Intelligence artificielle et intelligence humaine : les clés pour une gestion optimale des sinistres

Intelligence artificielle et intelligence humaine : les clés pour une gestion optimale des sinistres  

L’expertise et le chiffrage des dommages automobiles ont beaucoup évolué pour les assureurs, les experts et les réparateurs qui identifiaient les dommages et déterminaient les coûts de réparation manuellement. Ce processus long et fastidieux peut désormais être réalisé en seulement quelques minutes et automatiquement par des solutions qui utilisent l'Intelligence Artificielle (IA) – mais est-ce suffisant ? 

Il est vrai que les développements de Deep Learning et la puissance de la technologie de Computer Visions (vision par ordinateur), également connue sous le nom de Visual Intelligence (VI), ont permis aux data scientists de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) capables de détecter automatiquement les dommages d’un véhicule et de calculer le coût des réparations à partir de photos. Néanmoins, cela ne signifie pas que l'expertise humaine soit devenue obsolète pour le chiffrage du sinistre. En fait, c'est même plutôt le contraire : sans remplacer l'humain, la machine lui apporte un soutien précieux. 

Lorsqu'elles sont utilisées efficacement, l’association unique d'IA, de ML, de VI et d'intelligence humaine crée un système plus intelligent et plus productif où l’expertise humaine est au cœur de son fonctionnement. Les machines étant par nature objectives et déterministes, elles sont idéales pour aider à automatiser des tâches simples et répétitives. Elles permettent aussi d’apporter de la cohérence à des décisions parfois subjectives telles que le calcul des coûts de réparation automobile. 

Désormais libéré du travail répétitif et des tâches administratives, l'assureur, l’expert ou le réparateur peut ainsi consacrer plus de temps aux activités qui créent de valeur pour l'entreprise tout en améliorant l'expérience client. Dans le secteur de la réparation automobile, c’est à la fois une bonne pratique et même une nécessité que les systèmes d'IA et de ML puissent inclure l’intervention humaine et son expertise dans le processus lorsqu’elles sont justifiées. Le plus grand atout d’une machine étant la cohérence, c’est aussi ce qui la rend aveugle à un autre aspect important du processus d’estimation des réparations : la nuance. Par conséquent, une approche hybride est alors la meilleure solution. 

Pour qu’une approche hybride soit optimale, elle doit tenir compte des forces et des faiblesses, à la fois de l'homme et de la machine. Par exemple, la solution peut utiliser la technologie de Computer Vision pour automatiser le processus de détection, de localisation et de saisie des dommages en faisant office d' "yeux" afin de produire un rapport. Elle combine ensuite les résultats de VI avec les données réelles du véhicule et les meilleures pratiques de réparations automobiles pour apporter de la cohérence dans le chiffrage tout en limitant l’aspect subjectif inhérent aux processus d’estimation. 

Une fois que la machine a généré le rapport de sinistre, l’assureur, l’expert ou le réparateur peut les examiner afin de détecter les éventuelles erreurs, les nuances contextuelles ou les exceptions. Au besoin, il y apporte des corrections permettant ainsi d’avoir un système de contrôle et de sécurité. La machine tire ensuite les leçons de ce dossier, apprend, puis le processus peut se répéter. Au fil du temps, de plus en plus de dossiers sinistres sont pris en charge par l'IA avec cohérence. L’assureur, l’expert ou le réparateur peut alors consacrer plus de temps aux demandes complexes afin d'accélérer la gestion du sinistre et permettre au conducteur de récupérer sa voiture plus rapidement. 

Maîtriser le bon équilibre entre l’association de l’IA, des données de réparation automobile et l'expertise humaine est la clé pour produire des estimations précises, cohérentes et optimales. Les solutions d'estimation intelligente comme Qapter qui maîtrisent ces technologies sont optimales pour bénéficier du plein potentiel de l’estimation sur photos. 

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