Depuis plus de vingt ans, le logiciel promet aux courtiers de « gagner du temps ». Dans les faits, il a surtout déplacé le travail : on ne remplit plus de fiches papier, on remplit des bases de données à travers des écrans.
L'intelligence artificielle change la nature de cette promesse. Pour la première fois, l'outil ne se contente pas de stocker et d'afficher l'information : il la lit, la comprend, la rédige et la propose. C'est un changement de degré suffisamment important pour devenir un changement de nature.
Voici ce que cela va changer pour un cabinet de courtage et ce que nous avons mis en place chez Lya pour y répondre ↓
Ce que l'IA va changer concrètement dans un cabinet de courtage
Pourquoi Lya est bien placée pour accélérer l'IA chez les courtiers
Ce que nous avons mis en place : les principes d'architecture
Deux familles d'agents : la tâche et l'acte
Lya, un seul point d'entrée
La conversation devient l'interface
Le point de départ est simple : la moitié du temps d'un gestionnaire ou d'un commercial en courtage est consacrée à des tâches sans valeur de conseil. Collecter des pièces, les relire, ressaisir des données dans le CRM puis dans les extranets des compagnies, classer des mails, rédiger des courriers standards, relancer.
Ce sont précisément les tâches que l'IA sait désormais absorber. Passons en revue le parcours d'un dossier.
L'IA lit les documents que le client envoie (relevé d'information, carte grise, contrat en cours, bulletin de salaire, tableau de garanties) et en extrait les données utiles pour créer ou enrichir la fiche client sans ressaisie. Elle recueille les besoins à partir d'un simple échange, par mail ou par formulaire, et prépare un recueil structuré. Elle repère dans le portefeuille existant les clients dont l'équipement est incomplet et suggère les actions commerciales à mener.
Elle compare les devis et les conditions générales de plusieurs compagnies et produit une synthèse lisible, argumentée et traçable. Elle rédige le mail de proposition, adapte le ton au client, traduit si nécessaire. Elle pré-remplit la fiche de devoir de conseil à partir des besoins recueillis et des offres présentées, ce qui transforme une contrainte réglementaire en sous-produit naturel du parcours. Et sur les produits simples, elle permet un parcours de vente entièrement autonome, du recueil des besoins jusqu'à la souscription, en gardant le conseiller disponible pour les cas qui le méritent.
Elle trie et classe les mails entrants, identifie la demande (attestation, changement de RIB, résiliation, sinistre), la rattache au bon contrat et propose la réponse ou déclenche le workflow interne. Elle répond aux questions récurrentes des assurés via un selfcare connecté à la base de connaissances du cabinet. Elle catégorise automatiquement chaque pièce jointe chargée sur la plateforme. Elle transcrit un rendez-vous ou un appel et met à jour le CRM sans que personne n'ait à taper un compte rendu.
Elle résume en un clic tout ce qu'il faut savoir sur un client avant de le rappeler. Elle détecte les signaux faibles de résiliation et propose une action de rétention avant que le client ne parte. Elle programme les relances et ne les oublie jamais.
→ Ce qui ne change pas, et c'est important de le dire clairement : la relation, le conseil, la responsabilité. L'IA ne signe pas, ne conseille pas à la place du courtier, ne prend pas de décision engageante.
Elle prépare, propose, rédige, classe. Le professionnel valide. C'est la seule façon de concilier gain de productivité, DDA et confiance des assurés.
Non, ce n’est pas seulement à cause de notre nom d’entreprise…
Plus sérieusement, il y a une raison de fond. Un agent IA ne vaut que par ce qu'on lui apprend et ce qu’on lui permet d’orchestrer. Un modèle de langage généraliste sait rédiger un mail ; sait ce qu'est une franchise de rachat, un délai de carence, un taux de remplacement ou une clause bénéficiaire, mais il n’est pas encore totalement fiable sur la correspondance de ces notions dans les grilles et process de plus de 200 compagnies différentes en France.
Cette connaissance-là ne se télécharge pas. Elle se construit.
Depuis six ans, Lya équipe des courtiers sur toutes les branches : IARD, santé et prévoyance, épargne et retraite, pour les particuliers, les TNS et les entreprises.
Nos robots & APIs dialoguent aujourd'hui avec plus de 50 compagnies et grossistes : nous connaissons leurs formulaires, leurs extranets, leurs formats de devis, leurs pièces exigées, leurs règles de souscription. Chaque parcours de vente, chaque tarification, chaque document échangé sur la plateforme a enrichi cette connaissance métier. C'est exactement la matière première dont un agent IA a besoin pour être utile à un courtier plutôt que simplement impressionnant en démonstration.
Dans les mois qui viennent, notre travail consistera à déployer des agents qui seront capables de maîtriser les produits, les compagnies, les règles et les cas particuliers que nous avons rencontrés. C'est ce qui fera la différence entre un assistant qui rédige joliment et un agent qui fait réellement avancer un dossier.
