Formation · Prompt engineering · Assurance

Prompt engineering pour les assurances

Le prompt engineering indépendant des éditeurs : rôles, contexte, few-shot, chaînes de prompts, bibliothèques et contrôle qualité.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Prompt engineering pour les assurances » s’adresse notamment aux profils suivants : Gestionnaires sinistres et prestations, Souscripteurs et inspecteurs risques et Équipes d'appui aux courtiers et agents. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Assurance – des bases aux workflows avancés.

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini ou Le Chat : quel que soit l'outil, la qualité des résultats dépend avant tout de la manière dont la tâche est formulée. Le prompt engineering consiste à transmettre à un modèle de langage l'objectif, le contexte, les contraintes et le format attendu afin d'obtenir des résultats exploitables de façon fiable. Cette journée pratique, indépendante de tout éditeur, vous apprend des techniques éprouvées valables dans tous les assistants IA courants : définir rôle et public cible, sélectionner le contexte pertinent, travailler avec des exemples et décomposer une tâche complexe en étapes vérifiables.

La seconde partie vise la reproductibilité et la qualité à l'échelle de l'équipe. Vous concevez des modèles de prompts avec variables, construisez des chaînes de prompts pour vos processus d'analyse, de rédaction et de relecture, et constituez une bibliothèque de prompts partagée. Vous apprenez à évaluer les résultats avec méthode – critères de contrôle, cas de test, autovérification ciblée par le modèle – et à éviter les écueils classiques : hallucinations, ambiguïtés, contexte incomplet. Vous repartez avec une démarche structurée, indépendante de l'outil utilisé et durable face aux nouveaux modèles.

Les assureurs traitent chaque jour un volume considérable de souscriptions, déclarations de sinistre, rapports d'expertise et courriers. L'IA générative intervient précisément sur cette charge : les assistants IA résument les dossiers sinistres, extraient les données des rapports d'expert et des factures, pré-analysent les questions de garantie au regard des conditions générales et rédigent des courriers clairs. Les agents IA et l'automatisation accélèrent la gestion du courrier entrant et le service aux intermédiaires. En souscription, l'IA aide à exploiter les informations de risque et à préparer les offres. Superviseurs et assurés attendent cependant transparence et équité, notamment dans les décisions d'indemnisation et de tarification. L'IA doit donc rester une aide, avec des décisions documentées et une protection renforcée des données de santé.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Gestionnaires sinistres et prestations
  • Souscripteurs et inspecteurs risques
  • Équipes d'appui aux courtiers et agents
  • Chefs de produit et actuaires
  • Responsables processus et transformation numérique

Les défis concrets que nous traitons

  • Appréhender rapidement des dossiers sinistres volumineux avec expertises, photos et courriers
  • Vérifier les garanties au regard de conditions générales complexes
  • Absorber les pics de courrier entrant, par exemple après des événements climatiques
  • Rédiger des courriers clairs tout en restant juridiquement solides

Objectifs pédagogiques

  • Vous comprenez comment un modèle de langage traite un prompt et en tirez des formulations efficaces.
  • Vous structurez vos prompts avec rôle, contexte, tâche, contraintes et format de sortie.
  • Vous utilisez exemples few-shot et chaînes de prompts pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
  • Vous créez des modèles réutilisables et constituez une bibliothèque de prompts partagée.
  • Utiliser l'IA comme assistant en gestion sinistres, prestations et souscription, avec des limites de décision claires.
  • Automatiser de façon traçable le courrier entrant et la correspondance standard.
  • Intégrer les exigences prudentielles et la protection des données de santé dans l'usage de l'IA.

Programme

Module 1 Comment un modèle de langage traite un prompt
  • Principes de base : probabilités, fenêtre de contexte, limites
  • Pourquoi la formulation, l'ordre et les exemples changent le résultat
  • Origine des hallucinations et moyens de les réduire par le prompt
  • Différences et points communs entre les principaux assistants IA
Module 2 Les composantes d'un prompt efficace
  • Définir rôle, public cible, tâche, contexte et format de sortie
  • Formuler contraintes, exclusions et critères de qualité
  • Structurer la demande avec sections, séparateurs et balises
  • Inviter le modèle à poser des questions plutôt qu'à supposer
Module 3 Techniques avancées
  • Zero-shot, one-shot et few-shot : imposer style et structure par l'exemple
  • Demander un raisonnement pas à pas pour les tâches complexes
  • Chaînes de prompts : séparer recherche, rédaction, contrôle et révision
  • Changer de perspective, solliciter contre-arguments et autocritique du modèle
Module 4 Modèles et bibliothèques de prompts
  • Créer des modèles réutilisables avec variables et champs à compléter
  • Intégrer des consignes permanentes dans projets, assistants personnalisés et agents
  • Construire, nommer, maintenir et partager une bibliothèque d'équipe
  • Documenter chaque modèle : objectif, entrées, sortie attendue, responsable
Module 5 Contrôle qualité et usage responsable
  • Définir critères de contrôle et grilles d'évaluation des résultats
  • Créer des cas de test pour comparer et améliorer les prompts
  • Vérifier faits, chiffres et sources ; instaurer le principe des quatre yeux
  • Protection des données, contenus confidentiels et transparence selon le RGPD et l'AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Assurance
  • Synthèse des dossiers sinistres
  • Pré-analyse des garanties
  • Tri du courrier entrant
  • Rédaction des courriers assurés
  • Appui à la souscription
  • Support aux intermédiaires
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les assureurs relèvent de la supervision prudentielle (en Allemagne BaFin et VAG), de DORA et du RGPD ; les données de santé sont des données sensibles au sens de l'article 9 du RGPD et couvertes par le secret professionnel. L'IA servant à évaluer les risques et fixer les prix en assurance vie et santé est classée à haut risque par l'AI Act.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Synthèse des dossiers sinistres

