Pour Zulfikar Jeevanjee, vice-président exécutif et DSI de la compagnie d'assurance automobile et habitation américaine Allstate, la meilleure façon de redéfinir des processus d'entreprise mieux à même de répondre aux évolutions de l'activité et de les adapter aux nouvelles plateformes informatiques est... de tout redévelopper. C'est pourquoi, plutôt que de migrer son portefeuille applicatif dans le cloud, il a décidé de se débarrasser de toute l'infrastructure existante et de repartir de zéro.

L'assureur basé à Northbrook (Illinois) a commencé sa migration vers le cloud en 2019 et a entamé le déploiement de son schéma directeur multicloud à l'occasion du retour de Zulfikar Jeevanjee dans l'entreprise en octobre 2022 (le DSI l'avait quitté durant 18 mois pour devenir CTO de CVS Health). Pour soutenir cette démarche, Allstate a adopté une architecture multicloud basée principalement sur AWS pour les conteneurs et le développement, et sur BigQuery et Vertex de Google ainsi que sur Microsoft Azure GenAI pour l'IA. Il a commencé par réécrire son application principale dédiée au traitement des demandes d'indemnisation, à la gestion des ventes et à l'assistance. Près de 40 % des processus sont déjà digitalisés, et le temps de traitement des demandes d'indemnisation - une mesure clé de la satisfaction des clients - a été réduit de 4 minutes à 43 secondes, selon l'assureur.

Repenser le traitement des sinistres

Mais l'assureur n'en est encore qu'au début de son parcours. Seuls 3 à 4 % des sinistres en cours sont déjà traités dans le cloud et de nombreuses données restent dans des bases XML on-premise, comme souvent dans le secteur de l'assurance, selon le DSI. L'équipe IT monde d'Allstate, répartie entre les États-Unis, l'Irlande du Nord et l'Inde, a conçu l'infrastructure et développé les nouveaux processus. Elle a d'abord déployé la nouvelle solution dans l'Illinois où se trouve le siège de la société, pendant neuf mois, pour déterminer les réactions des clients avant de poursuivre dans le Tennessee. L'assureur prévoit d'être totalement opérationnel dans 10 états dès cette année pour les polices automobiles et dans 19 états pour les assurances locatives. Il réorganise et teste en effet toutes les fonctions de ses applications d'assurance automobile et habitation dans chaque état. Allstate a aussi mis en place plusieurs modèles standards de Machine Learning pour des applications clés, y compris pour la prédiction de sinistres - pour savoir si une automobile accidentée doit être considérée comme totalement perdue, par exemple - et d'autres modèles de ML spécifiquement entraînés en interne pour d'autres types de recommandations.

Comme beaucoup d'entreprises, l'assureur a également développé une IA générative pour améliorer son expérience client. Le projet MyStory s'appuie sur ChatGPT 3.3 et réduit considérablement le temps nécessaire aux clients pour déclarer un sinistre après un accident ou un incident, si l'on en croit Allstate. Plutôt que de répéter sans cesse le même récit d'accident à divers employés et experts, les assurés ne le racontent qu'une seule fois à l'IA. Celle-ci la synthétise ensuite dans un document transmis à toutes les parties concernées. Lorsqu'un agent humain contacte le client, il dispose ainsi de toutes les informations nécessaires, sans devoir lui faire répéter, et peut passer directement aux étapes suivantes de traitement du dossier. « Nous ne mettons des personnes dans la boucle que lorsque des moments les plus importants », insiste Zulfikar Jeevanjee.

Améliorer l'expérience client grâce à l'IA générative

Les compagnies d'assurance ont été les premières à mettre en oeuvre des technologies numériques pour la relation client telles que le speech-to-text et la retranscription automatique pour améliorer le traitement des sinistres et la relation clients, selon Arun Chandrasekaran, vice-président et analyste au sein du cabinet Gartner. L'utilisation de l'IA générative, bien qu'elle reste faible dans ce secteur, devrait donc logiquement augmenter de manière significative dès les 12 prochains mois pour les mêmes objectifs. « Les modèles d'IA linguistiques apportent ainsi une réelle valeur ajoutée, poursuit-il, parce qu'ils sont capables d'apporter des réponses élaborées, et des informations pour recréer certains événements par exemple, afin de gérer les sinistres avec plus de précision. »

« Le plus grand défi de la DSI a consisté à changer la culture de l'entreprise pour s'engager dans cette transformation numérique », estime Zulfikar Jeevanjee, notant que l'engagement de l'ensemble de la direction à adopter ce plan lui a cependant grandement facilité la tâche.