-dire les systèmes capables de produire du texte, des analyses ou des décisions à partir de grandes quantités de données) est désormais au cœur des usages. On parle de :

• Souscription augmentée : l'IA analyse des milliers de variables pour calculer un risque assurantiel en quelques secondes.
• Claims automation : le traitement automatisé des sinistres, de la déclaration au remboursement.
• Détection de fraude : des modèles prédictifs qui repèrent les anomalies dans les dossiers.
• Personnalisation tarifaire : des primes qui s'ajustent en temps réel selon le comportement de l'assuré.

Ces usages sont puissants. Ils permettent aux assureurs de réduire leurs coûts opérationnels et d'améliorer l'expérience client. Le problème n'est pas la technologie en elle-même. Le problème, c'est *chez qui* elle est hébergée, *par qui* elle est développée, et *selon quelles règles* elle fonctionne.

2. La réalité du marché en 2026 : une dépendance qui s'est construite silencieusement

Le secteur de l'assurance européen a longtemps été perçu comme conservateur, peu enclin à l'innovation rapide. Paradoxalement, c'est précisément cette prudence initiale qui a accéléré la dépendance : quand les assureurs ont finalement voulu se moderniser, ils ont massivement opté pour les solutions déjà matures — c'est-à-dire les solutions américaines.

Le cloud d'abord. La quasi-totalité des nouvelles infrastructures data dans l'assurance européenne repose aujourd'hui sur ce que l'on appelle les hyperscalers — les géants du cloud américains. Ces acteurs proposent des services qui semblent économiquement attractifs à l'entrée. Les équipes IT les connaissent. Les certifications existent. L'intégration est rapide. C'est compréhensible.

Mais cette commodité a un prix caché : la dépendance tarifaire. Un assureur qui migre ses données et ses modèles d'IA vers l'infrastructure d'un acteur américain se retrouve dans une position de vendor lock-in — terme technique qui désigne l'incapacité pratique à changer de fournisseur sans coûts prohibitifs. Les frais de sortie de données (*egress fees*), la réécriture des connecteurs, la réintégration des équipes : tout cela se chiffre en millions d'euros pour une structure de taille intermédiaire.

L'IA ensuite. Les modèles de langage (LLM, pour *Large Language Models*, c'est-à-dire les IA capables de comprendre et générer du texte) les plus utilisés dans l'industrie sont massivement américains. Or, dans l'assurance, ces modèles traitent des données extrêmement sensibles : données de santé, données financières, comportements individuels. Les faire transiter vers des infrastructures hors sol européen crée un risque réglementaire direct, notamment au regard du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données, le cadre juridique européen qui régit l'usage des données personnelles).

Le résultat ? En 2026, de nombreux assureurs européens se retrouvent dans une situation inconfortable : leurs outils les plus stratégiques — ceux qui calculent les risques, détectent les fraudes, traitent les sinistres — dépendent d'acteurs dont les serveurs, les équipes de développement, et les obligations légales sont hors de portée du droit européen.

Ce n'est pas une théorie. C'est une réalité budgétaire et contractuelle.

3. Le risque tarifaire : quand les hyperscalers tiennent les cordons de la bourse

C'est ici que l'angle économique devient central pour les DSI et les directeurs financiers.

Les hyperscalers américains ont une stratégie bien rodée, que l'on peut résumer en trois temps :

1. L'appel : tarifs attractifs à l'entrée, crédits cloud offerts aux startups et aux nouveaux clients, intégrations facilitées.

2. L'ancrage : progressivement, les services se connectent entre eux. Les données migrent. Les équipes se forment sur ces outils spécifiques. La dépendance s'installe sans que personne ne l'ait vraiment décidé.

3. La capture : une fois l'organisation dépendante, les marges de manœuvre disparaissent. Les hausses tarifaires passent. Les nouvelles conditions contractuelles aussi. Partir coûte plus cher que rester.

Dans l'assurance, ce schéma est particulièrement dangereux pour une raison structurelle : les données assurantielles ont une valeur croissante dans le temps. Un historique de sinistralité, un portefeuille de comportements d'assurés, des modèles de risque affinés sur des années — tout cela constitue un actif stratégique majeur. Si cet actif est hébergé chez un acteur américain, dans quelles conditions peut-il être rapatrié ? Quand ? À quel coût ?

Ajouter à cela le risque réglementaire. Le Cloud Act américain (loi de 2018 qui autorise les autorités américaines à accéder aux données hébergées par des entreprises américaines, même sur des serveurs situés en Europe) n'a pas disparu. Il est simplement moins cité dans les appels d'offres. Pour un assureur qui gère des données de santé ou des données financières sensibles, ce risque juridique peut se transformer en risque de réputation — voire en sanction.

Les DSI qui n'ont pas chiffré ce risque dans leur budget 2026 font une erreur stratégique.

4. Ce que font les acteurs européens — et pourquoi c'est insuffisant mais prometteur

Il serait malhonnête de prétendre que l'écosystème européen est prêt à répondre à tous les besoins de l'assurance aujourd'hui. Ce n'est pas le cas. Mais il serait tout aussi malhonnête d'ignorer que des alternatives existent et montent en maturité.

