Après un premier projet d’IA générative servant à vérifier la conformité RGPD des écrits dans son CRM, la Macif est passé au serveur vocal interactif (SVI) en langage naturel afin de mieux router les appels de ses assurés.
Projets d’IA générative RAG
Désormais, ce sont plusieurs projets et expérimentations autour de l’IA générative et du RAG qui sont menés autour de ses bases de données documentaires. La Macif s’appuie sur son partenaire technologique Illuin Technology. C’est ce que présente Walid Ben Ghezala, IA et RPA Team Manager chez Macif. Il a pris la parole à l’occasion de l’événement InsurDay le 19 novembre. La Macif gère 6 millions de sociétaires et 64 millions de contacts par an.
Eviter que des données à caractère personnel, soient introduites par les chargés de clientèle
Macif a enchaîné avec un gros projet, le serveur vocal interactif en langage naturel. Ce SVI permet de routeer des appels en langage naturel, et évite de « taper zéro, taper un, taper deux ». L’assureur reçoit 14 millions d’appels entrants par an. « Nous atteignons 95% de précisions dans le routage, ce qui est juste très bien » se félicite le responsable.
Comprendre tous les métiers de l’assurance
Ce projet de SVI a été construit progressivement. L’IA est destinée à améliorer la relation client de la Macif, notamment au niveau des collaborateurs de l’assureur, et également pour les clients en routant plus rapidement leurs appels. Un des défis, c’est qu’il fallait comprendre l’ensemble des métiers de l’assurance, de l’IARD à la santé et la prévoyance, en passant par la Finance épargne.
« Il a fallu utiliser les derniers modèles de langages pour obtenir ce niveau de compréhension »
De plus, le choix a été fait de migrer l’ensemble des numéros de Macif vers un numéro unique pour obtenir une meilleure lisibilité pour le grand public. Des dizaines de numéros étaient employés pour faire de la segmentation d’intentions, « Quand on migre tous les numéros vers un seul, on est obligé d’avoir une capacité de compréhension bien meilleure pour pouvoir tout de même traiter l’ensemble des demandes entrantes et les router vers les bons conseillers » poursuit Illuin Technology.
Deux cents intentions de l’appelant
La démarché a été de comprendre progressivement l’ensemble de ces deux cents intentions, en procédant petit bout par petit bout avec chaque équipe métier, en commençant par l’IARD qui est le cœur de la Macif. Progressivement, de la compréhension a été ajoutée. Ce projet a débuté en juillet 2021 et depuis, le SVI en langage naturel ne cesse d’être amélioré en y ajoutant des capacités de self-care, c’est-à-dire de capacité de pouvoir gérer des processus de bout en bout. C’est-à-dire la génération d’attestations ou la prise de rendez-vous.
« Des équipes métiers sont libres d’ajouter de nouvelles intentions »
« La plateforme permet l’utilisation d’une IA hybride, c’est-à-dire sur certains cas d’usage, on va pouvoir implémenter des scénarios avec des small language models qui vont comprendre certaines intentions et pouvoir router directement vers les bons scénarios, les bonnes personnes » explique Illuin Technology.
Une plateforme pour choisir le bon LLM
« Et sur d’autres, on va pouvoir éventuellement utiliser de l’IA générative. La plateforme vient avec tout cet outillage qui permet de choisir le bon LLM, de vérifier qu’il ne dit pas n’importe quoi, qu’il n’hallucine pas. Et notamment, c’est aussi des choses qu’on expérimente avec à la Macif, sur tout ce qui est RAG » précise Illuin Technology.
« Le sujet du RAG, la recherche documentaire, est très important aujourd’hui pour une entreprise »
L’aspect ingestion en production des données est alors clé. Macif a été confronté à des données qui ne sont pas très propres. « Pour pouvoir avoir une IA générative capable de nous répondre sur nos données, le plus important, c’est le nettoyage de la donnée, comment l’ingérer d’une manière efficace et en production » établit-il. « Quand les données arrivent, est-ce qu’on est capable de les traiter d’une manière automatique ? Quels sont les cas qui échappent à l’aspect automatique ? » interroge-t-il.
Une fabrique de données non structurées
« C’est un point très important pour avoir une IA générative capable d’aider les métiers. Et aujourd’hui, nous travaillons sur une approche assez originale pour faciliter l’ingestion des données, avoir une fabrique de données non structurées pour aider les IA génératives ou même aider d’autres cas d’usage » décrit-il.
L’important est que l’information reste pertinente et maintenue régulièrement. « Autrement, l’IA générative va avoir des tendances à halluciner si la qualité de la donnée initiale n’est pas là. C’est ce qu’on a pu découvrir aussi en expérimentant avec la Macif » prévient Illuin Technology. Il faut donc mettre en place la mise à jour de cette connaissance, de ces données par les métiers pour avoir des résultats pertinents ensuite.
