Quinze appels d’offres, sept fois les mêmes données, et au final une comparaison réalisée dans l’urgence : tel est le quotidien de nombreux courtiers en assurance automobile. Manuel Martin, d’InsuranceMap, souhaite réduire ce processus à quelques minutes. Pour ce faire, il s’appuie sur une intelligence artificielle qui analyse les polices d’assurance, sollicite des devis et formule immédiatement une recommandation.
InsuranceMap, la plateforme de comparaison d’Assurancefachmarkt AG, a été initialement lancée comme comparateur de conditions générales d’assurance (CGA) pour l’assurance automobile. Aujourd’hui, la plateforme couvre de nombreux secteurs destinés aux particuliers : de l’assurance maladie à l’assurance voyage, en passant par l’assurance habitation. Grâce à l’intégration de plusieurs modèles d’IA, InsuranceMap va désormais plus loin : les courtiers peuvent télécharger des polices et des documents relatifs aux véhicules ; l’IA génère automatiquement la demande de devis, l’envoie aux assureurs, recueille les réponses via le chat et fournit enfin un comparatif prêt à être présenté au client, accompagné d’une recommandation. Nous avons discuté avec Manuel Martin, PDG de la plateforme, de la technologie sous-jacente, des motivations et de l’avenir de cet outil.
Monsieur Martin, InsuranceMap existe depuis environ six ans. Qu’est-ce qui vous a incité à franchir aujourd’hui le pas vers une solution d’IA entièrement intégrée ?
InsuranceMap est né d’un problème concret rencontré dans la pratique. Les conditions générales d’assurance et les garanties sont très complètes. Elles évoluent en permanence. Les comparaisons manuelles prennent beaucoup de temps dans le quotidien des conseillers. Depuis des années, InsuranceMap apporte de la transparence dans ce domaine. Il permet de comparer les conditions générales d’assurance, les garanties et les produits. L’étape suivante a consisté à associer cette base de données spécialisée, soigneusement élaborée, à l’intelligence artificielle afin de réduire la charge liée aux tâches administratives, auxquelles les courtiers consacrent encore beaucoup de temps. Ils lisent les polices, transcrivent les informations et saisissent les données relatives aux véhicules. Ils établissent des appels d’offres et comparent manuellement les propositions. C’est précisément pour cela que nous avons souhaité développer une technologie permettant de réaliser plus rapidement les appels d’offres et d’établir des comparaisons structurées. C’est exactement là qu’intervient InsuranceMap AI. L’IA est capable de traiter de manière structurée les informations issues de documents. Elle peut mettre en évidence les critères importants et présenter clairement les offres reçues sous forme de tableau comparatif. Le courtier dispose ainsi de plus de temps pour le conseil à la clientèle. C’est précisément lorsque les compagnies d’assurance ajustent toutes leurs tarifs simultanément chaque année, et que les assurés souhaitent donc disposer d’une analyse comparative approfondie, que nous pouvons, grâce à InsuranceMap AI, répondre à ces nombreuses demandes dans les délais et de manière détaillée.
Pourriez-vous expliquer brièvement comment le nouvel outil de devis fonctionne concrètement dans le quotidien d’un courtier : depuis le téléchargement de l’ancienne police jusqu’au comparatif final ?
En principe, deux cas de figure sont possibles : si le preneur d’assurance souhaite comparer les conditions proposées par différents assureurs pour un même véhicule, il peut télécharger la police existante. Si un nouveau véhicule doit être assuré, il est également possible de saisir soi-même les informations relatives à ce véhicule. De plus, le certificat d’immatriculation, l’historique des sinistres et d’autres documents pertinents pour la demande de devis peuvent être transmis à l’IA «à titre informatif». La suite du processus est toutefois identique dans les deux cas. L’IA analyse les documents téléchargés de manière structurée et élabore un projet de demande d’offres. Le courtier examine ce projet, le complète ou le corrige, puis décide à quels assureurs la demande doit être adressée. Une fois la demande validée, InsuranceMap vous aide à standardiser l’appel d’offres et à regrouper les réponses. Les offres reçues sont présentées de manière comparable, non seulement en termes de prix, mais également en fonction des garanties, des franchises, des exclusions et d’autres critères pertinents. Il en résulte une base de décision claire et transparente, qui peut être mise à la disposition du client.
