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 ?