Un assistant IA transforme déclaration, rapports d'expertise, factures et échanges en une synthèse structurée avec chronologie, points ouverts et incohérences éventuelles pour le gestionnaire.

Pré-analyse des garanties

L'IA confronte les faits déclarés aux clauses pertinentes des conditions générales et particulières, cite les passages concernés et prépare une analyse que le gestionnaire évalue avant de décider.

Tri du courrier entrant

E-mails, lettres et formulaires sont classés par demande, branche et urgence, les numéros de contrat reconnus et les dossiers orientés vers le bon service avec une proposition d'action.

Rédaction des courriers assurés

L'IA rédige des courriers clairs sur les décisions d'indemnisation, les demandes de pièces ou les avenants, en respectant les mentions obligatoires et le ton de la compagnie.

Appui à la souscription

Pour les risques d'entreprise, l'IA résume questionnaires, rapports de visite et historiques de sinistres, et liste les questions complémentaires et caractéristiques de risque utiles à la décision.

Support aux intermédiaires

Un assistant de connaissances répond aux questions des courtiers et agents sur les produits, règles de souscription et processus à partir de documents validés, en citant la source.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Vous travaillez chez un assureur, un courtier ou un agent et connaissez les processus de votre branche.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et l'accès à au moins un assistant IA, idéalement celui autorisé dans votre entreprise.

Protection des données & conformité

Les assureurs relèvent de la supervision prudentielle (en Allemagne BaFin et VAG), de DORA et du RGPD ; les données de santé sont des données sensibles au sens de l'article 9 du RGPD et couvertes par le secret professionnel. L'IA servant à évaluer les risques et fixer les prix en assurance vie et santé est classée à haut risque par l'AI Act.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 12 janvier 2027 Brême Demander
  • ven. 22 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 Augsbourg Demander

Questions fréquentes

Ces techniques fonctionnent-elles avec tous les assistants IA ?

Oui, la formation est volontairement indépendante des éditeurs. Les principes – tâche claire, contexte pertinent, exemples, sortie structurée et étapes de contrôle – s'appliquent aussi bien à ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat qu'à d'autres outils. Lorsque les assistants diffèrent, par exemple pour les projets ou les assistants personnalisés, nous montrons les fonctions équivalentes.

Les progrès des modèles ne vont-ils pas rendre le prompt engineering inutile ?

Les modèles interprètent de mieux en mieux les demandes imprécises, mais ils ignorent toujours ce que vous ne leur dites pas : public cible, exigences de qualité, règles internes ou contexte utile. Un bon prompt est donc avant tout une bonne description de tâche. Modèles, chaînes de prompts et contrôle qualité gardent par ailleurs toute leur valeur pour une équipe.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts et comment la faire vivre en équipe ?

C'est un recueil organisé de modèles éprouvés pour les tâches récurrentes, chacun accompagné de son objectif, des entrées nécessaires, d'un exemple de résultat et d'un responsable. Elle peut tenir dans un document partagé, un wiki ou directement dans les projets de l'outil IA. Pendant la formation, vous en créez une première et fixez des règles simples de mise à jour et de validation.

L'IA peut-elle décider d'une indemnisation ?

En pratique, l'IA doit préparer les décisions, pas les prendre. Les décisions individuelles automatisées produisant des effets juridiques sont encadrées par l'article 22 du RGPD. Nous montrons comment organiser les processus pour que le gestionnaire décide sur une base solide et que la motivation soit documentée de façon transparente.

Comment traiter les données de santé ?

Les données issues de l'assurance santé, vie ou prévoyance exigent une protection renforcée. Utilisez uniquement des environnements IA validés et encadrés contractuellement, limitez les données transmises et pseudonymisez systématiquement. Nous définissons pendant la formation des règles concrètes adaptées à vos processus.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour les assurances » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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