IA : Inter Mutuelles Assistance affine sa prévision d’activités

IA : Inter Mutuelles Assistance affine sa prévision d’activités
archy13 PA / Getty Images / iStockphoto

Afin d'optimiser la planification des ressources nécessaires au bon fonctionnement de ses plateaux d’assistance, le Groupe IMA a co-construit avec les experts et la technologie d’IA de Quinten un nouveau modèle de prévision d’activité.

 

Prévoir pour mieux anticiper. Tel est le credo du groupe IMA (Inter Mutuelles Assistance) qui, depuis plusieurs années, s’appuie sur un modèle de prévisions d’activité afin d'optimiser la planification des ressources nécessaires au bon fonctionnement de ses plateaux d’assistance. Cette technologie repose sur une estimation séquentielle et manuelle de projection des tendances. Assez chronophage, et parfois source d’erreurs potentielles, le groupe IMA a décidé d’améliorer le modèle, en collaborant avec la start-up Quinten, spécialisée dans la co-construction avec les équipes métiers des solutions sur mesure.

Prévisions et interprétations

De cette collaboration est né un applicatif métier internalisé. « Les données issues de sources diverses sont consolidées dans une matrice unique et documentée, permettant de fournir des prévisions d’activité chiffrées ainsi que des contextes météo explicites, interprétables par les métiers » précise Anna Nesvijevskaia partner, Research in Big Data chez Quinten.

3 nouveaux modèles ont ainsi été développés :

  • un modèle à 3 mois sur 12 mois glissant pour répondre aux besoins de planification des effectifs ;
  • un modèle à 3 jours pour intégrer les événements climatiques et ainsi adapter au dernier moment et si possible les effectifs sur les plateaux ;
  • un modèle à plus long terme pour l’exercice budgétaire et anticiper les besoins futurs en recrutements.

Grâce à la start-up, IMA cible une meilleure allocation des ressources sur les plateaux d’assistance pour ainsi maximiser les moyens mis en œuvre pour la prise en charge de ses clients

Les statisticiens du groupe peuvent mieux anticiper les besoins techniques sur les plateaux et par conséquent garantir une meilleure prise en charges des appels clients dans un souci d’équilibre coût-qualité.

« Les modèles algorithmiques choisis sont non seulement performants, mais aussi transparents à tous les stades de traitement, ce qui simplifie leur appropriation et donne la possibilité aux responsables d’études statistiques de les faire évoluer et d’intégrer de nouvelles hypothèses métier » ajoute Carole Dubessy, directrice du contrôle de gestion opérationnel et tarification chez IMA.


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