L’IA transforme les sciences de la vie. La couverture d’assurance pour l’IA n’a pas suivi le rythme.

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus du domaine expérimental dans le secteur des sciences de la vie. L’innovation dans les technologies médicales (« medtech ») s’articule de plus en plus autour du diagnostic propulsé par l’IA et des plateformes activées par l’IA, à mesure que les organisations passent des projets pilotes à l’intégration de l’IA dans l’ensemble de leurs activités.

Dans le domaine de la découverte de médicaments, l’année 2026 marque un tournant : les « jumeaux numériques » passent du stade exploratoire à celui de pratique courante dans le développement clinique.

Le rythme de cette adoption engendre un problème que le marché de l’assurance des sciences de la vie n’a pas encore résolu : un nombre croissant de responsabilités liées à l’IA qui demeurent non couvertes.

La question de couverture à se poser

Pour une entreprise des sciences de la vie qui déploie l’IA dans la découverte de médicaments, l’analyse de données cliniques ou les outils diagnostiques, la question de la couverture des risques liés à l’IA n’a rien d’évident. Les réclamations liées à l’IA ne correspondent pas clairement aux structures des polices existantes, ce qui pose problème. La responsabilité du fait des produits, l’assurance erreurs et omissions en technologie, la cyberassurance et la responsabilité professionnelle peuvent chacune couvrir une partie des risques. Toutefois, aucune n’a été conçue en tenant compte de l’IA, et les écarts entre elles sont bien réels.

Dans le secteur des sciences de la vie, ces écarts sont particulièrement importants. Un outil d’IA utilisé en soutien au diagnostic clinique se situe au carrefour de la responsabilité du fait des produits, de la responsabilité professionnelle et, potentiellement, de la faute médicale, selon la façon dont le résultat est utilisé et qui s’y fie. Par exemple, une erreur algorithmique dans un processus de contrôle de la qualité en fabrication pourrait entraîner une exposition indirecte en matière de responsabilité du fait des produits. Un livrable de recherche assisté par l’IA qui produit un résultat erroné pour un client commanditaire pourrait déclencher une réclamation d’assurance erreurs et omissions. Voilà exactement le type d’exposition que l’assurance responsabilité professionnelle pour l’IA vise à couvrir.

La couverture varie selon chacun de ces scénarios. Les organisations du secteur des sciences de la vie qui évaluent ces expositions au regard de leur programme actuel se trouvent dans une bien meilleure position que celles qui découvrent les lacunes seulement au moment d’une réclamation.

Comment le marché de l’assurance réagit

Le marché de l’assurance évolue en réponse aux risques liés à l’IA, et comprendre l’état actuel de la couverture d’assurance pour l’IA aide les organisations à bâtir des programmes résilients.

De nombreux assureurs intègrent désormais des clauses d’exclusion relatives à l’IA dans leurs polices, y compris dans les polices de responsabilité de la direction et professionnelle, de responsabilité des administrateurs et des dirigeants, de responsabilité liée aux pratiques d’emploi et de responsabilité fiduciaire. Cette expansion signifie que la question de l’exposition dépasse largement les branches de responsabilité liées aux produits et à la pratique clinique pour toucher également la gouvernance et la direction.

Parallèlement, le marché développe de nouvelles solutions. Des structures de couverture spécialisées en responsabilité liée à l’IA voient le jour, y compris des polices conçues spécifiquement pour les organisations exposées à une responsabilité envers des tiers découlant de l’utilisation de l’IA, dans les cas où les programmes existants l’excluent. Les organisations du secteur des sciences de la vie qui s’engagent dans cette réflexion disposent désormais de plus d’options.

Ce que font les organisations avant-gardistes en sciences de la vie

Les organisations qui composent le plus efficacement avec ce contexte abordent le risque lié à l’IA de la même façon qu’elles abordent d’autres expositions complexes : elles comparent les structures de leurs polices actuelles à leurs besoins réels et comblent les écarts.

Cela commence par comprendre comment l’IA est utilisée dans l’ensemble de l’organisation – en recherche et développement, en contrôle de la qualité, en analyse de données cliniques et en diagnostic – et par déterminer quelles expositions chacun de ces usages crée. Un outil d’IA intégré à un flux de production entraîne une responsabilité différente de celle d’un outil utilisé dans un processus de recherche interne. La couverture devrait refléter cette distinction.

Cela signifie également passer en revue les programmes actuels afin de repérer les exclusions relatives à l’IA ajoutées lors des récents renouvellements, et d’évaluer si l’organisation a besoin d’une assurance erreurs et omissions technologiques, d’une assurance responsabilité cybernétique ou de nouveaux produits de couverture spécifiques à l’IA pour combler ce que les programmes standards ne couvrent plus.

Pour les fournisseurs de services en sciences de la vie tels que les organismes de recherche contractuelle (ORC), les organismes de fabrication contractuelle (OFC) et les entreprises de services de laboratoire, les obligations contractuelles envers les clients commanditaires ajoutent une couche de complexité à cette question. Les fournisseurs de services qui révisent leurs structures de couverture à la lumière de l’adoption de l’IA sont nettement mieux positionnés pour protéger ces relations et gérer l’exposition aux pertes financières envers des tiers que peuvent engendrer les livrables assistés par l’IA.

La dimension gouvernance

La couverture n’est qu’une partie de la réponse. La gestion du risque lié à la gouvernance de l’IA en est l’autre volet. Les assureurs évaluent de plus en plus les pratiques de gouvernance de l’IA, soit l’existence de contrôles, de tenue de registres et de mécanismes de surveillance, au moment de déterminer l’applicabilité de la couverture pour les pertes liées à l’IA.

Les organisations du secteur des sciences de la vie qui intègrent une approche structurée du risque lié à la gouvernance de l’IA dans leurs activités gèrent non seulement le risque plus efficacement, mais deviennent également plus assurables. Celles qui investissent dans la gouvernance, la tenue de registres et la surveillance constatent que ces pratiques se traduisent directement par de meilleures conditions de couverture et des relations plus solides avec le marché, à mesure que le contexte de l’assurance en sciences de la vie arrive à maturité.

Pour aller de l’avant

La bonne question à se poser n’est pas de savoir si vous utilisez l’IA. C’est de savoir si votre couverture d’assurance reflète les expositions que crée l’IA… et si elle tiendra le coup au moment où vous en aurez le plus besoin.

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