L’IA générative permet d’aller très loin sur certaines tâches chez l’assureur Generali en France. L’apport apparaît bénéfique bien que l’IA générative ne soit pas fiable à 100%. Un net optimisme est affiché chez l’assureur à l’occasion des tests actuels de l’IA générative. Generali reconnait cependant qu’il conserve obligatoirement l’humain dans la boucle afin de contrôler les résultats et ne pas raconter n’importe quoi.

C’est ce que l’on comprend à l’écoute de Eric Merville, directeur en charge des sinistres atypiques chez Generali France et d’Emmanuel Néré, directeur de la transformation stratégique et de l’innovation chez Generali France.

De manière très transparente, l’assureur a reçu la presse le vendredi 21 mars au centre Future4Care, à proximité de la bibliothèque François Mitterrand dans le 13ème arrondissement de Paris, afin de présenter ses usages et ses tests de l’IA générative qui épaule ses équipes dans le cadre de la relation client et de ses processus métiers.

Le responsable des sinistres atypiques partisan de l’IA générative

Les employés de Generali vont très loin aujourd’hui dans l’intégration de l’IA générative, explique Eric Merville. Ses 70 collaborateurs sont mobilisés sur des sinistres complexes et atypiques à gérer, tels que l’explosion de la rue de Trevise à Paris ou un yacht qui coule dans des pays lointains. « On utilise l’IA générative dans le quotidien du collaborateur. Par exemple, pour ouvrir un sinistre, il faut respecter une quantité de normes et de règles » rappelle-t-il. Il décrit des tests en cours dans son service menés avec les solutions d’OpenAI.

Si le collaborateur est nouveau, il lui faut demander à ses collègues comme procéder. Avec l’IA générative, il a la réponse automatiquement. « Je n’ai plus besoin de récupérer le document à droite et à gauche. Je pose ma question et j’ai automatiquement la liste des documents, je sais d’où ça vient et je peux y accéder et en deux clics, j’ai l’information » se félicite Eric Merville.

Le deuxième apport de l’IA generative est l’analyse de documents. « L’analyse de documents, cela va très loin » pointe le responsable. Lors de la déclaration d’un sinistre, il dispose de factures, et du contrat du client. « Je vais poser plein de questions à mon IA générative. Tiens, est-ce que ce sinistre est couvert ? Quel serait le montant que je suis censé indemniser ? Explique-moi s’il y a des problèmes. Ça, ça marche. Ça marche très bien » lance-t-il.

Malgré ses erreurs, l’IA générative est une aide pour les collaborateurs

Il se reprend toutefois. « Il y a encore des erreurs » reconnaît-il. Pour autant, l’IA générative constitue une aide. « On est en capacité aujourd’hui d’apporter des solutions d’aide à la décision à nos collaborateurs » résume-t-il. Il cite un autre exemple qu’il considère comme étant complètement fou. « On a un sinistre sur un yacht avec des clients qui sont dans les pays lointains. Bien évidemment, on est en droit anglais ou international avec des experts internationaux. Nos collaborateurs sont Français” pose-t-il.

Malgré ces contraintes, l’IA débloque l’accès au dossier. “Ce qu’on est capable de faire, avec un rapport d’experts, on est capable sur des documents en anglais, sur des contrats en anglais, de poser des questions en français et d’avoir des réponses structurées en français ! Et en plus, qui sont justes. Ce ne sont que deux exemples, mais la liste est très longue. Aujourd’hui, on utilise l’IA générative comme étant le super assistant de nos collaborateurs » s’enflamme-t-il.

Pour autant, l’IA générative ne va pas faire le travail à la place des employés. « Cela ne va pas faire leur job à leur place, parce qu’encore une fois, il faut analyser » alerte Eric Merville. Il admet cependant que le taux de fiabilité de la réponse donnée par l’IA générative n’est pas encore totalement satisfaisant, que c’est une question clé mais qu’il peut déjà travailler avec le taux de bonnes reponses actuel. « Ce n’est pas mal, on est à 70%, 80 % [de fiabilité]. À 80%, j’achète » dit-il.