Vous ne travaillez pas avec un seul modèle d’IA, mais combinez actuellement environ quatorze LLM différents. Selon quels critères le système choisit-il quelle IA utiliser pour quelle tâche ?
Les différents modèles d’IA présentent chacun des atouts spécifiques. Un modèle peut, par exemple, être particulièrement performant pour extraire des informations structurées à partir de documents, tandis qu’un autre excelle davantage dans la formulation claire d’une comparaison ou dans l’analyse de relations complexes. Ce qui est déterminant pour nous, ce n’est toutefois pas le nombre de modèles utilisés, mais la qualité du résultat. Nous sélectionnons les modèles en fonction de critères tels que la précision dans l’analyse des documents, la qualité du traitement des documents d’assurance multilingues, la fiabilité, la rapidité et les coûts. Un modèle linguistique à lui seul ne connaît pas automatiquement la signification de chaque nuance de couverture dans une police d’assurance suisse. C’est précisément pour cette raison que nous associons l’IA à un savoir-faire spécialisé structuré.
Comment avez-vous abordé le problème central de toute solution d’IA, à savoir la qualité des données ? Comment vous assurez-vous que les comparaisons et les recommandations sont fiables ?
Pour nous, la qualité des données n’est pas une question secondaire, mais une condition préalable fondamentale. Dans le cadre des comparatifs d’assurances, il ne suffit pas qu’un système résume correctement les textes d’un point de vue linguistique. Il doit distinguer de manière techniquement correcte les prestations, les limites, les franchises, les exclusions et les conditions. C’est pourquoi InsuranceMap fonctionne à plusieurs niveaux. Premièrement, la comparaison repose sur une base de données mise à jour en permanence, comprenant des critères structurés, les textes des conditions générales d’assurance et des informations sur les produits. Deuxièmement, les réponses fournies par l’IA sont recoupées avec ces sources et ces règles, au lieu d’être générées de manière entièrement autonome. Troisièmement, l’IA met en évidence les incertitudes ou les informations manquantes, afin que le courtier puisse les vérifier de manière ciblée.
Vous avez mentionné que certaines « difficultés initiales » persistent, notamment en ce qui concerne le comptage correct des dommages. Comment gérez-vous ces sources d’erreurs, et combien de temps faut-il généralement pour qu’un modèle soit corrigé ?
Nous intégrons des points de contrôle ciblés. Lorsque les informations sont floues ou ne ressortent pas clairement d’un document, le système ne doit pas se contenter de deviner, mais signaler le point concerné et déclencher une demande de précisions. De plus, nous recensons les types d’erreurs récurrentes de manière anonymisée et dans le respect de la protection des données, et nous améliorons en permanence la logique d’extraction, les règles de vérification et le guidage de l’utilisateur. Lorsque les schémas sont clairement définis, les corrections peuvent être mises en œuvre très rapidement. Les sujets plus complexes nécessitent en revanche des tests spécialisés portant sur différents types de documents, afin qu’une amélioration ne se limite pas à résoudre un cas particulier, mais fonctionne de manière stable dans des conditions réelles.
L’IA communique directement avec les assureurs au nom du courtier, par exemple pour demander une remise plus importante. Où voyez-vous ici la limite entre l’automatisation et la négociation personnalisée qu’un courtier devrait en réalité mener ?
L’IA n’a pas pour but de remplacer la négociation en face à face, mais de mieux la préparer. Elle permet de rédiger efficacement des demandes standardisées, d’identifier les informations manquantes, d’assurer le suivi des délais ou, en cas de demande, de signaler une option de remise ou de couverture souhaitée. Cela réduit la charge administrative. L’ensemble de la communication est géré par le courtier et centralisé dans l’historique du chat. Grâce à cette centralisation, le courtier gagne un temps considérable. C’est lui qui définit la stratégie, vérifie les contenus, valide les communications et assume la responsabilité de la recommandation.
Vous évoquez une IA classique, entraînée exclusivement à partir de la base de données propre à InsuranceMap et qui ne transmet pas les données vers l’extérieur. Dans quelle mesure cet argument lié à la protection des données est-il déterminant pour l’adhésion des courtiers et des assureurs ?
