Étude de cas:
google
l'automatisation de la gestion
de sinistres pour les
conducteurs, les assureurs,
les experts et les réparateurs

SOLERA HOLDINGS AUTOMATISE DES ÉTAPES DU PROCESSUS DE GESTION DES SINISTRES

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SOLERA HOLDINGS AUTOMATISE DES ÉTAPES DU PROCESSUS DE GESTION DES SINISTRES POUR LES CONDUCTEURS, LES ASSUREURS ET LES RÉPARATEURS  

Solera Holdings mise sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning de Google Cloud pour développer Qapter®, une solution intelligente qui traite à distance l’intégralité du cycle de gestion des sinistres automobiles. Grâce aux photos provenant des déclarations de sinistre enregistrées, les chiffrages et l’estimation des temps de réparation gagnent systématiquement en rapidité et en précision. Un plus pour les conducteurs, les assureurs et les réparateurs.

L’IA, MOTEUR DE LA GESTION DES PANNES AUTOMOBILES

« Bonjour, le service d’assistance ? Je dois faire réparer mon véhicule. Rapidement. »

Tous les conducteurs connaissent cette situation. Accrochage, bris de glace ou pépin plus grave… Un véhicule immobilisé pour réparation peut gâcher une journée de travail, un voyage prévu de longue date, voire pire. Attendre le passage d’un expert, négocier les coûts et les franchises est une tâche aussi ardue que chronophage. « Il doit bien exister un moyen plus efficace ». On s’est déjà tous dit cela un jour.

C’est aussi l’avis de Solera Holdings, leader du marché de l’estimation des dommages automobiles. Depuis 2005, l’entreprise révolutionne la façon dont les assureurs, les experts et les professionnels de l’automobile répondent aux attentes de leurs clients. Aujourd’hui, Solera gère chaque année 300 millions de transactions entre les compagnies d’assurance, les conducteurs et les acteurs de la gestion de sinistres automobile, soit environ 60 % de toutes les déclarations de sinistre dans le monde. Avec son énorme base de données de photos et de chiffrage des dommages, l’entreprise avait tout ce qu’il lui fallait pour capitaliser sur une solution d’Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML) qui lui permettrait une gestion de sinistre à distance. En 2020, Solera lance donc Qapter qui intègre des produits d’IA et de ML Google Cloud, tels que Google Kubernetes Engine, TensorFlow, GPU sur Google Cloud (processeurs graphiques), Cloud TPU (Tensor Processing Unit), API de Machine Learning, ou encore des produits d’intégration et de livraison continues comme Cloud Build et Cloud Run. Résultat : un système de gestion des sinistres complet, qui assure la réparation des véhicules et le paiement des indemnisations rapidement.

« Les compagnies d’assurance ont rencontré de nombreux défis pour commercialiser des solutions d’Intelligence Visuelle. Leurs projets de recherche aboutissaient généralement à des solutions qui fonctionnaient en interne, mais elles ne parvenaient pas à les déployer à grande échelle. Cela nous a permis de comprendre toute l’importance de la mise en production des solutions développées. La réussite des projets d’IA en dépend ».

— Marcos Malzone, Vice-Président Gestion de Produits, Solera Holdings

Choisir la technologie adaptée au problème à résoudre

Quand, en 2020, Evan Davies rejoint Solera en tant que Directeur de la Technologie, cela fait plusieurs années qu’il exploite des solutions d’IA. L’enseignement qu’il a tiré de cette expérience, c’est qu’aucune technologie d’IA, aussi innovante et disruptive soit-elle, ne peut répondre à l’ensemble des problèmes métier. Pour lui, il est clairement nécessaire d’associer plusieurs technologies : celles développées en interne et celles des fournisseurs de services cloud. Evan Davies est convaincu que Solera parviendra à implémenter efficacement des technologies d’IA matures, synonymes d’avantage concurrentiel. En effet, l’équipe qu’il rejoint a déjà réfléchi à l’approche qui répondra le mieux au problème identifié : comment exploiter l’IA et le ML pour automatiser des étapes du processus de gestion de sinistres existant.

Grâce aux échanges qu’elle entretient depuis des années avec des assureurs, l’équipe Produit de Solera sait que ces derniers ont besoin d’un processus de gestion des sinistres optimisé. Nombre d’entre eux ont tenté d’exploiter l’Intelligence Visuelle pour automatiser certaines étapes du processus de réparation. « Les compagnies d’assurance ont rencontré de nombreux défis pour commercialiser des solutions d’Intelligence Visuelle », explique Marcos Malzone, Vice-Président Gestion de Produits chez Solera EMEA. « Leurs projets de recherche aboutissaient généralement à des solutions qui fonctionnaient en interne, mais qu’elles ne parvenaient pas à déployer à grande échelle. Cela nous a permis de comprendre toute l’importance de la mise en production des solutions développées. La réussite des projets d’IA en dépend ».

