Bonjour Salim, comment avez-vous été amené à fonder Klein Blue et quel rôle joue l'innovation et l'IA dans votre entreprise aujourd'hui?
Tout est parti d'un constat simple : les grandes entreprises avaient du mal à s'orienter dans un écosystème startup en pleine explosion. Nous avons commencé par produire des mappings sectoriels autour de l'Insurtech, de la Fintech et de l'IA — des cartographies qui permettaient d'avoir une vision claire des acteurs et des tendances. L'accueil a été très positif, ce qui nous as confirmé qu'il y avait un vrai besoin. Klein Blue est née de cette conviction : aider les corporates à identifier et choisir les bons partenaires technologiques, en leur faisant gagner du temps et en réduisant le risque dans leurs décisions d'innovation
Klein Blue se concentre beaucoup sur l'Insurtech et la Fintech. Pouvez-vous nous expliquer comment l'innovation et l'IA transforment ces secteurs?
Ces deux secteurs vivent une transformation structurelle. L'IA redéfinit toute la chaîne de valeur : souscription, tarification dynamique, gestion des sinistres, détection de fraude. On passe d'une logique de mutualisation de masse à une personnalisation fine du risque. Ce qui est peut-être le signal le plus fort en ce moment, c'est l'émergence de la distribution d'assurance via des LLM comme ChatGPT : un utilisateur peut désormais se faire conseiller, comparer et potentiellement souscrire un produit d'assurance dans une simple conversation. C'est un changement de paradigme majeur pour la distribution, qui va forcer l'ensemble des acteurs à repenser leur présence et leur accessibilité.
Quelles sont les principales difficultés rencontrées par les entreprises lorsqu'elles intègrent l'innovation et l'IA dans leurs stratégies?
Il y en a trois qui reviennent systématiquement. D'abord, la donnée : beaucoup d'entreprises ont des données de qualité insuffisante ou trop silotées pour entraîner des modèles performants. Ensuite, l'alignement interne : l'IA ne peut pas être un projet purement technologique, elle doit être portée par les métiers, ce qui implique un vrai travail de conduite du changement. Enfin, le choix des partenaires : le marché est saturé de solutions, et il est difficile pour un corporate de distinguer ce qui relève du vrai apport de valeur de ce qui n'est que du "IA washing". C'est précisément là qu'intervient Klein Blue.
En tant qu'expert en Insurtech, comment percevez-vous l'évolution de l'adoption de l'IA dans le secteur assurantiel ces dernières années?
La maturité a considérablement progressé ces dernières années. Un assureur moyen dispose aujourd'hui d'un peu plus d'une quarantaine de cas d'usage en production — c'est un chiffre qui aurait semblé ambitieux il y a encore trois ans. La majorité, environ 25, repose sur de l'IA prédictive : scoring, détection de fraude, tarification. L'IA générative commence à s'installer avec une petite dizaine de cas concrets déployés, et les expérimentations sur les agents IA se multiplient, même si on en est encore au stade d'assistant plutôt que d'agent pleinement autonome.
Ce qui est frappant, c'est que le focus reste essentiellement interne — optimisation des process, aide aux collaborateurs, analyse documentaire — mais l'accélération est réelle et massive depuis trois ans. On ne parle plus d'expérimentation timide : les assureurs industrialisent. La prochaine vague, ce sera le passage vers des agents capables d'agir de façon plus autonome sur des workflows complexes, et progressivement une ouverture vers des cas d'usage orientés clients.
Pouvez-vous partager une expérience ou un projet spécifique où l'intégration de l'IA a véritablement révolutionné une entreprise?
L'exemple d'Alan est particulièrement parlant. La néo-assurance santé gère aujourd'hui près de 40% des demandes de son service client grâce à l'IA, sans dégradation de l'expérience utilisateur — bien au contraire. C'est une illustration concrète de ce que l'IA peut apporter à grande échelle : non pas remplacer l'humain, mais lui permettre de se concentrer sur les cas complexes à forte valeur ajoutée
Comment envisagez-vous l'évolution du paysage de l'innovation et de l'IA dans les prochaines années, notamment chez Klein Blue?
On a déployé de nombreuses cas d'usages d'IA Générative et des premiers assistants. La prochaine étape est de lancer deux co-pilotes IA. Le premier aidera nos clients à identifier et choisir le bon partenaire technologique — startup ou éditeur — en fonction de leur contexte et de leurs besoins réels. Le second sera dédié au pilotage de leur programme d'IA : reporting Comex, benchmark de ROI sur leurs cas d'usage, et accompagnement méthodologique. L'objectif est simple : donner à nos clients les outils pour décider vite, décider juste, et mesurer ce qu'ils font.
Pour conclure, quel conseil donneriez-vous aux entreprises qui cherchent à optimiser leur capacité d'innovation grâce à l'IA?
Ne partez pas de la technologie, partez du problème. Trop d'entreprises s'équipent en IA parce que c'est dans l'air du temps, sans avoir défini ce qu'elles cherchent vraiment à résoudre. Commencez par identifier vos irritants opérationnels ou vos opportunités de croissance, puis cherchez les solutions qui y répondent
Pour en savoir plus : https://www.kleinblue.com