[DOSSIER] Intelligence artificielle 1/3

Intelligence artificielle : la robotisation gagne l'assurance

Intelligence artificielle : la robotisation gagne l'assurance

Automatisation, productivité, meilleure connaissance du client... Sans rentrer dans la science-fiction, l’IA suscite beaucoup d’espoir chez les assureurs, qui réfléchissent et expérimentent différents usages, à tous les niveaux de la chaîne de valeur.

Le 10 octobre, le Lloyd’s of London déployait pour la première fois de l’intelligence artificielle (IA) en matière d’analyse sémantique, rejoignant, ainsi, les nombreux assureurs qui ont déjà sauté le pas. Pourquoi s’y mettent-ils tous maintenant ? Simplement parce qu’aucun ne veut passer à côté des immenses potentialités offertes par cette technologie. « Les algorithmes d’IA existent depuis très longtemps. Mais nous pouvons, aujour­d’hui, les industrialiser grâce, à la fois, au volume de datas disponibles et à la performance des machines, qui ont eu un effet d’accélération », explique David Giblas, directeur innovation, digital et data de Malakoff Médéric. « C’est une énorme révolution ! La seule question est de savoir à quelle vitesse on peut l’embarquer et se l’approprier », complète Guillemette Picard, directrice big data et IA d’Allianz France. « Le sujet n’est pas de savoir si on doit y aller, mais comment y aller au plus vite, car l’IA est déjà partout ! » insiste Jérôme Sallard, associé chez Octen Consulting.

Si certains secteurs ont pris un peu d’avance en la matière, les assureurs sont en train de les rattra­per. « L’expérience client en assurance est jugée par les consommateurs beaucoup moins fluide et conviviale que celle des banques. Les assureurs ont donc, avec l’IA, l’opportunité de prendre en main cette nouvelle technologie et de s’en imprégner », souligne Laurence Willems, directrice de l’innovation du groupe April. Loin d’être cantonnée à un silo, l’IA s’intègre, en effet, dans l’écosystème global de l’entreprise, en utilisant l’ensemble des données à sa disposition. « Investir dans le big data était pour nous un préalable au développement des solutions d’IA : sans data, pas d’IA », précise Guillaume Lemele, directeur digital innovation de Covéa.

Des usages à inventer

« L’IA permet de traiter des milliards de données : le champ des possibles est large, mais ce n’est qu’un outil. Aux assureurs d’imaginer les cas d’usages », expliquait récemment Nicolas Sekkaki, DG d’IBM France, au congrès Réavie organisé par L’Argus. « Le potentiel de l’IA n’est pas encore clairement défini. Les tests pilotes nous permettent de mesurer concrètement les apports possibles », recon­naît Karim Zemouli, directeur innovation et expérience client chez Natixis Assurances métiers non-vie. « Rester focalisés sur la valeur d’usage nous permet de ne pas tomber dans le gadget. Nous sommes dans une démarche itérative d’amélioration continue », confirme David Giblas. Et Guillemette Picard d’Allianz France, de compléter : « Le défi de l’IA n’est pas tant dans la technologie que dans l’articulation des expertises, pour délivrer un projet qui ait du sens et des cas d’usages ambitieux. » Et pour déterminer les usages, rien de tel que de favoriser les échanges. C’est pourquoi les entreprises constituent, autour de l’IA, des groupes de travail transversaux regroupant des informaticiens, des actuaires et des opérationnels, qui vont aider la machine à faire son apprentissage. « Une solution d’IA est livrée à la moitié de ses capacités, à nous de la former et de l’entraîner pour attein­dre 100 % » détaille, ainsi, Guillemette Picard.

L’IA réinvente la relation client

Pour Philippe Harel, data science practice manager chez Umanis, entreprise française spécialisée dans la business intelligence : « Depuis quelques années, les outils d’IA sont nativement utilisables par des équipes métiers. L’interaction avec la machi­ne se fait en langage naturel, sans coda­ge. Les interfaces sont, en général, épurées et intuitives. »

Cherchant le partenaire idéal, les assureurs n’hésitent pas à s’entourer d’entreprises d’insur­tech, ces start-up qui innovent dans le domaine de l’assurance, et de grands groupes comme Microsoft ou IBM. « Au sein d’Axa Strategic Ventures, nous travaillons avec de nombreuses start-up, en les finançant ou en les mettant en lien avec nos équipes », explique François Robi­net, managing partner d’Axa Strategic Ventures. Et Karim Zemou­li d’ajouter, en ce qui concerne Natixis : « Il ne sert à rien d’essayer de développer en interne ce que les start-up ou les entreprises spécialisées font mieux que nous. Nous avons changé notre façon de travailler pour développer des solutions en codéveloppement avec elles : nous avons la connaissance métier et, elles, la maîtrise technologique. »

De fait, améliorer l’expérience client est le premier usage auquel pensent les assureurs : personnalisation de la relation, disponibilité 24 h/24 et 7 j/7, analyse du cheminement sur le site pour en déduire des traits de personnalité... « En matière de relation client, on est arrivé au bout de ce que pouvait le CRM en interface mobile. L’IA va ouvrir de nouveaux horizons », explique Jean-Philippe Desbiolles, vice-président cognitive solutions chez IBM France. Après une phase de proto­typage, la Matmut s’apprête à lancer sa première réalisation de chatbot sur son site Internet. Mais au-delà de ces emblématiques « conseillers virtuels » capa­bles de faire la conversation, l’IA offre de nombreuses possibilités aux assureurs. Les technologies de text analysing permettent, par exemple, de comprendre le contenu des mails, de les classer par ordre d’urgence, puis de les dispatcher au bon service.

