L’IA au service du secteur de l’assurance

82 % des acteurs du secteur de l’assurance seraient prêts à investir dans les technologies de l’IA. Outre les objectifs classiques de performance et de satisfaction client, ces techniques permettraient de centrer le travail des collaborateurs en assurance sur leur assuré en évacuant les tâches à faible valeur ajoutée.

Faisons un point sur les deux outils d’IA classiquement utilisés par le secteur de l’assurance avant de faire un focus sur les techniques de machine learning, levier très fort d’automatisation et de quantification du risque.

Les techniques d’IA compatibles avec le secteur de l’assurance

Les techniques d’IA sont divisées en plusieurs catégories. Le RPA ou encore les techniques de machine learning sont utilisés de plus en plus par les acteurs de l’assurance.

Les techniques de RPA (Robotic Process Automation) sont intéressantes pour le pré-traitement d’un sinistre déclaré par l’assuré : le sinistre va être identifié, catégorisé, et dirigé vers l’entité compétente. Sa limite principale : ses capacités sont limitées justement à cette activité.

Pour être parfaitement efficace, le RPA peut être rattaché à des techniques d’intelligence artificielle plus poussées telles que les algorithmes de machine learning ou de deep learning.

Ces techniques sont elles très intéressantes pour les acteurs de l’assurance :

• optimisation des processus internes grâce au traitement de la data et sans intervention humaine,
• économies grâce à la détection automatique de comportements frauduleux,
• satisfaction client grâce à l’étude de la data afin de proposer des offres sur-mesure à l’assuré,
• gestion rapide et efficace grâce à la prise en charge d’actions à faible valeur ajoutée par des outils de self care ou encore de chatbots.

Concrètement, l’IA cherche à reproduire, amplifier et améliorer le processus de prise de décision humaine à l’aide de machines. Ces automatisations permettent ainsi au collaborateur d’assurance de se concentrer davantage sur la relation avec son assuré.

Rentrons plus en détail sur les techniques de machine learning utilisées notamment par Am.IA Solutions.

Focus sur le machine learning

L’assurance cherche par nature à évaluer un risque.

Pour ce faire, elle va se baser sur des prévisions d’événements futurs et sur l’estimation de la valeur ou encore de l’impact de ces perspectives : toutes ces données (open data, data en interne ou autre) sont exploitées par des techniques de machine learning.

Le travail de machine learning est généralement décomposé de la manière suivante :

• 1ère phase — préparation des données d’entraînement

Cela consiste en un traitement préalable (nettoyage des données, décomposition des données et agrégation de données…), ce prétraitement a pour objectif de préparer les données afin de les rendre exploitables par les algorithmes d’apprentissage automatique.

• 2ème phase — entraînement de la machine sur plusieurs algorithmes d’apprentissage. Il s’agit ici de tester notre jeu de données avec plusieurs algorithmes et différentes combinaisons de paramètres afin de comparer les performances de ces résultats.
• 3ème phase dite de prédiction durant laquelle est appliqué le modèle déduit de la phase d’apprentissage à de nouvelles données afin d’en extraire les sorties attendues.

Cette technique est très utilisée dans le secteur de l’assurance notamment sur la prédiction des comportements des assurés, ou sur l’adaptation des contrats aux besoins de leurs assurés.