Gestion des sinistres :
6 technologies d'IA incontournables

N°1 : La Computer Vision pour analyser les photos de sinistres
et mieux évaluer les dommages

La Computer Vision (vision par ordinateur) est l’un des principaux domaines de l’IA. Au cœur : les technologies de reconnaissance visuelle. Ses applications font déjà largement partie de notre quotidien : tri automatique des déchets (reconnaissance d’objets), aide à la conduite (détection de piétons ou panneaux de signalisation), reconnaissance faciale lors d’un onboarding…

Les algorithmes de reconnaissance visuelle s’applique aussi avec succès au traitement des photos de sinistres afin d’accélérer le processus d’indemnisation.

Un exemple ? La qualification et l'évaluation des dommages :

• L’IA détecte automatiquement  le type de dégâts (carrosserie auto, aile avant gauche…)
• Estime la gravité (léger, important…)
• Suggère une première estimation de l’indemnisation
• Identifie les cas éligibles à une indemnisation rapide

Avantage : fiabiliser l’évaluation tout en limitant le recours aux experts pour les cas simples.

A partir d'une photo de sinistre, le service ITESOFT Capture-as-a-Service pré-qualifie les dégâts, leur gravité ainsi qu'une estimation du temps de réparation

N°2 : La détection d’altération d’images pour lutter contre la fraude documentaire

Alors que les assureurs sont tenus de traiter les dossiers de sinistre toujours plus vite, le risque de laisser passer des demandes d’indemnisation frauduleuses s’intensifie. Et de fait : la fraude à l’assurance ne cessent de progresser, largement portée par la falsification de documents.

La détection automatique d’altération d’images joue un rôle crucial pour les assureurs dans la lutte contre la fraude documentaire. Le principe ? Identifier rapidement et systématiquement les tentatives de manipulation des preuves visuelles et justificatifs.

Ces systèmes analysent chaque document soumis (photos de sinistres, justificatifs, factures etc) pour détecter des traces de retouche, des duplications d’éléments, des anomalies d’ombres, de textures ou d’incohérences avec les métadonnées.

En assurance auto par exemple, l’IA détectera les rayures ou bosses ajoutées de façon numérique sur une photo ou la modification du montant de la facture du garagiste.

Avantage pour la compagnie d'assurance : bloquer les fausses déclarations de sinistres avant indemnisation !

La solution Streamline Business alerte sur les manipulations d'image détectées
sur cette pièce d'identité. Statut : non conforme !

N°3 : L’analyse de données pour créer des modèles prédictifs et mieux évaluer les risques

Le rôle d’un modèle prédictif consiste à analyser les faits passés et présents pour faire des hypothèses sur l’avenir. Disons le tout de suite : la qualité des données conditionne la robustesse des modèles prédictifs. Mais lorsque des systèmes de capture, contrôle, normalisation et centralisation des données sont en place, la portée des modèles prédictifs peut être remarquable.

Les assureurs peuvent exploiter l’historique des sinistres, des données clients et des facteurs externes (climat, comportements, géolocalisation) pour entraîner des algorithmes. Ces derniers sont alors capables de prédire la fréquence, la gravité et le coût probable des sinistres futurs.

En pratique, les modèles prédictifs s’appuyant sur le big data et le machine learning aident à  :

• Mieux évaluer les risques individuels et le coût qu’un assuré aura dans le futur 
• Adapter plus finement les calculs de primes et les clauses contractuelles 
• Anticiper les évolutions de portefeuille sinistres et l’allocation des ressources 
• Améliorer in fine la rentabilité de l’organisation
  
  
  

N°4 : L’analyse de sentiments pour mieux comprendre l’assuré et améliorer le service client

Les technologies d'analyse de sentiments apportent aux assureurs un nouveau levier pour mieux comprendre les attentes, l’insatisfaction ou la détresse émotionnelle exprimée par les clients lors de la gestion d’un sinistre.