La protection des données est pour nous un facteur de confiance essentiel. Les courtiers traitent des données relatives aux clients et aux contrats qui méritent une protection particulière. C’est pourquoi, avant toute utilisation de l’IA, il faut déterminer clairement quelles données sont traitées, à quelles fins, où et pendant combien de temps elles sont conservées, et si elles sont utilisées ou non pour l’entraînement de modèles externes. Notre exigence est qu’InsuranceMap AI ne se contente pas de restituer des connaissances générales issues d’Internet, mais qu’elle s’appuie sur la bibliothèque InsuranceMap et sur les documents autorisés par l’utilisateur. À cet égard, des mesures de protection techniques et organisationnelles claires, des accès basés sur les rôles, des processus traçables et une architecture conforme à la protection des données sont essentiels. Pour que la solution soit acceptée, il ne suffit pas de se contenter de promettre la protection des données. Les courtiers et les assureurs doivent pouvoir comprendre comment la solution fonctionne et savoir où se trouvent leurs données.
Votre offre est échelonnée et va d’environ 29 francs pour une simple requête d’IA à 48 francs par mois avec les fonctions de mise en ligne et d’appel d’offres. Comment avez-vous élaboré cette structure tarifaire, et à qui correspond chaque niveau ?
Tous les courtiers n’ont pas besoin des mêmes fonctionnalités dès le départ. Certains souhaitent avant tout bénéficier de la recherche spécialisée assistée par l’IA et d’un accès rapide aux prestations, aux conditions générales d’assurance et aux connaissances pratiques. D’autres souhaitent en outre travailler avec des polices et des devis, analyser des documents et gérer plus efficacement les processus d’appel d’offres. Le niveau de base s’adresse donc aux utilisateurs qui souhaitent utiliser InsuranceMap AI comme copilote technique. Le niveau plus complet s’adresse aux courtiers qui souhaitent intégrer dans leurs processus le téléchargement de documents, l’analyse des offres, les comparaisons et l’assistance aux appels d’offres. Les avantages économiques se font rapidement sentir, car le courtier économise ainsi des heures de travail administratif.
Vous constatez que certains courtiers proposent systématiquement le même assureur à leurs clients. Comment un outil tel qu’InsuranceMap peut-il contribuer à faire évoluer cette pratique ? Faut-il pour cela des solutions technologiques, ou plutôt un changement de mentalité au sein du secteur ?
Un courtier professionnel ne devrait pas proposer systématiquement la même solution par réflexe, mais prendre en compte les besoins des clients, le risque et les différences concrètes en matière de prestations. Il existe bien sûr des situations dans lesquelles un assureur donné est particulièrement adapté en raison de son expérience, du segment cible ou de la qualité de ses produits. Cela ne doit toutefois pas conduire à ne plus examiner du tout les alternatives. Lorsque les garanties, les limites, les exclusions et les primes sont présentées de manière claire et comparable, les différences réelles apparaissent au grand jour. La recommandation s’en trouve ainsi mieux fondée, plus facile à documenter et plus compréhensible pour le client. Nous constatons également que de nombreux clients ne se contentent plus d’une seule offre. Les écarts de primes sont considérables. Le courtier est donc tenu de fournir au client une analyse exhaustive. Sans cela, les autres prestataires pourraient rapidement poser problème.
Vous êtes présents sur la place de marché EcoHub, où de grands assureurs sont de plus en plus nombreux à s’implanter. Quel rôle cette présence joue-t-elle pour votre visibilité auprès des courtiers ?
EcoHub constitue pour nous un accès supplémentaire au marché et un lieu où les assureurs, les courtiers et les fournisseurs de technologies peuvent nouer des contacts. C’est précisément parce que le secteur présente des niveaux de numérisation très hétérogènes que de telles places de marché contribuent à mettre en avant des solutions et à discuter de cas d’utilisation concrets. Pour InsuranceMap, cette présence est avant tout une occasion d’entrer directement en contact avec les courtiers.
Combien d’assureurs sont aujourd’hui connectés à InsuranceMap via des interfaces, et quel est le calendrier prévu pour la poursuite de ce développement ?
