L’IA générative dans l’assurance : exploration approfondie d’une technologie révolutionnaire et de son impact stratégique
L’utilisation de l’IA générative dans le secteur de l’assurance constitue un outil puissant pour accroître l’efficacité et la précision des fonctions clés, contribuant ainsi à l’amélioration des opérations et de l’expérience client. Nous mettons ici en lumière ces cas d’usage et exemples concrets, tout en explorant les fonctionnalités qui sous-tendent ces résultats.
Comprendre la puissance de l’IA générative dans l’assurance
La puissance de l’IA et de l’IA générative dans le secteur de l’assurance ne fait plus débat. Alors que les assureurs cherchent à exploiter ce potentiel, il est essentiel de comprendre la technologie qui sous-tend ces résultats.
IA et IA générative
L’IA, qui simule l’intelligence humaine via des machines, est capable d’exécuter des tâches telles que la résolution de problèmes, l’apprentissage et la prise de décision. Elle analyse des ensembles de données pour en extraire des informations, détecter des tendances et effectuer des prédictions de manière rapide et précise. Avec une approche classique d’apprentissage automatique, les modèles d’IA sont conçus pour résoudre un type de problème spécifique à la fois, par exemple, l’analyse des sinistres à la recherche d’indicateurs courants de fraude.
L’IA générative est une branche de l’IA capable de créer des informations nouvelles. Ces modèles sont entraînés sur d’immenses ensembles de données généralistes et, grâce à l’utilisation de requêtes dédiées, peuvent être exploités pour relever une grande variété de défis, comme la synthèse d’une police d’assurance complexe ou le résumé des notes de sinistres.
IA générative et grands modèles de langage (LLM)
La puissance de l’IA générative repose sur les grands modèles de langage (LLM). Grâce à un entraînement approfondi sur des ensembles de données très vastes, les LLM sont capables de comprendre des instructions complexes formulées sous forme de texte en langage naturel, appelées « prompts ». Le modèle peut alors générer une réponse appropriée en se basant sur des informations textuelles ou visuelles supplémentaires fournies par l’utilisateur (par exemple, des documents et/ou des images).
L’IA générative dans l’assurance
Grâce à sa capacité à traiter et synthétiser de vastes volumes de données structurées et non structurées, l’IA générative permet d’exploiter ces informations à grande échelle, avec rapidité et précision. Par exemple, imaginez un gestionnaire de sinistres qui doit parcourir de nombreux documents pour extraire des informations spécifiques liées à un dossier. Avec l’IA générative, ce même gestionnaire pourrait demander un résumé ciblé de tous les documents relatifs au dossier et se concentrer ainsi sur la décision cruciale à prendre concernant le traitement du sinistre.
Fonctionnement de l’IA générative dans les cas d’usage typiques en assurance
Lors d’un récent webinar, les experts de Shift ont exploré les applications concrètes de l’IA générative dans le secteur de l’assurance, mettant en lumière son potentiel à simplifier les processus, améliorer la précision et accroître l’efficacité. Nous examinons ici trois cas d’usage courants et expliquons comment l’IA générative agit pour produire ces résultats.
Performance de l’IA générative sur les principaux cas d’usage clés en assurance:
Taux de précision de 95 à 99%
Augmentation de 30% du taux de subrogation
Taux de précision de 93%
L’IA générative dans l’automatisation des déclarations de sinistres
En exploitant l’IA générative pour des fonctions telles que la classification des documents, l’extraction des informations clés et l’évaluation des situations de sinistre, les assureurs ont atteint des taux de précision impressionnants de 95 à 99 %. Cela accélère non seulement le traitement des déclarations de sinistres, mais permet également d’augmenter significativement le taux d’automatisation, offrant ainsi aux assureurs la capacité de gérer les dossiers plus rapidement et avec plus de précision. À grande échelle, cet impact se traduit par une amélioration notable de l’efficacité opérationnelle et de la satisfaction client.
Exemple : Traitement d’un sinistre voyage avec l’IA générative
- Classification des documents : Les documents standards, tels que les contrats d’assurance, les rapports médicaux et les factures de voyage, sont classés dans des catégories dédiées.