« La lecture automatisée des mails améliore le délai et la pertinence de notre réponse, apportant une vraie amélioration du service aux clients », témoigne Guillaume Lemele, Covéa qui, après une pério­de d’expérimentation, a passé début 2017 ce « routage d’e-mails intelligent » en production. « La lecture et l’analyse de documents, particulièrement chronophages, peuvent être déléguées à des algorithmes intelligents, capa­bles de comprendre l’information dans son contexte. En moyenne, le temps de traitement est réduit de 53 % », renchérit Alain Biancardi, vice-président sales d’Expert System, spécialisé dans l’analyse sémantique. On retrouve cette sélection de courriers entrants chez Natixis, qui a développé en parallèle un outil d’IA pour entraî­ner les forces de vente aux entretiens commerciaux. « En dialoguant avec le dispositif, les conseillers améliorent leur écoute et la pertinence de leurs répon­ses », témoigne Karim Zemouli. Autre cas d’usage : contenir les résiliations. « Grâce à l’analyse d’un ensemble de signaux faibles issus, par exemple, de verbatims de conversations téléphoniques ou d’e-mails, il sera possible de détecter bien en amont les velléités de départ d’un assuré, et de tenter de l’en empêcher », explique-t-on chez Covéa. Même si tous les assureurs s’accordent à dire qu’il est bien trop tôt pour pouvoir, déjà, estimer le retour sonnant et trébuchant des investissements en IA, « prédire et éviter les résiliations représente une forme de ROI (en français, retour sur investissement) palpable » avance Houari Yahia, product manager d’Elcimaï Financial Software.

Intelligence artificielle, de quoi parle-t-on ?

Le terme d’intelligence artificielle (IA) regroupe l’ensemble des technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Grâce à l’usage d’algorithmes apprenants, l’IA permet de combiner des données de différentes sources, et de les traiter bien plus rapidement qu’un humain ne pourrait le faire. L’IA est ainsi capable d’analyser des images, du langage oral et écrit, de générer du langage naturel (chatbot, voicebot...) et de prendre des décisions.

Automatisation des tâches et aide à la décision

En complément du front office, l’IA permet d’accélérer et d’automatiser les tâches en back office. En matière de gestion de sinis­tres, elle est ainsi capable d’interpréter des photos de sinistres automobiles. « En quelques secon­des, la machine peut identifier le modèle du véhicule sinistré, localiser l’impact, évaluer le taux de sinistre, préchiffrer le montant de la réparation (scoring) et transmettre les informations consolidées au conseiller », décrit Houari Yahia. Autre exemple probant et stratégique : la détection des fraudes ! En analysant les flux, les algorithmes peuvent détecter des deman­des de remboursements trop fréquentes, de fausses ordonnances médicales ou mettre en doute la véracité d’un sinistre clima­tique, en croisant les données météorologiques.

Même dans le secteur particulier de l’assistance, les acteurs ont trouvé très vite un intérêt à l’intelligence artificielle. « En télésurveillance, l’usage qui nous a paru le plus évident était de pouvoir qualifier les alertes par degré d’urgen­ce et d’essayer d’identifier celles qui étaient fausses. Après deux ans d’expérimentation, nous pouvons dire, dans 70 % des cas, s’il s’agit d’une fausse alerte », préci­se Jean-Pierre Deleplanque, DG délégué d’IMA Protect, avant de compléter : « Cela nous permet d’accélérer le traitement des cas les plus urgents sans accentuer la gêne des clients qui sont désolés d’avoir fait une fausse manipulation ». Enfin, l’IA a également sa place au sein des centres d’appels où Allianz a, par exemple, développé un outil pilote : « Soumis à une pression forte, nos conseillers pourront bénéficier de l’aide d’une IA pour les assister dans la prise de notes, les saisies administratives et l’analyse des appels », raconte Guillemette Picard. Les conseillers peuvent ainsi se recen­trer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, axées sur l’écoute et le service au client. Chez les courtiers de proximité, le grossiste April entend leur propo­ser, à terme, des solutions de segmentation et de suivi clients basées sur l’IA.

  • 20 % La part des recherches sur Google qui se font désormais par la voix.
    Source : Google
  • 66 % La proportion de PDG qui pensent que l’intelligence artificielle aura un impact direct sur leur entreprise.
    Source : IBM
  • 15 700 Md$ Le montant de la contribution de l’IA à l’économie mondiale en 2030.
    Source : PwC
  • 90 % La proportion des données mondiales qui ont été produites ces deux dernières années.
    Source : Umanis
  • 44 % La part des entreprises qui estiment que l’IA et le machine learning sont devenus incontournables.
    Source : Umanis
  • 80 % La part des données produites qui sont non-structurées (courriels, verbatims, chats sur les réseaux sociaux...).

