Skip to main content
Marsh logo

Article

Avantages optimisés : l’IA et les analyses pour un meilleur engagement et un meilleur rendement

Les analyses de qualité sont essentielles pour mieux comprendre l’utilisation des avantages sociaux et élaborer des stratégies qui stimulent l’engagement, mais il n’est pas toujours facile d’obtenir ces analyses, et c’est là que l’IA entre en jeu.

10/23/2025 · Lecture de 3 minutes

Les analyses de qualité sont depuis longtemps considérées comme essentielles pour mieux comprendre l’utilisation des avantages sociaux et élaborer des stratégies qui stimulent l’engagement, mais il n’a pas toujours été facile d’obtenir ces analyses.

Qu’il s’agisse de traiter manuellement les données, d’attendre que les partenaires fournissent des rapports ou de travailler avec des tableaux de bord, l’extraction et l’analyse de données peuvent être fastidieuses et prendre beaucoup de temps.

Heureusement, des agents d’IA comme ChatGPT et Len AI, la technologie d’IA exclusive de Marsh McLennan, permettent maintenant d’analyser des ensembles de données à l’aide du langage naturel, de sorte que les données sur les avantages sociaux peuvent être facilement examinées pour en tirer des renseignements précieux. Il n’est donc pas surprenant que 50 % des employeurs utilisent déjà l’IA à des fins liées aux avantages sociaux, et que 48 % de plus prévoient l’utiliser dans les un à trois ans à venir. Les analyses avancées et prédictives, ainsi que la personnalisation, sont les principaux moteurs de cette tendance[1].

Sur le plan pratique, la réduction du fardeau administratif est importante. Par exemple, les équipes des RH peuvent voir les taux d’utilisation et d’engagement des avantages sociaux et repérer tout problème d’utilisation qui pourrait avoir une incidence sur les budgets. Cela libère du temps pour que les RH puissent se concentrer sur des initiatives plus stratégiques, comme la compréhension de l’incidence des avantages préventifs sur les réclamations.

Utilisation de l’IA pour la prise de décision fondée sur les données

Les analyses prédictives constituent un cas d’utilisation convaincant de l’IA, en particulier dans le domaine de la santé et du bien-être. Par exemple, en prédisant le nombre de personnes susceptibles de tomber malades au cours de l’année, les stratégies en matière d’avantages sociaux peuvent être optimisées pour tenir compte de l’inflation médicale et des considérations budgétaires dans un contexte où les ressources sont de plus en plus limitées. 

Cela nécessite d’élaborer des scénarios et de simuler les résultats probables de différentes stratégies en matière d’avantages sociaux. Par exemple, si vous prévoyez un nombre élevé de réclamations pour des troubles musculosquelettiques, combien sont susceptibles d’entraîner une réadaptation à long terme et comment l’adoption d’un avantage préventif pourrait-elle changer cela?

Il faut également faire la distinction entre les problèmes qui touchent l’ensemble de la société et ceux qui sont propres à votre société. Chez Mercer Marsh Avantages Sociaux, nous pouvons superposer les données organisationnelles à d’énormes ensembles de données pour aider nos clients à cerner les poches au sein de leur organisation qui vont à l’encontre des tendances générales.

Une analyse encore plus approfondie peut être effectuée afin de déterminer les parcours cliniques, et même les prestataires de soins de santé, qui génèrent les meilleurs résultats. Cela permet aux employeurs de mieux renseigner les employés sur le parcours, l’hôpital, le programme public ou l’avantage le plus efficace pour leurs besoins.

Ce niveau de personnalisation est bien accueilli par les employés, plus des deux tiers d’entre eux déclarant qu’ils seraient prêts à partager leurs renseignements médicaux avec un tiers confidentiel pour recevoir des renseignements sur les avantages sociaux sur mesure ou des recommandations personnalisées en matière de santé[2].

Hyperpersonnalisation des avantages sociaux

Bien sûr, aucune stratégie en matière d’avantages sociaux ne donnera de résultats optimaux si les employés ne sont pas mobilisés et conscients de leurs options. L’IA a un rôle important à jouer dans l’augmentation de l’utilisation en remplaçant les communications uniformisées par du contenu convaincant généré automatiquement et adapté aux différentes caractéristiques démographiques des employés.

Les assistants de clavardage par IA générative sont maintenant utilisés par des plateformes d’avantages sociaux comme Darwin avec l’AI Chat Assistant, pour permettre aux employés d’obtenir des réponses à des questions sur les avantages sociaux comme « Puis-je ajouter ma femme à ma garantie d’assurance soins dentaires? ». Permettre aux employés d’accéder facilement à l’information et d’exécuter des tâches leur fait non seulement de gagner du temps et renforce leur engagement, mais améliore également l’expérience utilisateur.

À un autre niveau, la personnalisation aide les employés à découvrir des avantages sociaux dont ils ignoraient l’existence ou qu’ils n’avaient pas envisagés. Par exemple, les personnes qui cherchent à faire plus d’exercice et à améliorer leur condition physique peuvent être orientées vers des avantages sociaux qui peuvent les aider à atteindre ces objectifs, comme des abonnements à un centre de conditionnement physique et des programmes de bien-être.

Pour que les employés osent partager des données personnelles pertinentes, il est important de les informer sur la façon dont les données sont anonymisées ou dépersonnalisées pour protéger leur vie privée. Ces données sont souvent utilisées pour créer des personas afin d’améliorer la pertinence de ce qui est présenté aux employés, ce qui augmente l’adoption.