- Extraction des informations : À partir du contrat d’assurance, l’IA extrait les noms, les périodes de couverture ainsi que les éléments de couverture et d’exclusion. Du rapport médical, elle extrait le nom du patient, le diagnostic et la date de début afin de vérifier si l’incident est couvert par la période d’assurance.
- Décision et synthèse : Une décision est résumée avec des informations détaillées, puis transmise à un gestionnaire de sinistres pour les étapes suivantes.
Résultats concrets
Une compagnie d’assurance voyage basée aux États-Unis traitait manuellement environ 400 000 sinistres par an, chaque dossier nécessitant entre dix jours et trois semaines de traitement. Grâce à un partenariat avec Shift, elle a pu exploiter l’IA générative pour atteindre un taux d’automatisation de 57 % avec une précision de 98 % sur les décisions de paiement, tout en réduisant le temps de traitement de trois semaines à deux minutes. Découvrez l’étude de cas complète en vidéo.
L’IA générative pour l’évaluation des responsabilités
L’IA générative est également utilisée pour automatiser l’évaluation des responsabilités. En résumant les situations de sinistre et en prenant en compte les détails des documents ainsi que la législation applicable, l’IA peut atteindre un taux de précision supérieur à 90 % pour les sinistres automobiles et 95 % pour les sinistres immobiliers. Cela se traduit par une augmentation de 30 % du taux d’acceptation des demandes de recours, améliorant significativement l’efficacité des processus de détermination des responsabilités.
Exemple : Identification d’une opportunité de recours pour un sinistre automobile
- Extraction et comparaison des détails du sinistre : Les informations relatives au véhicule tiers associées à un sinistre donné sont extraites et comparées à des sources de données externes, telles que les registres de véhicules de covoiturage et des critères juridiques complexes, afin d’identifier des opportunités potentielles.
- Identification de la responsabilité : Une fois l’opportunité détectée, les modèles d’IA générative synthétisent les détails de l’incident, notamment ce qui s’est passé et les parties impliquées, pour évaluer les responsabilités.
- Notation de l’alerte et résumé par IA générative : Lorsque tous les critères sont remplis, l’IA générative génère automatiquement une alerte notée, accompagnée d’un résumé concis des raisons de la détection et des règles applicables.
Résultats concrets
Récemment, nous avons aidé un grand assureur dommages américain à identifier une opportunité de recours dans l’État de New York, où le recouvrement des sinistres liés à la protection contre les blessures personnelles (PIP) est particulièrement complexe en raison de critères juridiques stricts. Parmi ces critères figure l’exigence que l’un des véhicules impliqués soit un véhicule commercial de transport ou pèse plus de 6 500 livres, une vérification difficile à grande échelle. Grâce à l’IA générative, nous avons analysé efficacement les données du véhicule tiers en les comparant à des sources externes, identifiant ce véhicule comme un véhicule de covoiturage enregistré, répondant ainsi aux critères de recours. Les modèles d’IA ont ensuite confirmé la responsabilité du véhicule de covoiturage dans l’accident, permettant d’alerter rapidement et précisément l’assureur. Découvrez l’étude de cas complète en vidéo.
L’IA générative pour la détection de fraude
Dans le domaine de la détection de fraude, l’IA générative excelle à identifier les incohérences entre les documents et les détails réels des sinistres. Avec un taux de précision de 93 % dans la détection de ces incohérences, elle aide les assureurs à repérer avec exactitude les déclarations de sinistres suspectes.
Exemple : Détection des dommages liés aux tempêtes vs causes liées à l’usure
Sur les photos soumises dans le cadre d’une déclaration pour dommages causés par une tempête, l’IA générative peut déterminer si les dégâts sont effectivement liés à la tempête ou simplement dus à une usure normale. Dans la vidéo ci-dessous, Arnaud Grapinet, Chief Data Scientist chez Shift, explique cet exemple ainsi que l’application de cette technologie pour différencier les dégâts des eaux des moisissures. Visionnez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus, ou regardez le webinaire complet ici.
