Des indemnisations d'assurance aux banques, l'intelligence artificielle automatise des tâches qui prenaient des heures : quels postes de bureau sont en première ligne ?
Il y a deux ans, il fallait en moyenne quatorze jours pour traiter une demande d'indemnisation santé dans l'une des plus grandes compagnies d'assurance de Grèce. Les certificats médicaux, les examens, les factures et les données du contrat d'assurance devaient être vérifiés et recoupés avant de donner le feu vert au paiement. Aujourd'hui, le temps de traitement est tombé à environ une minute et l'indemnisation est versée dès le lendemain.
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La raison de ce changement : AI Flows, un logiciel d'intelligence artificielle dédié au traitement de documents et à l'automatisation des processus, développé par l'entreprise grecque Archeiothiki. Le système traite environ 1 500 demandes par jour, "lit" les documents, en extrait les informations nécessaires et les recoupe avec le contrat d'assurance et les règles de la compagnie.
Mais surtout, il rend possible ce qui était auparavant pratiquement impossible : le contrôle de 100 % des dossiers. Les cas de fraude potentielle peuvent ainsi être repérés plus facilement et plus rapidement.
L'exemple de cette compagnie d'assurance grecque donne un aperçu d'un changement bien plus vaste, en cours dans les bureaux des entreprises partout en Europe.
De 16 heures à quelques minutes
Dans le secteur bancaire, une technologie similaire est utilisée pour évaluer les critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) des entreprises qui demandent un financement.
La procédure comprend environ 300 questions. Pour vérifier les réponses, il faut aller chercher des éléments dans des rapports d'entreprise de plusieurs centaines de pages, allant de la proportion d'hommes et de femmes aux informations sur les performances environnementales et les politiques de l'entreprise.
Ce contrôle demandait environ seize heures de travail humain. Aujourd'hui, un système d'intelligence artificielle peut rechercher les informations nécessaires même dans des rapports de 400 ou 500 pages, repérer les passages pertinents et les traiter en beaucoup moins de temps. L'évaluation finale des critères ESG influe sur le niveau du taux d'intérêt auquel l'entreprise sera financée.
Les métiers en première ligne
Archeiothiki applique aujourd'hui AI Flows à environ 100 flux de travail différents pour dix clients, principalement dans des banques, compagnies d'assurance et entreprises du secteur de la santé.
Mais ce qui se passe en Grèce n'a rien d'exceptionnel. Les emplois de bureau qui constituaient traditionnellement le back office des entreprises figurent parmi ceux qui sont le plus exposés à la nouvelle génération d'intelligence artificielle.
Selon le rapport "Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure", publié en mai 2025 par l'Organisation internationale du travail (OIT) et l'institut de recherche polonais NASK, les emplois administratifs et de secrétariat restent la catégorie professionnelle la plus exposée à l'IA générative.
Parmi les postes les plus exposés figurent les opérateurs de saisie de données, les salariés chargés de la comptabilité et de la tenue des livres, ainsi que les secrétaires administratifs.
L'intelligence artificielle a déjà fait une entrée massive sur les lieux de travail européens. D'après l'étude "Digital Monitoring, Algorithmic Management and the Platformisation of Work in Europe" du Centre commun de recherche de la Commission européenne, publiée en octobre 2025, 30 % des travailleurs de l'UE utilisent déjà des outils d'IA dans leur activité. L'usage est particulièrement élevé dans les emplois de bureau.
Les femmes particulièrement exposées
Cette transition a aussi une claire dimension de genre. Une étude plus récente de l'OIT montre que les professions où les femmes sont majoritaires ont presque deux fois plus de risques d'être exposées à l'IA générative que celles où dominent les hommes : 29 % contre 16 %. L'une des raisons principales est la plus grande présence des femmes dans des emplois administratifs, de secrétariat et de soutien.
Si Archeiothiki reconnaît qu'il y a des postes qui disparaissent, l'entreprise dresse un tableau plus nuancé. Dans de nombreux cas, l'automatisation n'est pas utilisée simplement pour accomplir le même volume de travail avec moins de personnes. Elle permet aux entreprises d'effectuer des tâches qui étaient auparavant pratiquement impossibles à réaliser à cette échelle.
L'un des clients de l'entreprise, par exemple, employait environ cinquante personnes sur un même processus et, malgré cela, un retard d'environ un an s'était accumulé. Dans d'autres cas, là où auparavant seul un échantillon de dossiers pouvait être contrôlé, l'ensemble peut désormais être vérifié.
Cette situation rejoint l'analyse de l'OIT. L'organisation avertit que l'"exposition" d'un poste à l'IA ne signifie pas que ce poste va disparaître. Peu de métiers se composent exclusivement de tâches qui peuvent aujourd'hui être entièrement automatisées. Pour cette raison, le résultat le plus probable, pour l'instant, est la transformation des emplois plutôt que leur remplacement total.
Le prochain réservoir de données : le secteur public
En Grèce, le prochain grand champ d'application pourrait se cacher derrière les millions de documents déjà numérisés dans le secteur public.
Selon le directeur général d'Archeiothiki, Andreas Papadakis, l'entreprise a réalisé environ 15 % des projets de numérisation concernés pour l'administration.
Le problème, c'est qu'une grande partie de ce nouveau fonds documentaire numérique reste en pratique_"aveugle"_. Les documents physiques ont été transformés en fichiers numériques et dotés de quelques métadonnées de base pour pouvoir être recherchés. Mais leur contenu n'a pas forcément été converti en données structurées pouvant être analysées et exploitées.
La première étape de la numérisation a consisté à transformer des montagnes de papier en fichiers numériques.
La suivante est déjà en cours : les systèmes d'intelligence artificielle ne se contentent plus de lire et d'enregistrer les documents, ils peuvent extraire des informations, les recouper et exécuter des flux de travail entiers. Cela déplace l'automatisation des tâches répétitives de saisie vers une part bien plus vaste du back office traditionnel.