Pourquoi Microsoft Copilot (et les autres IA génériques) représentent un risque dans l'assurance de dommages des entreprises
Ulme Wennberg
Directeur de l'innovation technologique
Pourquoi Copilot échoue
La plupart des courtiers finiront par essayer Microsoft Copilot ou ChatGPT pour les aider dans l'analyse des polices. Ils téléchargeront un document, poseront quelques questions et obtiendront un résumé parfaitement rédigé.
En essayant de vérifier les résultats, ils en concluront que l'IA ne fonctionne pas pour le secteur de l'assurance.
Leur constat sur le résultat est juste, mais leur analyse de la cause est erronée. Les grands modèles de langage (LLM) génériques échouent sur le segment des risques d'entreprises de taille intermédiaire car ils traitent une police de 100 pages comme une simple suite de texte. Pour une IA générique, une police d'assurance n'est qu'un récit.
Le piège de la fluidité
Les outils génériques sont conçus pour la fluidité rédactionnelle, non pour le raisonnement assurantiel. Ils peinent à appréhender l'architecture fondamentale d'une police :
Le problème de la hiérarchie. Ils ne distinguent pas de manière innée une Définition, une Exclusion et une Condition.
La faille des avenants. Si un avenant en page 90 annule et remplace une limite en page 5, une IA générique ne le détectera pas. Elle ne dispose pas de la logique de renvoi nécessaire pour suivre l'interaction entre les différentes parties d'un contrat.
Le risque d'hallucination. C'est le problème majeur. Une IA générique est conçue pour maintenir la cohérence du récit. Si elle ne trouve pas de limite, elle risque d'en inventer une ou de supposer l'existence d'une clause « standard » simplement pour terminer sa phrase.
C'est pourquoi les segments non standardisés, tels que les risques d'entreprises de taille intermédiaire (ETI) et les grands comptes, exigent une IA dédiée, spécifiquement conçue pour ce secteur.
La différence Vantel
En développant Vantel, nous ne nous sommes pas contentés d'ajouter une simple interface à un agent conversationnel. Nous avons conçu un moteur d'analyse conçu spécifiquement pour le secteur de l'assurance.
Structuration des données. Nous transposons d'abord les contrats dans des structures de données propres au secteur de l'assurance.
Détection des risques non explicités. Nous identifions les cas où une police d'assurance est muette sur un risque. En assurance, le silence ne relève pas de l'omission, mais constitue un écart de couverture potentiel.
Traçabilité des données. Notre environnement exclut toute hallucination. Chaque donnée extraite par Vantel est interactive et renvoie directement à la ligne correspondante dans le document PDF source.
En assurance des entreprises, une intelligence artificielle simplement « globale-ment fiable » constitue un risque. Vous devez pouvoir compter sur un outil conçu pour appréhender toutes les subtilités de votre métier.
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