L'IA visuelle : une seconde vision pour les assureurs

L'assurance a toujours été une profession à forte intensité de main-d'œuvre, où le détail et la précision sont essentiels. L'évaluation des risques, le calcul des primes et l'examen des demandes d'indemnisation sont des activités qui prennent du temps et qui sont exigeantes. Les assureurs qui peuvent accroître la précision dans ce domaine tout en gagnant du temps bénéficieront donc d'un solide avantage concurrentiel. C'est là que l'automatisation et l'intelligence artificielle (IA) peuvent générer des gains importants en termes de traitement direct et d'expérience client.

La plupart des gens connaissent les chatbots pilotés par l'IA, généralement utilisés pour guider les clients dans leur parcours d'assurance, mais il existe de nombreuses autres façons dont l'IA peut ajouter de la valeur à des points clés de la chaîne d'assurance, de l'étape de la demande à celle de la souscription et de la gestion des sinistres. Un exemple est l'utilisation innovante de l'IA visuelle, ou vision par ordinateur, pour soutenir les rapports de dommages dans les sinistres automobiles et immobiliers.

Trouver le bon filon

Les assureurs sont désireux d'exploiter les progrès des technologies de l'IA telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, qui reflètent la façon dont les humains construisent leurs connaissances par l'expérience et les voies neuronales. En ce qui concerne l'IA visuelle, le point de basculement s'est produit après que des recherches universitaires au Royaume-Uni ont inspiré le lancement de Tractable, qui permet aux assureurs d'exploiter la puissance de la vision par ordinateur pour évaluer les voitures ou les maisons des clients.

"L'IA a commencé à s'entraîner visuellement vers 2014", explique Jimmy Spears, responsable du secteur automobile chez Tractable. "Cela signifie qu'elle a acquis les capacités de l'œil humain et peut faire des distinctions fines entre les formes et les objets. Les accidents automobiles constituent un cas d'utilisation évident. Il existe des millions d'images classées de voitures endommagées, de l'accrochage à la perte totale, et l'IA peut être entraînée à identifier le degré de dommage à partir de ces images. L'IA peut être entraînée à identifier le degré de dégâts à partir de ces images. On obtient ainsi une énorme traînée de données numériques, une mine d'or pour l'IA, qui permet d'établir des rapports précis et d'estimer les dégâts.

Selon M. Spears, la précision de l'IA visuelle est égale, voire supérieure, à celle d'un évaluateur humain et offre une rapidité et une orientation client bien supérieures à celles du traitement manuel. "L'IA élimine les frictions liées aux évaluations en personne, explique M. Spears, et place un expert visuel au cœur de votre flux de travail et dans la poche de vos clients.

L'IA visuelle en action

La référence aux "poches des clients" indique comment le processus commence. À la suite d'un accident de voiture, les clients prendront une photo des dégâts à l'aide de l'appareil photo de leur smartphone. La technologie connectée donne le coup d'envoi", explique M. Spears, "et il n'est pas nécessaire de télécharger une application, car votre assureur vous fournit un lien web pour que vous puissiez envoyer une image depuis votre téléphone". En plus d'analyser des images statiques, la technologie de Tractable peut également collecter des données en direct à partir d'une vidéo des dommages subis par la voiture et générer un retour d'information sur place."

Une fois les photos envoyées au moment de la première déclaration de sinistre, l'IA analyse les informations et évalue les dommages sans délai. C'est là que l'apprentissage profond par l'entraînement visuel entre en jeu. "L'IA effectue un triage pour calculer avec précision les coûts de réparation", explique M. Spears, "ce qui se traduit par des temps de réponse beaucoup plus courts. Sans l'IA, les évaluations peuvent prendre des jours ou des semaines, mais avec l'IA, vous pouvez réaliser une évaluation à partir de photos FNOL en seulement trois minutes."

Selon M. Spears, cette rapidité et cette efficacité accrues profitent à tous les acteurs du cycle de l'assurance : les équipes chargées des sinistres, les spécialistes de la réparation, les tiers impliqués dans les sinistres et, bien sûr, les assurés. Les estimations sont fournies instantanément, les pièces peuvent être achetées rapidement et livrées aux ateliers de carrosserie, et les réparations peuvent être achevées sans interruption.

Cibler le secteur de l'immobilier

L'IA visuelle a également un énorme potentiel pour les assureurs de biens. Après avoir démontré les avantages pour les assureurs automobiles et leurs clients, Tractable applique désormais la même technologie à l'évaluation des dommages aux biens, ce qui, selon M. Spears, constitue un défi croissant en raison de l'augmentation du nombre de catastrophes.

Le changement climatique entraîne une augmentation de la fréquence et de la gravité des catastrophes naturelles", explique M. Spears, "mais l'IA peut grandement améliorer la reprise après sinistre". Comme pour l'évaluation des voitures, l'IA produira des rapports précis sur la base de photos ou de vidéos envoyées par des smartphones. Il n'est donc plus nécessaire qu'un évaluateur se rende sur place, et il est plus facile de donner la priorité aux cas urgents."

M. Spears cite l'exemple des typhons au Japon, où des milliers de personnes ont subi des dommages matériels en 2021. "Il est difficile pour les assureurs de gérer l'augmentation des demandes d'assurance habitation après des catastrophes de cette ampleur", explique-t-il. "Et si vous dépendez d'une main-d'œuvre humaine, les gens peuvent attendre des mois pour des évaluations sur place avant de recevoir des paiements. La solution AI property de Tractable, déployée pour la première fois au Japon, a permis de réduire le temps de cycle entre le sinistre et le règlement à une journée seulement."

Vision de l'avenir

La polyvalence est un avantage clé de l'IA visuelle. Selon M. Spears, elle peut transformer toute activité d'assurance nécessitant des évaluations visuelles. D'autres industries et secteurs, tels que l'agriculture et l'industrie manufacturière, peuvent également en bénéficier. "Les sinistres automobiles et matériels sont les cas d'utilisation immédiats et évidents", explique M. Spears, "mais toute image ou vidéo a une histoire à raconter. C'est le travail de l'IA visuelle de raconter cette histoire de manière complète, précise et beaucoup plus rapide qu'un humain."