Quand l’IA et le Big Data accélèrent l’indemnisation et la prévention

Intelligence Artificielle & Big Data : redéfinition et conséquences sociétales, individuelles et cognitives… Ci-dessous la synthèse d’un petit déjeuner organisé par le groupe Saretec. Ou comment ces technologies permettent au courtier d’accélérer son processus d’indemnisation.
 

La transformation digitale est surtout portée, ces temps derniers, par l’intelligence artificielle et le Big data dans l’assurance. Deux préoccupations au menu du dernier petit déjeuner du groupe Saretec, spécialiste de l’expertise et de l’indemnisation. « Nous avons avant tout abordé la numérisation des processus dans une première étape de projets de transformation numérique qui continue encore chez certains acteurs. Mais certains algorithmes d’intelligence artificielle ou de Big data commencent à apporter des solutions nouvelles dans les procédures d’indemnisation de souscription sans oublier la vie d’un contrat », estime Jean-Vincent Raymondis, Directeur général adjoint de Saretec.
 
Optimiser l’utilisation des données …
C’est ainsi que le groupe propose déjà des solutions sur le terrain, utilisées par des assureurs, comme SmartCare, qui associent données techniques de sinistres et celles issues de l’Open data. Résultat, « nous créons de la réproductibilité (capacité de réutiliser ces données pour d’autres cas d’indemnisation, ndlr) à travers une logique de modélisation et de prévision qui génèrent des montants d’indemnisation plus fins », indique-t-il. Il ajoute : Fruit d’un développement interne, « cette solution permet d’aller plus rapidement vers des cas plus pertinents ».
 
… en sachant les contextualiser
Pour fonctionner, elle s’appuie sur les données, véritable matière première des assureurs ; cependant, l’on voit que les données brutes ne servent pas à grand-chose quand elles manquent de contexte. Grace à ce dernier, l’intelligence artificielle et le Big Data prennent tout leur sens et éclairent les décisions. Le « machine learning » (discipline de l’intelligence artificielle dont les machines apprennent automatiquement) spécifie des cas qui peuvent être reproduits rapidement. Concrètement, un client qui déclare un sinistre obtient une réponse rapide de son estimation dans un langage simple du fait de corrélations.
 
De nouveaux outils au service de la prévention et de l’indemnisation
Face à l’avancée de l’outil, « nous continuons à l’alimenter de données brutes, ce qui grâce à cet enrichissement permet de procéder à une estimation plus fiable des indemnisations », observe Jean-Vincent Raymondis. De ce point de vue, il constitue pour les courtiers un outil de proposition d’indemnisation plus rapide et plus simple. De même, il permet aussi de procéder à une analyse fiable de l’exposition d’un portefeuille, dans le cadre d’une stratégie de prévention soutenue par une autre solution, en l’occurrence, Vega.

Longtemps réservés aux réassureurs, ces outils se démocratisent. A la faveur de l’apport des technologies du Big data et de l’intelligence artificielle.