Le point
de vue de Théo Pham, cofondateur de Rizlum, startup spécialisée dans
l’intelligence artificielle au service des assurances.
« Imaginez une
assurance qui vous comprend avant même que vous ne lui expliquiez votre
situation. Une assurance qui adapte automatiquement votre contrat lorsque votre
mode de vie change. Une assurance qui répond à vos questions en quelques
secondes, à toute heure, sans formulaire interminable, sans temps d’attente. Ce
scénario n’est plus de la science-fiction : il est en train de devenir la
norme, grâce à l’intelligence artificielle », déclare Théo Pham.
En effet, selon une
étude d’Accenture, 88% des consommateurs français souhaitent davantage de
personnalisation dans les offres d’assurance. Les nouveaux modèles de langage
marquent une rupture : ils ne se contentent plus d’accélérer les processus, ils
permettent de prendre des décisions contextualisées et personnalisées en temps
réel. Les modèles de langage larges (LLM) et surtout les modèles de langages de
petites tailles (SLM) ouvrent une nouvelle phase pour le secteur.
Des groupes comme AXA,
Generali, MAIF ou Covéa utilisent déjà ces technologies. Mais les modèles
frugaux et souverains de Rizlum, entraînés sur des données métiers (contrats,
sinistres, réglementations), vont plus loin en intégrant les subtilités propres
au langage de l’assurance.
SLM : la puissance d’un
modèle au service de l’assurance
Dans le secteur de
l'assurance, la précision et la connaissance métier sont essentielles. Les
Small Language Models (SLM), développés par Rizlum, sont conçus spécifiquement
pour répondre à ces besoins. Contrairement aux modèles génériques et larges,
ils sont entraînés sur des données sectorielles - contrats, sinistres,
réglementations et historiques clients - ce qui leur permet de comprendre les
subtilités du langage et les contextes propres à l’assurance.
Grâce aux SLM, les
assureurs peuvent
• Proposer des offres hyper-personnalisées : en analysant finement
le profil, le comportement et les besoins de chaque client, ils adaptent les
contrats et services de manière précise.
• Renforcer la détection et la prévention des
fraudes :
les modèles identifient rapidement les incohérences, comportements suspects ou
schémas complexes, réduisant significativement les pertes financières.
• Optimiser l’expérience client : assistants virtuels et
chatbots basés sur SLM répondent efficacement aux demandes complexes, assurant
un service rapide, précis et conforme aux normes réglementaires.
• Anticiper les risques avec précision : en combinant données historiques et environnementales, les SLM génèrent des modèles prédictifs fiables pour prévenir les sinistres et optimiser les mesures de prévention.