Pour en savoir plus sur les cas d’usage, les exemples concrets et la technologie spécifique derrière l’IA générative dans l’assurance, regardez notre webinaire à la demande : Beyond the Hype: Real Examples Showing How GenAI is Already Benefiting Insurers
Analyse des solutions d’IA générative pour les usages en assurance
Avec la reconnaissance croissante de la valeur de l’IA générative dans le secteur de l’assurance, les assureurs sont confrontés à un volume d’informations sans précédent. Pour répondre à cet intérêt et à cette demande grandissants, ces solutions se sont multipliées. Cependant, toutes les IA génératives ne se valent pas, notamment en ce qui concerne le marché de l’assurance.
Les risques et limites possibles des solutions d’IA générative dans le secteur de l’assurance
L’impact des solutions ponctuelles sur la dette technique
Bien que la dette technique résulte de diverses pratiques, la mise en place d’une solution d’IA générative inadaptée peut avoir un impact significatif. Beaucoup des solutions disponibles privilégient un déploiement rapide au détriment des bénéfices à long terme, ou apportent une réponse ponctuelle à une opportunité plus large, ce qui contribue à la dette technique. Cela engendre souvent un cercle vicieux où la complexité s’accroît et les coûts augmentent continuellement. Par ailleurs, le contournement de solutions offrant la pleine valeur de l’IA générative représente un coût d’opportunité important pour le secteur de l’assurance.
Les modèles génériques présentent des limites
Les grands modèles de langage (LLM) se sont révélés très efficaces pour extraire des informations et classer des documents génériques. Cependant, ils ne présentent pas toujours des performances élevées dans des cas d’usage spécifiques à l’assurance. Ces documents contiennent souvent des informations cruciales pour la contextualisation et la précision, indispensables à la performance de toute solution d’IA générative. Les solutions de pointe sont conçues et entraînées spécifiquement sur ce type de documents propres au secteur de l'assurance.
Ce qu’il faut rechercher chez un partenaire en IA générative
Expertise approfondie en assurance et connaissance du secteur
Les assureurs doivent privilégier des partenaires en IA générative qui comprennent la complexité et les subtilités des opérations d’assurance, la conformité réglementaire et la protection des données. Contrairement aux fournisseurs d’IA généralistes, un partenaire doté d’une expertise approfondie du secteur de l'assurance peut concevoir des solutions adaptées aux scénarios réels de gestion des sinistres, de souscription et de lutte contre la fraude. Cette connaissance spécifique est essentielle pour garantir des résultats précis et conformes, renforçant ainsi la confiance, réduisant les risques opérationnels et apportant une valeur mesurable.
Approche responsable de l’IA intégrant la supervision humaine
L’IA générative doit être déployée avec des garde-fous éthiques solides et une gouvernance rigoureuse. Les assureurs doivent rechercher des partenaires engagés dans le développement responsable de l’IA, incluant la transparence, la confidentialité des données et la capacité à expliquer le fonctionnement des modèles. Il est crucial que l’IA soit conçue pour compléter – et non remplacer – l’expertise humaine. Les workflows « human in the loop » garantissent que les résultats sont validés et utilisés de manière appropriée, notamment dans des domaines sensibles comme la gestion des déclarations de sinistres ou la communication client. Cette approche responsable limite les risques et renforce la confiance dans l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Sécurité et capacités d’intégration de niveau entreprise
Les solutions d’IA générative doivent être conçues pour la capacité d'adaptation, la sécurité et l’intégration en entreprise. Les assureurs évoluent dans un environnement fortement réglementé, et tout partenaire d'IA doit répondre à des normes strictes en matière de gestion des données, cybersécurité et conformité. La réussite des partenariats dépend également de la capacité à intégrer l’IA dans les systèmes et workflows existants, offrant ainsi de la valeur sans perturber l’infrastructure en place. Un partenaire compétent proposera des API évolutives, des interfaces personnalisables et des flux de données sécurisés, soutenant la prise de décision en temps réel tout au long de la chaîne de valeur de l’assurance.
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