Étude sur l'intelligence artificielle dans le courtage

Objectifs généraux

Établir un état des usages effectifs de l'intelligence artificielle dans les métiers du courtage (souscription, gestion de production, sinistres, conformité et lutte antifraude, relation client, fonctions support, pilotage).
Analyser les effets sur les compétences, repérer les métiers impactés et proposer des orientations de formation et d'accompagnement.
Définir les conditions d'un déploiement responsable de l'IA (gouvernance, chartes d'usage, indicateurs, dialogue social).

Axes de travail

Axe 1 : cartographie des usages et impacts métiers (collecte de données, monographies de cas d'usage, évaluation des compétences requises et des transformations de postes).
Axe 2 : conditions d'une IA responsable (analyse des exigences de gouvernance, préconisations pour chartes/bonnes pratiques, indicateurs de suivi, modalités de formation et d'accompagnement social).

Méthodologie opérationnelle

Analyse documentaire sectorielle (conventions, accords, veille technique et réglementaire).
Enquête quantitative : questionnaire en ligne avec échantillonnage stratifié par taille et typologie d'entreprise.
Entretiens qualitatifs semi-directifs : dirigeants, responsables RH, référents métiers, représentants du personnel ; conduite logistique des entretiens et restitution individuelle si demandé.
Ateliers et séquences d'animation : comités de pilotage, ateliers thématiques, restitution et validation des analyses.
Rédaction de monographies de cas d'usage illustrant pratiques, gains et risques.

Livrables et formats attendus

Rapport complet détaillant analyses, méthodologie, résultats et préconisations opérationnelles.
Note(s) de synthèse (générale et par thématique), recommandations opérationnelles et feuille de route formation.
Infographie(s) et supports visuels pour communication des résultats.
Supports de présentation pour réunions COPIL et comptes rendus des réunions.

Analyse, indicateurs et préconisations

Construction d'indicateurs de suivi (qualitatifs et quantitatifs) pour mesurer adoption, risques et impacts compétences.
Préconisations opérationnelles : modules de formation, outils de dialogue social, procédure de gouvernance et propositions de charte d'usage de l'IA.

Conduite et livrables

Pilotage régulier via COPIL, calendrier jalonné par livrables intermédiaires et restitution finale.
Traitement et anonymisation des données recueillies, exploitation statistique des enquêtes et synthèses des entretiens.

Tous les détails du marché

Gagnez du temps, toutes les infos des documents sont déjà analysées: cahier des charges, infos clés, budget, contact, etc

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