Pourquoi la prochaine vague de risques liés à l'IA pourrait bien se cacher derrière les plateformes les plus en vue.
L'essor de l'intelligence artificielle a été largement perçu à travers le prisme des entreprises les plus proches du marché final : les concepteurs de puces, les fournisseurs de cloud hyperscale et les plateformes qui utilisent l'IA pour développer de nouveaux produits et services. Cette focalisation est compréhensible, mais elle ne rend pas pleinement compte de l'ensemble des risques.
À mesure que la demande en IA s'accélère, la pression se répercute en aval de la chaîne de valeur. Le prochain obstacle ne réside pas seulement dans l'accès aux puces, mais aussi dans la capacité physique à fabriquer, assembler, alimenter, refroidir, tester et entretenir l'infrastructure qui rend l'IA possible. Cela ouvre des perspectives à un éventail beaucoup plus large d'entreprises, mais cela introduit également un profil de risque que de nombreuses entreprises de taille moyenne n'ont pas encore pleinement pris en compte dans leurs programmes d'assurance.
Pour les entreprises qui fournissent des composants essentiels, des services d’ingénierie, des systèmes thermiques, des solutions d’automatisation, des matériaux de pointe, des solutions d’emballage, des services de test ou des infrastructures énergétiques au sein de l’écosystème de l’IA, la question ne se résume pas simplement à savoir si la demande est en hausse. La question la plus importante est de savoir si leur programme d’assurance suit le rythme de l’ampleur et des implications des activités qu’elles soutiennent désormais.
Où se déplace le goulot d'étranglement ?
L'essor de l'IA s'est déroulé par vagues. La première contrainte visible a été la capacité de calcul, en particulier la pénurie de GPU de pointe. À mesure que ce goulot d'étranglement devenait évident, les capitaux se sont orientés vers les entreprises capables de fournir ces puces.
La pression se déplace désormais vers la chaîne de fabrication. Les puces de pointe nécessitent des équipements hautement spécialisés, des environnements stériles, des contrôles de processus précis, des techniques d'encapsulation sophistiquées et des opérations sensibles à la contamination. Renforcer les capacités en matière d'IA ne se résume donc pas simplement à ajouter un centre de données supplémentaire ou à acheter davantage de serveurs. Cela nécessite que l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement industrielle évolue à la même échelle.
Cette évolution est importante pour les gestionnaires de risques, car les entreprises qui rendent cette nouvelle étape possible ne sont souvent pas les grands noms mondiaux qui font la une des journaux. Il s’agit plutôt de fournisseurs spécialisés, de fabricants, de sous-traitants, de bureaux d’études, de prestataires de solutions de refroidissement, d’entreprises de matériaux et de sociétés de test ou d’inspection. Beaucoup d’entre elles sont techniquement sophistiquées, mais elles peuvent néanmoins être assurées comme des fabricants, des sous-traitants ou des entreprises technologiques classiques.
Pourquoi les fournisseurs de taille moyenne sont-ils exposés ?
Les entreprises de taille moyenne peuvent se retrouver dans une situation délicate au sein de la chaîne d’approvisionnement des infrastructures d’IA. Elles peuvent fournir un composant, un service, un système ou une contribution à la conception qui s’avère essentiel à un projet bien plus vaste, tout en opérant avec un bilan financier bien inférieur à la perte potentielle en aval.
Une défaillance du système de refroidissement, un problème d’étalonnage, une contamination des données d’entrée, un dysfonctionnement d’un équipement piloté par logiciel ou une erreur de conception peuvent ne pas sembler catastrophiques au moment où ils surviennent. Cependant, dans un environnement hautement intégré d’IA ou de semi-conducteurs, une petite défaillance peut interrompre les opérations, endommager les équipements, compromettre le rendement, retarder un projet ou déclencher des réclamations contractuelles dont le montant dépasse la valeur du travail initial.
C’est là que les structures d’assurance traditionnelles peuvent atteindre leurs limites. Les polices peuvent bien répondre à des catégories de sinistres bien connues, mais les risques générés par les infrastructures d’IA sont souvent plus hétérogènes. La responsabilité civile produits, les erreurs et omissions technologiques, la cybercriminalité, les dommages matériels, la responsabilité civile professionnelle, la pollution et la responsabilité contractuelle peuvent toutes se recouper au sein d’un même événement. Lorsque la couverture est structurée en silos distincts, l’entreprise peut ne pas savoir où commence, où finit ou où se situent les conflits entre les différentes garanties de la police.