La qualité des données générées par toute application d’analyses dépend de la qualité des données qui sous-tendent l’analyse. L’intégrité des données est essentielle, tout comme la gouvernance et les processus qui l’entourent. 

Amélioration de l’efficacité et de la gestion des avantages sociaux

L’augmentation du choix des avantages sociaux impliquait auparavant une augmentation de leur administration, mais l’IA peut ingérer les données plus efficacement, automatiser les tâches routinières, effectuer le contrôle de la conformité et réduire les erreurs humaines.

Par exemple, si vous disposez d’un fonds de remboursement permettant aux employés de demander le remboursement de leurs activités de bien-être, l’IA peut non seulement vérifier le reçu pour s’assurer qu’il ne s’agit pas d’une réclamation en double, mais aussi vérifier que le prestataire existe bel et bien, que le service fourni est couvert et que l’employé n’a pas dépassé son allocation.

De même, elle peut être utilisée pour clôturer automatiquement la paie, inscrire de nouveaux employés et exécuter d’autres processus liés aux avantages sociaux, afin de réduire considérablement les frais généraux administratifs. Cela donne aux équipes des RH, déjà très sollicitées, plus de temps pour se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.

Établir les bonnes bases de l’IA

Toute initiative en matière d’IA ne vaut que par la qualité des données sous-jacentes, et la mise en place des bonnes bases de l’IA pour centraliser et connecter ces données est essentielle à la réussite. 88 % des employeurs qui ont centralisé leur logiciel de gestion des avantages sociaux de cette façon affirment pouvoir réagir rapidement au changement, et 73 % d’entre eux affirment être sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs d’engagement des employés[3].

L’IA a non seulement le potentiel d’améliorer la compréhension et la gestion des avantages sociaux pour les employés et les employeurs, mais elle peut aussi transformer l’expérience des employés afin de créer une main-d’œuvre en meilleure santé et plus satisfaite. Ainsi, la moitié des employeurs utilisent actuellement l’IA pour prévoir les besoins futurs en matière d’avantages sociaux en fonction des tendances de la main-d’œuvre, et 58 % personnalisent leurs recommandations et leurs communications en matière d’avantages sociaux en fonction des renseignements fournis par l’IA, tandis que 33 % de plus prévoient de le faire d’ici 2026. Cela montre une évolution marquée vers une utilisation croissante des données par les employeurs, non seulement pour le suivi et les prévisions, mais aussi pour la personnalisation et l’amélioration du bien-être[4].

Principaux points à retenir pour les employeurs

  1. L’intelligence artificielle transforme la façon dont les avantages sociaux des employés sont gérés, ce qui rend l’analyse des données et l’engagement plus efficaces et efficients. Les employeurs qui investissent dans des outils d’IA et les exploitent peuvent traiter rapidement des données complexes sur les avantages sociaux afin de dégager des tendances et des occasions qui étaient auparavant difficiles à mettre en évidence.
  2. L’analyse prédictive permet de mettre en place des stratégies plus intelligentes en matière de santé et de bien-être afin de mieux répondre aux besoins des employés. Les sociétés qui utilisent l’analyse prédictive pour concevoir des initiatives de bien-être ciblées sont mieux en mesure d’anticiper les risques potentiels pour la santé et d’adapter leurs programmes afin de soutenir de façon proactive le bien-être des employés.
  3. Une communication hyperpersonnalisée améliore la compréhension et l’utilisation des avantages sociaux par les employés. Les employeurs qui utilisent l’IA pour fournir des communications personnalisées et des renseignements pertinents sur les avantages sociaux à chaque employé bénéficient d’un engagement accru et s’assurent que les employés tirent le meilleur parti des options qui leur sont offertes.
  4. L’automatisation des tâches administratives grâce à l’IA améliore l’efficacité opérationnelle et la satisfaction des employés. Ce faisant, les responsables des RH peuvent réduire les charges de travail manuelles et libérer leurs équipes des RH pour qu’elles puissent se concentrer sur des initiatives stratégiques tout en fournissant aux employés un service plus rapide et plus précis.

[1] Résultats du sondage 2025 sur les tendances en matière de technologie des avantages sociaux

[2] Santé à la carte 2025 | Mercer Marsh Avantages Sociaux

[3] Technologie des avantages sociaux 2024, Mercer Marsh Avantages sociaux

[4] Résultats du sondage sur les tendances en matière de technologie des avantages sociaux pour 2025

Parlez à un représentant de Mercer Marsh Avantages Sociaux

Mercer Marsh Avantages Sociaux peut vous aider à comprendre vos données afin d’affiner votre stratégie en matière d’avantages sociaux. Pour communiquer avec nous ou pour en savoir plus sur Darwin, veuillez remplir le formulaire ci-dessous.

Communiquez avec nous

Nos employés

Brahmjyot Dhillon

Brahmjyot Dhillon

Directrice principale des analyses de données chez Mercer Marsh Avantages Sociaux

Andrew Owens

Andrew Owens

Directeur de la technologie, Mercer Marsh Avantages Sociaux

Renseignements connexes

A diverse team of business professionals celebrating with a high-five during an ESG

Article

Faites de la santé mentale une priorité stratégique pour votre main-d’œuvre mobile

10/27/2025
Placeholder Image

Article

Soutenir la santé mentale des employés

10/10/2025
Charming brazilian female bosswith tablet discussing sales strategy and planning in co-working open space. Connection, workplace, networking, concept.

Webémission

L’avenir des technologies de gestion des avantages sociaux

10/01/2025
Benefits transformation

Rapport

Transformation des avantages sociaux

08/05/2025
En voir plus