L’intelligence artificielle ou, plus précisément, le deep learning (apprentissage profond), parfois nommé « machine learning » est une technologie de plus en plus plébiscitée dans de nombreux secteurs. Dans celui de l’assurance, il fait peu à peu son apparition. L’insurtech Easyblue a notamment commencé à l’intégrer à son offre d’assurance. François-Xavier Combe, son CEO, nous en dit un peu plus à ce sujet.

Pour quelles applications typiques le machine learning peut-il être utile en assurance ?

L’industrie de l’assurance se nourrit depuis toujours de statistiques et de calculs. C’est une industrie très consommatrice de data. Le machine learning, deep learning ou intelligence artificielle a besoin du big data pour fonctionner. L’enjeu premier pour l’industrie de l’assurance est l’accès au big data.

Les applications sont ensuite très nombreuses : on peut par exemple faire du prédictif sur de la détection de fraude, la lutte contre le blanchiment, simplifier et démocratiser le conseil pour les assurances des entrepreneurs dans la distribution… Chez Easyblue, nous avons un robot nommé Henri dédié au conseil, qui progresse en se nourrissant de données. Il peut y avoir d’autres types de robots, comme des robots conseillers pour la gestion de sinistres.

Où en est la France en termes de deep learning dans le secteur de l’assurance ?

La France se positionne bien ! Aujourd’hui, certaines startups sont sous le feu des projecteurs sur ces thématiques : Accur8, qui a migré aux États-Unis et qui développe des modèles de pricing pour permettre d’aider les actuaires ; Descartes Underwriting, ou encore Zelros. La France est un pays d’ingénieurs, avec beaucoup de personnel très compétent en informatique. Sur ce thème très pointu appliqué à l’assurance, nous sommes très bien placés par rapport à l’international.

Qui sont les principaux acteurs du développement de cette technologie en France ?

Je connais surtout les startups, évoluant personnellement dans cet écosystème. Il faut comprendre que les clients de ces jeunes entreprises sont des grands groupes d’assurance. Les acteurs du développement de cette technologie en France ont donc accès à toutes ces données. Pour les grandes compagnies d’assurance, il y a un intérêt certain pour ces startups, voire un besoin. Il y a des domaines très pointus dans lesquels les grandes compagnies font confiance à ces petites entreprises pour se moderniser.

Chez Easyblue […] 60 % des clients accompagnés par notre robot-conseiller Henri sur notre site sont indépendants dans leur souscription. De la découverte de leurs besoins, l’analyse de leurs risques et jusqu’à la mise en place du contrat d’assurance, ces clients n’ont pas de contact avec un humain.

Ces algorithmes ont-ils vertu à remplacer l’humain dans une partie du parcours assurantiel dans un avenir plus ou moins proche ?

Chez Easyblue, ce n’est pas de la science-fiction ! 60 % des clients accompagnés par notre robot-conseiller Henri sur notre site sont indépendants dans leur souscription. De la découverte de leurs besoins, l’analyse de leurs risques et jusqu’à la mise en place du contrat d’assurance (signature électronique, paiement, création d’un espace sécurisé), ces clients n’ont pas de contact avec un humain.

La majorité de nos clients sont chez nous de petits entrepreneurs, souvent des créateurs, des TPE… ils n’ont pas accès au conseil. En effet, il est très difficile de trouver un conseiller susceptible de prendre en charge les petits comptes à l’heure actuelle. Nous offrons donc quelque chose qui n’existe pas, nous ne remplaçons même pas le travail d’humains.

Nous n’avons pas non plus le fantasme d’une relation complètement déshumanisée et l’on sait très bien, notamment pour l’assurance, qu’il y a des moments clés où il faut savoir placer des humains qui sont experts. Le jour d’un sinistre par exemple, s’il y a une question un peu existentielle ou un changement dans l’entreprise, nous avons un service client à Paris. Et cela plaît à nos clients : ils aiment pouvoir être autonomes quand ils ont du temps pour s’occuper de leur assurance, souvent à des heures où tout est habituellement fermé, et pouvoir accéder à la relation humaine via notre chat notamment, qui n’est pas un chatbot. Il y a aussi la relation par téléphone et par mail.

Cela nous permet également de nous consacrer à fond au soin apporté dans la relation client. Comme nous avons moins de contacts physiques, il faut que chaque contact soit de grande qualité. On travaille beaucoup sur le comportemental avec nos conseillers, sur l’écoute, le soin, la réactivité, l’empathie… cela nous laisse le temps de former nos équipes pour avoir un service différenciant. D’autant plus que l’I.A. permet de décharger l’humain de certaines tâches pas forcément des plus intéressantes, comme la vérification de justificatifs.

Cette technologie va-t-elle complètement changer le visage de l’assurance dans les années à venir ?

C’est déjà le cas. Après, l’assurance est une industrie tellement immense, touchant tellement de personnes différentes, d’usages… on a du mal à se rendre compte à quel point elle peut changer. Parlons par exemple de l’open banking. Si demain, un assureur peut avoir accès au compte bancaire d’un client, il va pouvoir lui donner des services très personnalisés sans qu’il ait besoin de s’en occuper.

C’est une des pistes de réflexion pour faire évoluer Henri, notre robot. Admettons qu’un professionnel achète un ordinateur. Deux ans après, il possède trois collaborateurs et décide de renouveler son parc informatique, mais oublie de recontacter l’assurance pour se mettre à jour. Car aujourd’hui, la déclaration repose toujours sur les épaules du client. Mais si Henri est capable d’aller scanner les comptes bancaires, évidemment avec une charte respectant le RGPD, il pourra proposer de lui-même la mise à jour des contrats d’assurance pour toujours avoir une protection proportionnée au risque. Et là, le paradigme change complètement. Car le plus souvent, c’est au moment d’un sinistre que les gens se rendent compte qu’ils n’étaient pas bien assurés.

Pourquoi avoir nommé votre robot Henri ?

C’est une histoire très terre à terre. Je travaillais chez Easyblue avec des freelances qui avaient construit la plateforme et une designer qui habitait Marseille et avait créé le personnage et l’appelait Henri. Comme ce nom lui allait bien, on l’a gardé !

Le deep learning n’est pas si récent, pourquoi l’assurance française ne s’y lance que si tardivement ?

Un jour, j’ai lu que la première compagnie d’assurance à se doter d’un ordinateur en 1954 était une entreprise française : l’Ancienne Mutuelle, qui est l’ancêtre d’AXA. La construction des systèmes IT des grandes compagnies d’assurance que l’on connaît sont des architectures très anciennes. Et malheureusement, je pense que dans les années 2000, il y a eu des déficits d’investissement et de culture de l’innovation qui ont minoré la vision stratégique des grandes sociétés. Elles n’ont donc pas assez investi dans ces domaines, comme le deep learning. Mais maintenant, nous sommes en plein dedans, donc les acteurs de l’assurance y vont à marche forcée.

C’est un peu le « syndome Kodak ». Le grand défi est aussi la façon d’entrer dans une ère où l’architecture est beaucoup plus ouverte. Avant, chacun avait son IT et le protégeait. Désormais, la complexité du monde est tellement immense qu’on va agir par des API, des services tiers qui s’imbriquent les uns dans les autres. Ce qui suppose de changer de paradigme. Il y a également une question de culture et ce n’est pas pour rien que l’I.A. émerge surtout du monde des startups, qui recrutent surtout des jeunes diplômés, qui sont passionnés par l’idée de changer le monde à leur niveau.

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