Un changement de business model

Le champ des possibles est donc vaste. « Au-delà de l’amélioration de l’expérience client et de l’ac­com­pa­gnement des collaborateurs, l’IA va peu à peu s’insérer et trouver son utilité dans tous les pans de l’assurance, au fil des cas d’usage identifiés », estime Anne-Valérie Bach, partner chez Serena Capital. « À terme, il est estimé que l’ensemble de la chaîne de valeur assurancielle sera concerné », assure Jérôme Balmes, directeur du digital et de l’innovation à la Fédération françai­se de l’assurance (FFA). Pour les actuaires, la révolution est profonde, passant de modèles statistiques à du machine learning. Chez l’assureur en risques d’entreprise XL Catlin, l’outil d’IA développé par Cytora est utili­sé pour analyser des données libres provenant de sites Internet et de documents publics. « L’outil identifie de nouveaux segments de croissance et les tarifie, sans avoir aucunes données internes relati­ves aux sinistres », explique Ashish Umre, AI partner d’Accelerate, la structure digitale de XL Catlin. Autant d’évolutions qui augmentent les capacités humaines… avant de les annihiler ? « Pour éviter que l’humain ne perde la main sur ces “boîtes noires” et ne sache plus expliquer la provenance des tarifs, nous travail­lons avec l’Inria à une explai­nable AI », précise Céci­le Wendling d’Axa.

En effet, il ne faudrait pas que la machi­ne ne finisse par dépasser le savoir humain ! « L’IA aura des répercussions sur l’activité humai­ne, et donc sur la matière assurable. L’exemple de la voiture autonome, rendue possi­ble par les progrès de l’IA, en est une bonne illustration. Aux assureurs d’anticiper et de s’adapter à la fois aux nouvelles opportunités et aux nouveaux risques induits », avance Claude Friedrich, de Covéa. « L’IA ne va pas aussi vite qu’on le pense », relativise Jean-Pierre Deleplanque, d’IMA Protect.

Un avis partagé par beaucoup, dont Jérôme Sallard et Cécile Wendling : « L’IA n’en est encore qu’à ses prémices. Aujourd’hui, les algo­rithmes ne peuvent appren­dre qu’une fonction à la fois : recon­naître une image, compren­dre le langage humain… D’ici dix ans, la recherche permettra peut-être de passer d’une IA faible à une IA forte ».

Nathalie Mostowski,directrice associée du Cabinet Oresys
« L’intelligence artificielle, gage de fiabilité et de traçabilité »

  • De quelle façon l’intelligence artificielle impacte-t-elle l’assurance ?
    L’assurance est un magnifique terrain de jeu pour l’IA. Beaucoup d’expérimentations sont actuellement en place chez des acteurs du marché, à la fois dans leurs interfaces client et pour automatiser des tâches répétitives. L’exemple le plus fréquent est celui du traitement des FAQ et du recours au chatbot dans les centres d’appels. En parallèle, la reconnaissance d’images accélère le traitement des sinistres automobiles, en corrélant le dommage détecté avec les devis des réparateurs. Enfin, le robo-advisor assiste de plus en plus les commerciaux pour cerner le profil technique, mais aussi comportemental des prospects.
  • Quelles perspectives s’ouvrent aux assureurs ?
    L’intelligence artificielle est aujourd’hui appliquée sur des périmètres restreints par les assureurs. Mais les technologies vont vite et les cas d’usages vont s’accélérer et toucher, à terme, toutes les branches de l’assurance : la puissance de calcul et les outils de modélisation prédictive vont, notamment, révolutionner, à la fois, les services actuariels et techniques. En outre, l’IA sécurise les process et offre aux assureurs un gage de fiabilité et de traçabilité important en termes de compliance.

Raison garder

Philippe Harel d’Umanis se veut rassurant : « Les technologies évoluent vite, mais les acceptations sociétales et économiques possèdent chacune leur propre rythme, naturellement plus lent. Ce qui permet aux assureurs de réfléchir aux risques et de tester les usages ». À la FFA, on rappelle que le déploie­ment de l’IA représente un chantier complexe et de longue haleine, qui nécessite, parfois, de repenser les organisations en profondeur. « Nous devons assurer aux clients que le cadre juridique et nos engagements éthiques, en matière de données notamment, sont solides », précise Jérôme Balmes. Comme de nombreux assureurs, la Matmut est persuadée que l’acceptabilité du traitement robotisé par les clients (on sait qu’à ce jour rien ne remplace le contact humain dans certaines situations) sera favorisée par la transparence envers l’utilisateur. De fait, « l’IA ne doit pas s’appréhender seulement sur le plan technologique, mais dans un contexte plus large à la fois sociétal et réglementaire. Cela relève de l’“IA responsable” que nous souhaitons développer », argumente Cécile Wendling.

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