Avant de parler d'agents, il faut parler de fondations. Nous avons fait trois choix structurants.
La plateforme intègre un routeur de modèles capable d'appeler des modèles avancés payant ou des modèles open source / open weight hébergé localement, selon le besoin, le coût et la sensibilité des données.
Un traitement qui ne touche aucune donnée personnelle, comme le paramétrage d'un produit, peut utiliser un modèle SaaS dans une instance privée.
Un traitement qui manipule des données d'assurés passe soit par un modèle local qui anonymise avant tout envoi, soit par un modèle open source ( Llama, Qwen) hébergé sur nos propres infrastructures.
Dans tous les cas, les données ne servent jamais à entraîner un modèle, et pour les clients qui l'exigent, aucune donnée ne quitte l'infrastructure.
Au cœur de la plateforme, un moteur d'agents :
planifie une mission en étapes
exécute les actions en s'appuyant sur les outils métier de Lya
mémorise le contexte
applique des garde-fous : anonymisation, filtrage des tentatives d'injection de prompt, cloisonnement des droits pour que l'IA ne voie jamais plus que ce que l'utilisateur est autorisé à voir.
Cet orchestrateur sait faire trois choses : appeler un modèle de langage, appeler un outil métier (créer un contact, lancer un devis, envoyer un mail, lire un contrat) et interroger une base de connaissances documentaire. C'est cette combinaison qui transforme un chatbot en agent capable d'agir dans le CRM.
Chaque appel à un modèle est journalisé : prompt, tokens, latence, coût par cabinet.
Cela nous permet de détecter les dérives, de tester automatiquement les agents à chaque mise en production, de produire des journaux d'audit exploitables dans un cadre RGPD et de maîtriser une dépense qui, à ce jour, reste significative.
Un cabinet qui déploie l'IA doit pouvoir mesurer ce qu'elle lui coûte et ce qu'elle lui rapporte. Nous avons construit la plateforme pour rendre cette mesure possible.
Nos agents répondent à deux besoins différents, et nous les avons conçus comme tels.
Les premiers prennent en charge une tâche technique, celle que vous faites vingt fois par jour sans y penser : catégoriser un document chargé sur la plateforme, trier et qualifier un mail entrant, rédiger ou corriger un courrier, extraire les données d'une pièce d'identité ou d'un relevé d'information, transcrire un appel.
→ Ils sont rapides, invisibles, et ils s'exécutent en temps réel au fil de votre activité.
Les seconds exécutent un acte métier complet, du début à la fin : comparer les garanties de plusieurs offres et produire la synthèse, passer un dossier en revue KYC et LCB-FT avec contrôle des sanctions et des personnes politiquement exposées, préparer un renouvellement annuel à partir des échéances détectées, relancer les devis restés sans réponse, ou produire en un clic le récapitulatif complet d'un client avant un rendez-vous.
Là, l'agent enchaîne lui-même les étapes, mobilise les outils de la plateforme et s'arrête pour vous demander validation dès que l'acte engage le cabinet. Une vingtaine d'agents sont aujourd'hui disponibles ou en orbite.
Multiplier les agents ne sert à rien si l'utilisateur doit savoir lequel appeler.
C'est le rôle du Compagnon Lya. Vous lui posez une question ou lui confiez une mission en langage naturel, en français.
Il comprend l'intention → choisit les agents à mobiliser → les enchaîne → vous rend le résultat dans le CRM.
Vous ne pilotez plus des fonctionnalités, vous exprimez ce que vous voulez obtenir :
« Prépare le renouvellement du dossier Martin »
« Compare ces devis prévoyance et rédige la synthèse client »
« Quels clients TNS n'ont pas de prévoyance ? »
Le Compagnon reste sous supervision humaine : chaque acte engageant passe par votre validation, chaque action est tracée et auditable.
D'ici la fin de l'année, le Compagnon Lya sort de l'écran : une application mobile vous permettra de dialoguer avec votre CRM, entre deux rendez-vous, à la voix ou au clavier.
« Prépare un point sur le dossier Martin avant mon appel de 15h. »
« Crée le contact à partir de cette carte de visite. »
« Envoie à Madame Dupont son attestation auto. »
L'application mobilise les agents, exécute, et vous demande validation dès qu'un acte engage le cabinet. Nous en sommes convaincus : le CRM de demain ne se navigue plus, il se parle. Les écrans resteront, pour contrôler et approfondir. Mais l'entrée par défaut sera la conversation, parce que c'est ainsi que travaille un professionnel dont le métier est de parler avec des gens.
L'IA retire de votre quotidien ce qui n'y apporte rien et renforce ce qui fait votre valeur. Pour que cette promesse tienne, il faut une architecture sérieuse, des agents nourris de vrai métier et une interface qui s'adapte à vous. C'est ce que nous construisons.
Curieux·se de découvrir ce que nos agents IA
peuvent faire pour vous ?
Photo de Mohamed Nohassi ; Tim van der Kuip ; FlyD