Le problème du contrat
L'un des points sensibles les plus importants concerne l'harmonisation des contrats. Les fournisseurs qui prennent en charge les infrastructures d'IA peuvent être amenés à accepter des clauses d'indemnisation très larges, des obligations de service très strictes, des normes de performance ou des dispositions en matière de responsabilité qui ont été rédigées pour des entreprises dont le bilan est bien plus important.
La question n’est pas seulement de savoir si l’entreprise peut remporter le marché. Il s’agit de déterminer si le programme d’assurance couvre les obligations qu’elle s’engage à respecter. Une entreprise peut accepter d’indemniser un client pour des pertes résultant d’un manquement, d’un retard, d’un travail défectueux, de litiges en matière de propriété intellectuelle, d’incidents liés aux données ou de réclamations de tiers, pour découvrir par la suite que sa police contient des exclusions, des sous-limites, des définitions restrictives ou des limitations de responsabilité contractuelle qui ne correspondent pas aux termes du contrat.
Cet écart revêt une importance particulière pour les entreprises qui connaissent une croissance rapide. À mesure que le chiffre d'affaires augmente et que les relations avec la clientèle prennent une dimension davantage axée sur l'entreprise, les contrats ont tendance à devenir plus contraignants. Or, les programmes d'assurance n'évoluent pas toujours au même rythme.
Précision, contamination et défaillance à grande échelle
Les environnements liés aux semi-conducteurs et aux infrastructures d'intelligence artificielle sont impitoyables. Un défaut microscopique, une impureté, une erreur d'installation, une dérive d'étalonnage ou une défaillance environnementale peuvent entraîner des pertes bien plus importantes que les dommages physiques eux-mêmes.
Ces événements peuvent être difficiles à classer clairement dans les termes d'assurance traditionnels. Un cas de contamination peut ne pas correspondre parfaitement aux dispositions standard relatives à la pollution. Une défaillance de précision peut ne pas entraîner de dommages matériels évidents dès le départ. Un défaut de produit peut entraîner des retards, des retouches, une perte de rendement ou une perte financière en aval, plutôt qu'une simple facture de réparation.
Pour les entreprises actives dans les secteurs de la fabrication de pointe, de la photonique, de la gestion thermique, des salles blanches, du conditionnement, des essais, de la robotique et de l’ingénierie de précision, cette distinction revêt une importance particulière. L’intérêt de ce programme d’assurance ne réside pas seulement dans les plafonds de couverture proposés, mais aussi dans une formulation qui tient compte de la manière dont les sinistres se produisent réellement dans un environnement technique à haut risque.
Convergence cyber-physique
Les infrastructures d'IA renforcent également le chevauchement entre les risques numériques et physiques. Bon nombre des systèmes qui sous-tendent les capacités d'IA s'appuient sur des dispositifs de contrôle connectés, des capteurs, des micrologiciels, des systèmes d'automatisation, des dispositifs de surveillance à distance et des environnements d'exploitation pilotés par des logiciels.
Un incident cybernétique peut donc avoir des conséquences allant au-delà d'une simple fuite de données. Il peut interrompre le refroidissement, altérer le fonctionnement des équipements, perturber la gestion de l'alimentation électrique, corrompre les commandes de processus ou provoquer une défaillance physique du système. À l'inverse, une défaillance technologique ou matérielle peut entraîner simultanément des problèmes liés à la cybersécurité, aux contrats, à l'exploitation et à des dommages matériels.
Cette convergence peut mettre en évidence des lacunes entre les polices d'assurance cyber, de biens, de responsabilité civile professionnelle liée aux technologies et de responsabilité civile générale. Chaque police peut partir du principe qu'une autre police est mieux à même de couvrir le sinistre. Cette ambiguïté reste gérable lorsque le sinistre est de faible ampleur. Elle devient toutefois un problème grave lorsque le système concerné prend en charge un environnement à forte valeur ajoutée, tel qu'un système d'intelligence artificielle, une usine de semi-conducteurs ou un centre de données.
Cinq domaines à explorer dès maintenant
1. Adéquation entre la responsabilité contractuelle et les clauses d’indemnisation.
Les entreprises doivent vérifier si les contrats clients, les contrats-cadres de services, les bons de commande et les cahiers des charges sont en adéquation avec les couvertures d’assurance dont elles disposent. Une attention particulière doit être portée aux plafonds de responsabilité, aux clauses d’indemnisation, aux obligations de garantie, aux garanties de performance et à toute obligation de prendre en charge les pertes financières en aval.