Il faut garder l’humain dans la boucle

Il reconnaît toutefois que 20% d’erreur cela ne convient pas car un client à l’autre bout du monde risque de revenir vers lui en lui expliquant qu’il a raconté n’importe quoi. « Ce n’est pas possible. On est quand même toujours, et heureusement, obligé de garder nos collaborateurs dans la boucle pour aller vérifier que les informations sont bonnes et challenger aussi un peu la machine » préconise-t-il.

Il utilise d’autre part des solutions de Legaltech afin que ses collaborateurs n’aient plus à passer par des avocats et effectuer des recherches très rapides sur de la jurisprudence ou sur des problèmes de décisions de cours de justice. « Ces solutions vont leur dire: ‘en première instance, tu risques de perdre.  En appel, tu risques de gagner. Voilà ce que les juges décideront. Et cela, aujourd’hui, cela fonctionne » s’exclame-t-il. Generali est en train d’intégrer ces solutions. « Notre quotidien se transforme profondément avec des collaborateurs assistés par des outils qui vont vraiment les aider à être encore plus rapides » s’étonne-t-il encore.

« Ces technologies vont vraiment aider les collaborateurs à prendre plus vite leurs décisions. On ne va pas remplacer le collaborateur pour prendre la décision, mais on va lui donner plus d’informations pour qu’il prenne sa décision plus rapidement » insiste-t-il. Generali dispose d’autre part d’outils de scoring qui à partir de la data permettent d’attirer l’attention sur les dossiers qui peuvent générer un contentieux.

L’IA propose des solutions et justifie ces solutions

Les outils donnent des indications aux collaborateurs et les alertent.  « Cela ne dit pas aux collaborateurs de faire ceci ou cela, mais cela les aide, dans la priorisation, dans les décisions » retient-il. L’IA propose toutefois des solutions et justifie ces solutions. « Donc ce n’est pas ‘fais ci, fais ça’, c’est voilà ce qu’on te propose et voilà les sources ou les informations qu’on a utilisées pour te proposer telle ou telle solution » dit-il. « Cela c’est complètement bluffant » termine-t-il.

Il faut savoir que d’autre part, Generali s’appuie fortement sur Avanade et la solution Copilot de Microsoft qui bénéficie de son interfaçage naturel avec Teams de Microsoft. Copilot livre des résultats utiles malgré leurs limites intervient Emmanuel Néré, directeur de la transformation stratégique et de l’innovation chez Generali France.

Il donne un exemple. « Je ne peux pas aller à toutes les réunions mais tous les comités de revue de projets font l’objet d’une inscription dans une bibliothèque. Quand on me pose une question sur un comité de projet auquel je n’ai pas pu assister, je vais dans Teams, je ‘copilot’ dans Teams, je donne le nom du projet et je demande le résumé du dernier document qui a été soumis » décrit-il.

Interrogation de Copilot de Microsoft

« Et j’ai le résumé. Je n’ai pas à aller dans un SharePoint, je n’ai pas à faire une recherche, je n’ai pas à appeler un ami pour savoir s’il a été à ce meeting. J’interroge directement Copilot » dit-il.

L’outil donne le résumé de la réunion et  les points de contact mais il n’est pas la référence ultime reconnaît le responsable. « Cette intégration est un facteur d’efficacité dingue. Alors ensuite, si le résumé du document n’est pas parfait, de toute façon, tout se passe sous mon contrôle. Moi, je ne me contente jamais du résumé de Copilot. Il me dit les points d’attention. Et ensuite je vais voir dans le document. Et ensuite je forme ma réponse » explique-t-il.

Il estime toutefois que le gain de temps est absolument dingue. « Tout simplement parce que c’est à portée de main. La vraie révolution, c’est que c’est facile, c’est l’interface qui est facilitée. Et cette facilité d’aller interroger directement un agent conversationnel ou un Copilot pour qu’ils vous ramènent l’information, ils vous la ramènent au bon endroit pour que vous puissiez ensuite vous faire une opinion beaucoup plus rapidement et de façon plus informée. Ça, c’est la force d’un outil qui est intégré dans la suite bureautique » conclut-il.