Solera se concentre donc sur la meilleure façon d’appliquer l’IA aux processus existants, afin d’identifier efficacement les dommages automobiles. Elle transforme la première phase d’estimation des dommages en processus basé sur l’IA et y intègre le Machine Learning, qui lui permet d’exploiter son énorme base de données, contenant des photos de sinistres et des informations sur les réparations. Résultat : les chiffrages, l’estimation des temps et des méthodes de réparation gagnent en précision. Pour assurer la réussite de la solution, il était également primordial de ne pas compliquer le processus. L’entreprise fait donc le choix de ne pas changer ses systèmes de back-end éprouvés. « L’idée était de résoudre un problème précis grâce à l’IA – à savoir, identifier les dommages dus à un sinistre – puis d’exploiter le Machine Learning et nos systèmes de back-end pour mettre au point le processus de réparation de ces dommages », résume Evan Davies.

Solera n’en est pas à son coup essai : l’entreprise a déjà développé un premier système automatisé de gestion des sinistres qui laisse entrevoir tout ce qu’une solution nouvelle génération peut apporter. Avec son approche innovante et les dernières technologies cloud et IA, Solera est armée pour repenser Qapter grâce à l’IA et au ML. Des recherches approfondies ont déjà permis à l’équipe d’éliminer d’autres approches moins performantes. Pour explorer de nouvelles idées et mettre à niveau Qapter, il ne lui manquait plus que la solution d’IA adaptée, associée aux technologies cloud les plus récentes. Cette version nouvelle génération doit permettre de rationaliser le processus d’estimation des sinistres pour les clients de Solera et les propriétaires de véhicules du monde entier.

« Chez Solera, une véritable transformation est en cours afin de développer des compétences essentielles, qui peuvent être exploitées dans toute l’entreprise. Ainsi, leur potentiel de disruption ne se limite pas à un seul domaine. Il en va de même pour Google Cloud : ce n’est pas une solution circonscrite. Pour nous, c’est une compétence fondamentale. »

— Evan Davies, Directeur de la Technologie, Solera Holdings

Développement de produits : élargir le champ des possibles avec Google Cloud

Lorsqu’elle démarre sa quête d’une solution d’IA et de ML qui intègre des technologies cloud de pointe, l’équipe de Solera est déjà composée d’utilisateurs cloud chevronnés. Bien que l’entreprise héberge sa propre base de données afin de respecter les accords contractuels passés avec ses clients du monde entier, son processus de gestion des sinistres, lui, est basé sur le cloud. Pour l’équipe, il était clair que le choix du bon fournisseur de technologie serait essentiel à la réussite de sa plateforme nouvelle génération, mais aussi au développement de ses nouveaux produits.

Après avoir mûrement réfléchi à la question et comparé les technologies, l’entreprise opte pour les solutions d’IA et de ML de Google Cloud, qui s’avèrent plus avancées, plus fiables et plus évolutives que celles des autres fournisseurs. Facteur déterminant pour Solera : il était essentiel de s’équiper de technologies d’IA ultraperformantes, qui soient étroitement intégrées à toute la gamme de produits Google Cloud. Un plus pour l’entreprise, car cela lui permet d’accélérer sa vitesse de traitement et d’exploiter des outils avancés pour développer sa solution. Bref : avec Google Cloud, Solera s’équipe de toutes les technologies qu’il lui faut via un seul et même fournisseur.

Solera peut ainsi capitaliser sur tout l’éventail de produits du géant Google Cloud, pour le plus grand bonheur de ses développeurs. Ceux-ci découvrent en effet à quel point la technologie Google Cloud a évolué en quelques années. Ils peuvent compter sur la très grande stabilité de son framework, ce qui accélère et facilite le déploiement d’un bout à l’autre de la chaîne de valeur. Solera commence par exploiter Cloud Vision pour le traitement des photos. L’API Vision intègre la reconnaissance optique des caractères (OCR), ce qui permet à l’entreprise d’intégrer facilement les numéros de plaque d’immatriculation et les numéros de série des véhicules. TensorFlow, quant à lui, permet le développement d’algorithmes personnalisés et de modèles de Machine Learning destinés à la reconnaissance d’images et à l’extraction des données relatives aux véhicules : marque, modèle, informations sur les dommages et pièces détachées sont ainsi rapidement collectés. Pour accélérer le traitement des modèles de données, Solera opte pour GPU sur Google Cloud et Cloud TPU, dont les performances dépassent de loin celles des processeurs centraux et graphiques classiques.

« Un accident est toujours une expérience désagréable pour le conducteur. En tant que data scientists, notre mission consiste à tout mettre en œuvre pour que le véhicule reprenne rapidement la route et que cette expérience ne soit plus qu’un lointain souvenir ».

