L'IA visuelle : une seconde vue 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 longues et exigeantes. Les assureurs qui parviennent à 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 pour l'IA d'apporter de la valeur ajoutée à des points clés de la chaîne d'assurance, de la demande à la souscription et au traitement 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 matériels.

Trouver l'objectif

Les assureurs sont désireux d'exploiter les progrès des technologies d'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 être visuellement entraînable vers 2014", explique Jimmy Spears, responsable du secteur automobile chez Tractable. "Je veux dire par là qu'elle a acquis la capacité de l'œil humain et qu'elle pouvait 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, depuis les accrochages jusqu'aux pertes totales, et l'IA peut être entraînée à identifier le degré d'endommagement à partir de ces images. L'IA peut être entraînée à identifier le degré de dommage à partir de ces images. On obtient ainsi une énorme piste de données numériques, une mine d'or pour l'IA qui permet d'établir des rapports et des estimations de dommages précis."

Spears affirme que la précision de l'IA visuelle est égale, sinon supérieure, à celle d'un évaluateur humain et qu'elle offre une rapidité et une orientation client bien supérieures à celles du traitement manuel. "L'IA élimine les frictions des évaluations en personne", dit Spears, "et met 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" laisse entrevoir comment le processus commence. À la suite d'un accident de voiture, les clients prendront une image des dommages à l'aide de la caméra d'un smartphone. "La technologie connectée ouvre le bal", explique M. Spears, "et il n'est pas nécessaire de télécharger une application, puisque votre assureur vous fournit un lien web pour envoyer une image à partir de 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 causés à la voiture et générer un retour d'information sur place."

Une fois les photos livrées au premier avis de sinistre (FNOL), l'IA analyse les informations et évalue les dommages sans délai. C'est là que l'apprentissage profond par entraînement visuel entre en jeu. "L'IA effectue un triage pour calculer précisément les coûts de réparation", explique Spears, "ce qui se traduit par des temps de réponse beaucoup plus rapides. 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, la rapidité et l'efficacité accrues aident 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 effectuées sans interruption.

Cibler le secteur de l'immobilier

L'IA visuelle offre également d'énormes possibilités aux assureurs immobiliers. Après avoir prouvé les avantages pour les assureurs automobiles et leurs clients, Tractable applique désormais la même technologie pour évaluer les dommages aux biens, ce qui, selon M. Spears, constitue un défi croissant en raison de l'augmentation des événements catastrophiques.

Le changement climatique entraîne une augmentation de la fréquence et de la gravité des catastrophes naturelles", explique M. Spears, "mais l'IA peut améliorer considérablement la reprise après sinistre". Comme pour les évaluations de voitures, l'IA générera des rapports précis basés sur des photos ou des vidéos envoyées via des smartphones. Il n'est donc plus nécessaire qu'un évaluateur aille voir le bien en personne, et il est plus facile de hiérarchiser les cas urgents."

Spears souligne 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 le pic 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 les évaluations sur place avant de recevoir les paiements". La solution d'IA immobilière de Tractable, déployée pour la première fois au Japon, a permis de réduire les temps de cycle entre le sinistre et le règlement à une seule journée."

Une vision de l'avenir

La polyvalence est un avantage clé de l'IA visuelle. Spears affirme qu'elle peut être transformatrice pour toute activité d'assurance qui nécessite des évaluations visuelles. D'autres industries et secteurs, comme l'agriculture et la fabrication, peuvent également en bénéficier. "Les sinistres automobiles et matériels sont les cas d'utilisation immédiats et évidents", explique Spears, "mais toute image ou vidéo a une histoire à raconter. C'est le rôle de l'IA visuelle de raconter cette histoire de manière complète, précise et beaucoup plus rapide qu'un humain."