Intelligence artificielle : 3 axes explorés par la Société Générale sur l’assurance

La branche assurances de la Société Générale prépare l’industrialisation de premiers cas d’usage Data et IA. L’entreprise prévoit aussi de développer des applications tournées vers la relation client.

Comme déjà par le passé, la Société Générale a apporté des précisions sur sa trajectoire numérique par le biais de son PDG, Frédéric Oudéa. En novembre 2021, le groupe financier livrait ainsi des détails sur sa stratégie en matière de valorisation des données et d’exploitation de l’intelligence artificielle.

Ces usages ne portent d’ailleurs pas seulement sur les activités bancaires de la Société Générale. La division Assurances mène elle aussi des travaux dans ce secteur, comme tient à le souligner Matthieu Durut, directeur du DataHub de Société Générale Assurances.

L’IA pour l’efficacité opérationnelle et la relation client

Ainsi, l’entreprise développe des applications de l’IA au service des clients et de ses collaborateurs. Concernant les salariés, l’objectif est notamment d’automatiser des actions, en particulier les plus répétitives.

La finalité de ces usages IA est souvent alors un gain d’efficacité opérationnelle. Le groupe indique conduire plusieurs projets dans ce secteur avec la “réussite” de premiers cas d’usages, qui débouchera sur leur industrialisation.

On retrouve ainsi des applications courantes de l’IA dans l’assurance, comme la catégorisation automatique des emails. Chaque mois, plus de 70.000 messages reçus sont traités automatiquement.

D’autres assureurs ont déployé des systèmes similaires, en développement interne ou via une startup comme Golem.ai, spécialisée dans ces traitements. Allianz France, par exemple, exploite depuis 2019 Ask Mail.

En 2020, l’outil permettait le traitement d’un million de courriels par an. Il répondait surtout à un besoin des équipes relation client en matière de routage des messages aux bons destinataires (après donc classification).

Analyse et extraction d’informations dans des PDF

Chez Société Générale, des technologies d’IA, comme l’OCR, sont aussi exploitées pour la “lecture automatique et l’extraction d’informations à partir de PDF”. Ainsi, ce sont “70% des documents” qui sont traités de manière automatique. L’automatisation contribue en particulier à réduire “considérablement le temps de gestion de contrats d’assurance automobile.”

L’assureur a aussi mis à disposition des gestionnaires une interface à base d’IA. Elle est destinée à accélérer la validation des documents clients. La réduction du temps de traitement est estimée à 50% à 70% par la Société Générale.

Contrôle des déclarations bancaires, des KYC (Know your customer) et des documents de gestion des sinistres santé collective font également appel à de l’IA dans des filiales étrangères de l’assureur. En République Techèque, c’est pour détecter les fraudes à l’indemnisation que l’IA est sollicitée.

Toutefois, la Société Générale souligne que l’intelligence artificielle bénéficie également à ses clients – et aussi directement ou indirectement à ses activités, via des réductions de coûts notamment. En matière d’amélioration de la relation client, trois 3 axes sont identifiés comme prioritaires.

SG Assurances cherche à exploiter les données pour déclencher des propositions d’assurances personnalisées et temps réel. Pour cela, elle s’appuie sur des scores d’appétence et la détection des “moments de vie”, des opportunités en termes de vente de produits d’assurance.

Recommandations temps réel et conseillers augmentés

L’objectif, après plus de “18 mois en étroite synergie avec les réseaux bancaires” du groupe, est de “systématiser des propositions d’usages en lien avec les moments de vie de nos clients.”

SG souhaite aussi progresser sur le “conseiller augmenté”. L’IA suggère au conseiller des produits à proposer au client à un instant donné. La solution doit en outre fournir “l’argumentaire commercial le plus adapté au contexte de son client.” Enfin, en matière d’usage de l’IA, la Société Générale veut développer l’assurance paramétrique.

La finalité est d’automatiser l’indemnisation. Via son assurtech Moonshot Insurance, les clients peuvent être indemnisés automatiquement en cas de casse de l’écran de leur téléphone. Le processus d’indemnisation repose sur un algorithme de reconnaissance d’image. Celui-ci analyse la photo envoyée par l’assuré – qui communique aussi le numéro IMEI du terminal.

Société Générale mobilise ses ressources digitales, dont 50 experts de la Data et un data lake de 50.000 Go, pour développer ses cas d’usage. Au niveau groupe, l’entreprise revendique plus de 1000 experts de la donnée dans ses rangs, dont 65 CDO, des Chief Data Officers.

Fin 2021, il affichait plus de 330 cas d’usage de la data et de l’IA en production. Parmi ces réalisations, 170 faisaient appel à de l’intelligence artificielle. Ces produits Data/IA devaient permettre de dégager 230 millions d’euros de la valeur. Mais ces applications ne sont pas une spécificité de Société Générale.

L’assurance s’active, sans oublier l’éthique

A la Mutuelle Générale, sont par exemple développés les usages de l’analytics via des tableaux de bord à destination des dirigeants. En 2020, Allianz France comptabilisait 5 millions d’actes de gestion assistés par l’IA grâce en particulier à son framework Ask. Depuis 2020 aussi, Maaf et Macif testent l’IA pour le service client.

La Maif conçoit en particulier ses propres outils NLP via une solution open source, Melusine. Mais ces développements soulignent aussi la nécessité d’inscrire ces projets dans une démarche éthique et transparente. CNP Assurances a nommé il y a presque deux ans un responsable de l’éthique de l’IA.

La sanction l’année dernière d’AG2R La Mondiale par la Cnil illustre par ailleurs la nécessité de mener une réflexion globale autour des données. Respect de bonnes pratiques et usages responsables sont indispensables à la confiance des clients, comme des salariés.

“Pour les mettre en place au sein d’une entreprise, il est indispensable de ne pas avoir peur de la machine et de la technologie”, appelle Matthieu Durut. L’adoption transverse d’une culture data participe aussi à installer cette confiance.