— Mihran Shahinian, Vice-Président Intégration des données, Solera Holdings

Innover avec des solutions et résoudre les problèmes grâce aux technologies

Ayant fait de Google Cloud le moteur technologique de son innovation commerciale, l’équipe de Solera avait encore beaucoup à apprendre pour libérer tout le potentiel de sa nouvelle plateforme. Pour ce faire, elle pouvait compter sur l’aide des ingénieurs de Google Cloud, ainsi que sur le savoir-faire de DoiT International, l’un des fournisseurs de services gérés de Google Cloud. Depuis les conseils relatifs à l’architecture de la plateforme jusqu’aux questions de mise en œuvre, en passant par les bonnes pratiques, Google Cloud et DoiT aident Solera à valoriser son investissement. « DoiT maîtrisait parfaitement Google Cloud, mais aussi l’infrastructure full-stack dont nous avions besoin pour Qapter », confie Evan Davies.

« Chez Solera, une véritable transformation est en cours afin de développer des compétences essentielles, qui peuvent être exploitées dans toute l’entreprise. Ainsi, leur potentiel de disruption ne se limite pas à un seul domaine. Il en va de même pour Google Cloud : ce n’est pas une solution circonscrite. Pour nous, c’est une compétence fondamentale. », continue-t-il.

Lancée en 2020, la nouvelle version de Qapter révolutionne l’offre de Solera. Lorsqu’un conducteur importe une photo des dommages qu’a subis son véhicule et lance le processus de déclaration de sinistre, la plateforme exploite son référentiel de photos pour estimer l’étendue des dommages, détecter la marque et le modèle du véhicule, identifier les pièces à remplacer et évaluer le coût des réparations. Le tout, sans qu’un expert ait besoin de se déplacer pour examiner le véhicule. Résultat : une grande partie du processus de gestion des sinistres est automatisée, et cela bénéficie à la fois aux assureurs, aux intervenants du secteur automobile et aux conducteurs.

À la tête d’une équipe d’ingénieurs spécialistes de l’analytique et de la data science, Mihran Shahinian, Vice-Président Intégration des données de Solera, est responsable du data mining de l’entreprise à des fins d’analyses prédictives. Il explique : « La détection des dommages grâce à l’Intelligence Visuelle basée sur l’IA fait beaucoup penser à l’évolution de l’accès sécurisé des mobiles : au fil du temps, on est passé des codes PIN à la reconnaissance des empreintes digitales, puis à la reconnaissance faciale ». Dans le cas de l’Intelligence Visuelle, la technologie a permis de passer de l’estimation des réparations sur feuilles de papier aux modèles 3D et désormais à des solutions qui permettent d’éliminer des points de contact. Il suffit au conducteur de prendre une photo de son véhicule et Qapter s’occupe du reste. « Un accident est toujours une expérience désagréable pour le conducteur », continue Mihran Shahinian. « En tant que data scientists, notre mission consiste à tout mettre en œuvre pour que le véhicule reprenne rapidement la route et que cette expérience ne soit plus qu’un lointain souvenir ».

Déclaration d’accident autonome en ces temps de COVID-19

En France et aux Pays-Bas, les deux marchés où Solera a initialement déployé Qapter, les clients sont extrêmement satisfaits des améliorations qu’apporte la plateforme au processus de gestion des sinistres, notamment avec l’identification des pièces détachées et l’estimation des coûts de réparation grâce à l’IA. Et pour cause : Qapter vient concrétiser des années de travail. À peine quelques mois après son déploiement, le système est capable d’autoriser automatiquement 50 % des déclarations de sinistres. Résultat, les coûts liés à l’estimation des dommages enregistrent une baisse de près de 50 %.

Mais ce n’est pas tout : avec la pandémie, Qapter présente un autre avantage inattendu pour l’ensemble des intervenants de la chaîne de valeur – depuis les compagnies d’assurance jusqu’aux garagistes en passant par les conducteurs et les experts. Outre le gain de temps et les économies qu’elle leur permet de réaliser, la solution réduit également les interactions humaines. Elle contribue au respect de la distanciation sociale tout en fournissant le service nécessaire pour aider les conducteurs à reprendre la route, elle permet de garder les ateliers de réparation ouverts et évite aux assureurs des expertises terrain.

« Les modèles automobiles tridimensionnels sont le point fort de Qapter. Ils lui permettent de comprendre la façon dont sont composés un très grand nombre de véhicules », explique Mihran Shahinian. « Nous pouvons réutiliser ces données dans différents processus, en fonction de l’objectif du client. Certaines entreprises les exploitent pour l’état des lieux des véhicules, tandis que d’autres en ont besoin pour l’estimation des dommages. On peut ainsi imaginer une myriade de cas d’utilisation potentielles pour le futur : les idées de nouveaux produits ne manquent pas ».

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