**Sur la couche infrastructure**, des acteurs comme **Scaleway** (groupe Iliad, France) proposent des offres cloud souveraines avec des certifications adaptées aux secteurs régulés. Leur positionnement cible explicitement les entreprises qui ont besoin de garanties juridiques sur la localisation des données. Pour un assureur européen, cette garantie n'est pas un détail marketing : c'est une condition de conformité réglementaire.

Sur la couche IA, l'émergence de modèles de langage développés en Europe ouvre des possibilités nouvelles. Sans entrer dans un catalogue, il faut noter qu'en 2026, plusieurs équipes de recherche européennes — notamment en Allemagne, en France et aux Pays-Bas — ont produit des modèles capables de traiter des corpus spécialisés, y compris dans le domaine juridique et assurantiel. La question n'est plus "existe-t-il des alternatives ?" mais "comment les qualifier et les déployer dans un environnement de production industriel ?"

Sur la couche applicative, des éditeurs comme Shift Technology (France) se sont spécialisés dans la détection de fraude assurantielle par IA. Leur différenciation : une connaissance fine des régulations européennes et une architecture pensée pour la conformité RGPD. C'est un exemple du type d'acteur que les DSI d'assureurs devraient avoir dans leur radar — non pas par reflexe patriotique, mais parce que la conformité réglementaire est un critère d'achat objectif.

Ce qui manque encore ? L'intégration systémique. Un assureur ne peut pas construire son SI en assemblant des briques isolées sans support cohérent. Les acteurs américains ont l'avantage d'offrir des suites complètes, des équipes de support globales, des SLA (accords de niveau de service) contractualisés à grande échelle. L'écosystème européen doit accélérer sur cette dimension, à la fois en matière de partenariats entre acteurs et en matière de certification sectorielle.

5. Que faire concrètement ? Les leviers pour les DSI et RSSI d'assureurs

Cet article n'a pas vocation à distribuer des recettes clé en main. Mais il est possible d'identifier des axes de travail concrets, sans prétendre à l'exhaustivité.

Cartographier avant de décider. La première étape est la plus sobre mais souvent la moins réalisée : savoir précisément où sont les données, sous quelle juridiction, avec quels droits d'accès tiers. Cette cartographie est un prérequis à toute décision souveraine. Sans elle, on avance à l'aveugle.

Intégrer la souveraineté dans les critères d'achat. Dans les appels d'offres IT, la localisation des données, la nationalité de l'hébergeur et la conformité au RGPD doivent être des critères de sélection pondérés — au même titre que le prix ou les fonctionnalités. Ce n'est pas une contrainte idéologique : c'est une gestion du risque réglementaire et tarifaire à moyen terme.

Anticiper les coûts de sortie. Avant de signer avec un fournisseur — quel qu'il soit — il faut modéliser le coût de sortie à trois ans. Quelles données doivent être rapatriées ? Sous quel format ? Quels connecteurs doivent être réécrits ? Ce travail de prospective est rarement réalisé. Il devrait être systématique.

Participer aux initiatives de place. En Europe, plusieurs initiatives sectorielles travaillent à la définition de standards de données assurantielles interopérables. Le projet Gaia-X (initiative européenne visant à créer une infrastructure de données commune et souveraine) a produit des cadres de certification utiles, même si sa mise en œuvre reste inégale selon les secteurs. Les assureurs qui participent à ces travaux influencent les standards. Ceux qui attendent les subissent.

Former les équipes à lire les contrats différemment. Les équipes juridiques et IT doivent apprendre à lire les clauses contractuelles des fournisseurs cloud avec un prisme souveraineté. Où est le droit applicable ? Qui peut accéder aux données ? Quelles sont les conditions de portabilité ? Ces questions ne sont pas techniques : elles sont stratégiques.

En résumé : l'assurance européenne a une fenêtre de tir

Le virage IA dans l'assurance est réel, structurant, et irréversible. Personne ne propose de revenir à des processus manuels. La question n'est pas *si* les assureurs européens doivent adopter ces technologies, mais *avec qui* et *selon quelles règles*.

En 2026, la fenêtre de tir existe encore. L'écosystème européen se structure. Les régulateurs — ACPR en France, BaFin en Allemagne, EIOPA au niveau européen — commencent à poser des questions sur la localisation des données et la traçabilité des décisions algorithmiques. Le cadre réglementaire (RGPD, AI Act entré progressivement en application) crée objectivement un avantage comparatif pour les acteurs souverains.

Mais cette fenêtre ne restera pas ouverte indéfiniment. Chaque mois de dépendance supplémentaire rend la sortie plus coûteuse. Chaque contrat signé avec un hyperscaler américain sans clause de portabilité ajoute une couche de lock-in.

Les DSI et RSSI d'assureurs qui lisent cet article ont un rôle décisif à jouer. Non pas en rejetant la technologie, mais en refusant de déléguer les choix stratégiques à des acteurs qui n'ont aucune raison de défendre les intérêts européens — ni contractuelle, ni légale, ni culturelle.

La souveraineté numérique dans l'assurance, ce n'est pas un luxe. C'est une politique de gestion du risque. Et dans un secteur dont le métier premier est précisément de gérer les risques, cette cohérence devrait aller de soi.