Le secteur de l’assurance doit miser sur l’intelligence visuelle pour accompagner sa transformation numérique

Julio Pernía, CEO de Bdeo partage son expertise sur cette technologie dans le secteur de l’assurance.

Souvent controversée, il est pourtant indéniable que cette technologie permet de réduire les délais, les coûts et les erreurs humaines. Nombreux sont les secteurs qui ont recours à l’intelligence artificielle pour ces raisons et le monde de l’assurance a bien compris que son utilisation se traduisait par une prise en charge plus rapide et efficace des sinistres, aussi bien pour l’automobile que pour habitation. Néanmoins, située à la frontière du numérique et de l’humain, cette technologie pose question : est-elle suffisamment sécurisée pour que l’on puisse lui confier nos données ? La tendance des consommateurs semble pencher pour l’affirmative. Selon une enquête de l’IFOP, les personnes interrogées se sentent de plus en plus prêtes à s’y fier. En effet, elles font déjà plus confiance à l’IA en 2020 (64 %) qu’en 2019 (58 %). De plus, 21 % d’entre elles en ont une meilleure opinion depuis le début de la crise sanitaire liée au COVID-19.

Comment les responsables de compagnies d’assurance et des mutuelles peuvent-ils évaluer la qualité des solutions proposées ? D’un point de vue technique, les capacités d’une technologie entraînée et bénéficiant du machine learning s’avèrent nettement plus précises que celle d’un être humain, limité par ses sens. Un tel système est capable de détecter des détails invisibles à l’œil nu et parfois même d’en déduire la cause avec une marge d’erreur réduite. Ce phénomène se vérifie encore davantage lorsque la solution d’intelligence visuelle dispose d’une analyse par pixel, contrairement à une évaluation qui se limiterait aux dommages de manière globale. Il également important de prendre en compte la base de données sur laquelle la solution s’appuie : doit-elle régulièrement être mise à jour selon les modèles de véhicule et risque-t-elle donc d’être obsolète à certains moments ? Ou évalue-t-elle les dommages pixel par pixel selon les pièces du véhicule quel qu’il soit, ce qui représente un gage de fiabilité supplémentaire ?

Un bon indicateur de la fiabilité d’une solution d’intelligence visuelle est représenté par les normes de cybersécurité que celle-ci a pu obtenir. Des organismes indépendants et reconnus au niveau mondial tels que l’ISO (Organisation internationale de normalisation) fournissent un bon point d’ancrage pour l’évaluation de la sécurité d’une plateforme. Il peut également être utile de se renseigner sur l’hébergement de la solution dans le cloud : s’agit-il d’un fournisseur dont les fonctionnalités sont reconnues en matière de sécurité ? En outre, comment la plateforme s’est-elle équipée pour lutter contre les pannes et autres incidents ? Les données sont-elles chiffrées afin de les rendre incompréhensibles pour les personnes non autorisées ? Enfin, le transit de ses données est-il effectué d’une manière qui respecte la protection et la confidentialité des utilisateurs ?

L’intelligence artificielle qui permet déjà de révolutionner de nombreux secteurs professionnels semble s’imposer comme un acteur majeur pour la pérennisation des entreprises. En s’appuyant sur une stratégie de sélection qui prend en compte les aspects sécuritaires des outils proposés, celles-ci ont donc tout à y gagner. Et je ne peux qu’ajouter qu’à l’ère de la transformation numérique, la branche de l’intelligence visuelle offre quant à elle des perspectives prometteuses dans le domaine de l’assurance automobile et habitation.

Ainsi, la compagnie d’assurance du futur sera intelligente ou ne sera pas.