Les outils d’analyse automatique du langage (écrit, audio, vidéo) sont aujourd’hui capables de détecter des signaux émotionnels traduisant un sentiment de frustration, anxiété, colère, satisfaction ou soulagement. A la clé, de nombreux avantages :

• Priorisation des interventions optimisée 

Les assureurs peuvent hiérarchiser les dossiers en fonction de l’intensité émotionnelle détectée, priorisant les cas de mécontentement ou de stress important pour une intervention rapide et personnalisée.

• Amélioration de la qualité de service 

En identifiant en temps réel les points de friction (incompréhension, sentiment d’abandon…), l’analyse des sentiments permet d’ajuster la communication, d’apaiser les tensions et de personnaliser la prise en charge.

• Optimisation continue du parcours client

L’analyse transversale des sentiments sur l’ensemble des dossiers de sinistre révèle les étapes les plus génératrices de frustration ou de satisfaction dans le processus, permettant aux assureurs de réorganiser les workflows, de former les équipes et d’ajuster les points de contact.

N°5 : L’IA Générative pour synthétiser les dossiers de sinistre et aider les gestionnaires

L’IA Générative est depuis 2022 une technologie grand public qui n’a pas encore trouvé sa place dans les entreprises. Un rapport récent du MIT* souligne en effet que 95 % des projets IA en entreprise échouent à générer des revenus. Pour autant, l’IA générative a une force, reconnue de tous et que les entreprises auraient tort de ne pas exploiter : sa capacité à résumer de l’information en un clin d’œil !

En voici 2 applications forts utiles :

• Résumer les dossiers de sinistres collectés

L’IA Générative peut analyser le contenu des dossiers de sinistre dès leur réception, et créer des fiches d'intervention synthétiques disponibles en temps réel pour faciliter et accélérer la gestion des dossiers client par les équipes.

• Résumer les appels conseillers / clients

Le traitement de la voix a fait des progrès considérables. L’IA sait transcrire l’intégralité des conversations (speech-to-text), mais aussi en générer une synthèse (motifs de l’appel, éléments d’insatisfaction, actions menées, conclusion de l’échange…) pour alimenter la CRM.

Ces résumés renforcent la connaissance client mais aussi la visibilité des superviseurs de front-office ou de call center. Des systèmes de warnings les aident à focaliser leur temps sur l’analyse des appels le nécessitant (appels ‘difficiles’ pour identification de leviers d’amélioration ou de besoins en formation, ou appels 'à succès' pour féliciter, encourager les collaborateurs).

* Source : “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” - MIT (Project NANDA)

Le résumé d'information s'applique aussi aux documents manuscrits.
Illustration sur un courrier de mise en demeure d'une assurée. 

N°6 : Le RAG pour donner plus de contexte à l’IA et rendre les chatbots plus précis et pertinents

Les chatbots délivrent parfois (souvent ?) une expérience déceptive. Les utilisateurs leur reprochent de donner des réponses formatées ou limitées.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de combler les lacunes des chatbots traditionnels. Notamment sur la pertinence, la personnalisation et l’actualité des réponses pour en faire de véritables assistants conversationnels utiles aux assurés. 

En effet, l’approche RAG repose sur le fait d’enrichir un modèle de langage (LLM) avec une base de données privée. Une base incluant par ex. les clients, leurs historiques, les contrats, les garanties, les politiques de remboursement, les chartes de communication, les FAQ, etc.

Ainsi, avec le RAG, le chatbot ne se contente pas de donner des réponses générales déjà apprises. Il cherche d’abord dans la base d’information de l’entreprise les informations qu’il lui faut, puis compose une réponse vraiment adaptée.

Très utile donc, surtout si les règles changent souvent ou si chaque client a un contrat d’assurance spécial. Le RAG s’adapte à chaque cas avec les bonnes sources !

Alors, prêt pour faire votre révolution IA ?