Nous adoptons une approche pragmatique en matière de développement des interfaces. Nous disposons déjà d’interfaces avec des assureurs. Avec certains d’entre eux, nous avons lancé le développement de nouvelles connexions. Nous sommes en pourparlers avec d’autres compagnies. D’autres assureurs ont proposé de se charger de l’établissement des devis pour le compte des courtiers. Cela concerne les demandes reçues via InsuranceMap. Cela nous permet ainsi d’intégrer dans le processus même des assureurs ne disposant pas d’interface directe. Nous développons ces interfaces progressivement. Notre calendrier s’adapte à l’utilisation réelle et aux exigences concrètes de nos partenaires.
Vous considérez le processus d’appel d’offres dans le domaine de l’assurance automobile comme un premier pas. Quels autres secteurs devraient ensuite être intégrés à cette logique d’appel d’offres et de comparaison ?
L’assurance automobile constitue un excellent point de départ, car les processus sont souvent récurrents, de nombreux documents sont disponibles sous une forme structurée et tant les primes que les différences de couverture sont pertinentes dans le cadre d’une comparaison. Parallèlement, les courtiers perçoivent immédiatement les avantages d’un processus d’appel d’offres plus efficace. D’une manière générale, cette approche s’applique également à d’autres branches de l’assurance des particuliers, telles que l’assurance habitation, la responsabilité civile des particuliers, l’assurance voyage et la protection juridique, ainsi qu’au secteur des entreprises. Dans ces domaines, InsuranceMap dispose déjà d’informations comparatives et spécialisées, qu’elle continue d’enrichir. L’ordre de priorité ne dépend pas seulement de la taille du marché, mais surtout de la disponibilité des données, de la possibilité de standardiser les processus d’appel d’offres et de l’utilité concrète pour le conseil. À long terme, nous souhaitons intervenir là où, aujourd’hui, beaucoup de temps est perdu dans la gestion des documents, la saisie des données et les conditions difficilement comparables.
Certains parlent d’« optimisation des processus » lorsqu’il s’agit de ces outils, tandis que d’autres craignent une suppression progressive d’emplois dans le secteur. Comment évaluez-vous, à long terme, l’impact d’InsuranceMap sur le travail quotidien des courtiers ?
Je ne considère pas InsuranceMap avant tout comme un outil de suppression d’emplois, mais comme une réponse à une pression croissante en matière d’efficacité et à la pénurie de main-d’œuvre qualifiée. Dans de nombreuses sociétés de courtage, les tâches administratives récurrentes mobilisent un temps précieux : transférer les données issues des polices, trier les devis, rechercher les conditions, mettre en forme les comparaisons ou assurer le suivi des demandes de précisions. Ces activités sont appelées à évoluer. Une partie d’entre elles peut être automatisée ou considérablement accélérée. Parallèlement, la valeur des tâches nécessitant un jugement humain ne cesse de croître.
Où en sera InsuranceMap dans cinq ans et quelle sera, selon vous, la prochaine grande étape de son développement ?
D’ici cinq ans, InsuranceMap devrait constituer pour les courtiers et les conseillers un environnement de travail centralisé et fiable dédié aux comparatifs d’assurances, aux questions techniques et aux appels d’offres. Il ne s’agira pas d’un chatbot généraliste, mais d’une solution spécialisée s’appuyant sur une base de connaissances en matière d’assurance mise à jour en permanence et fournissant des résultats étayés de manière transparente. La prochaine grande étape de développement consiste à relier encore plus étroitement les différentes étapes du processus, par exemple : comprendre les documents, intégrer les informations de manière structurée, identifier les lacunes de couverture, proposer des critères de comparaison adaptés, préparer les appels d’offres, rendre les réponses comparables et générer à partir de là un dossier client solide. Notre vision n’est pas celle d’un conseil entièrement automatisé, sans intervention humaine. Notre vision est celle d’un courtier capable, en quelques minutes, d’accéder à des informations fiables, de comparer différentes options de manière transparente et, ce faisant, de consacrer davantage de temps au client. InsuranceMap a pour rôle de fournir l’infrastructure métier et technique en arrière-plan.
Les questions ont été posées par Binci Heeb.
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