2. Services professionnels et intervention en matière de conception.
De nombreux fournisseurs proposent des conseils, des contributions à la conception, des cahiers des charges, une assistance à l'intégration ou des recommandations techniques, même lorsqu'ils ne se présentent pas comme des prestataires de services professionnels. Il convient de revoir les politiques afin de vérifier si ces prestations sont couvertes ou exclues.
3. Contamination et défaillance de précision.
Les entreprises opérant dans des environnements propres, contrôlés, thermiques, optiques, électroniques ou hautement sensibles devraient évaluer comment leur politique réagirait face à un défaut, une impureté, un problème d’étalonnage ou une défaillance de précision entraînant la perte d’un client, mais n’impliquant pas nécessairement de dommages physiques évidents.
4. Scénarios de sinistres cyber-physiques.
Les équipements connectés, les systèmes de contrôle industriels, les outils de surveillance et les systèmes basés sur l’intelligence artificielle doivent être examinés sous l’angle à la fois des dommages cybernétiques et des dommages physiques. L’objectif est de déterminer quelle police d’assurance intervient lorsqu’un incident numérique entraîne une perturbation physique, ou lorsqu’une défaillance matérielle donne lieu à un sinistre lié à la technologie ou aux données.
5. Dépendance vis-à-vis de la chaîne d’approvisionnement et exposition à un point de défaillance unique.
Les fournisseurs doivent identifier les cas dans lesquels leur produit ou service pourrait constituer un point de défaillance unique au sein d’un système plus vaste. Cela implique notamment d’examiner les obligations contractuelles, les limites disponibles, la concentration de la clientèle, les risques d’interruption d’activité imprévue, les rappels de produits, les retouches et l’exposition aux pertes en aval.
Ce que cela signifie aujourd'hui
Les responsables de la gestion des risques ne devraient pas attendre qu'un sinistre survienne pour découvrir si leur programme est adapté à l'environnement des infrastructures d'IA. Il convient tout d'abord de déterminer où se situe l'entreprise dans la chaîne de valeur et d'identifier les répercussions qu'une défaillance aurait sur les clients, les projets, les équipements, les données et le chiffre d'affaires.
À partir de là, l'analyse des assurances devrait s'appuyer sur des scénarios plutôt que sur les polices elles-mêmes. Au lieu de se contenter de demander quelles sont les couvertures en place, les entreprises devraient se demander ce qui se passerait si un système clé tombait en panne, si un client invoquait un défaut d'exécution, si une matière première contaminée affectait la production, si un incident cybernétique perturbait les équipements ou si une clause d'indemnisation contractuelle était déclenchée.
Cette approche permet de déterminer si la couverture est coordonnée ou fragmentée. Elle offre également une base plus solide pour les discussions avec les assureurs, les clients, les prêteurs et les investisseurs, car elle établit un lien entre l'assurance et les conséquences commerciales réelles des activités de l'entreprise.
Perspective de clôture
L'essor de l'IA offre des opportunités considérables, mais il entraîne également une redistribution des risques. À mesure que les capitaux se détournent des puces pour se diriger vers les équipements, les systèmes, les infrastructures et les services qui rendent ces puces possibles, les fournisseurs de taille moyenne jouent un rôle de plus en plus crucial au sein de l'écosystème technologique mondial.
Pour ces entreprises, le risque n’est pas d’être trop éloignées de l’essor de l’IA. Le risque est qu’elles en soient plus proches que ne le laissent actuellement entendre leurs contrats, leurs programmes d’assurance et leurs processus internes de gestion des risques.
Les entreprises qui prennent en charge les infrastructures d'IA devraient considérer cette période comme l'occasion de réévaluer leur couverture d'assurance, et non pas simplement de la renouveler. Celles qui comprennent leur rôle dans la chaîne d'approvisionnement, testent leurs scénarios de perte et adaptent leur assurance à leurs obligations contractuelles seront mieux placées pour se développer grâce à la prochaine vague de demande en matière d'IA.
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Tristan Smith
Spécialiste du développement des entreprises, mines et technologies
Je m'appelle Tristan Smith et je suis spécialiste du développement commercial dans le secteur des mines et des technologies chez Axis Insurance. Fort de plus d'une décennie d'expérience dans la gestion stratégique des relations clients et le développement de marchés, je m'attache à aider les entreprises évoluant dans des secteurs à forte croissance et techniquement complexes à adopter les stratégies d'assurance et de gestion des risques les mieux adaptées.
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