Comment les graphes de connaissances révolutionnent l'analyse des risques dans le secteur de l'assurance

Introduction

Imaginez que vous essayez de comprendre une histoire complexe en ne lisant que quelques mots aléatoires sur une page. Vous pourriez obtenir des informations, mais le sens profond, les relations entre les personnages et la chronologie des événements vous échapperaient complètement. Pendant longtemps, l'analyse des risques dans le secteur de l'assurance s'est apparentée à cela : une collecte de données précieuses mais isolées. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle générative propose une vision connectée, capable d'assembler les pièces du puzzle pour révéler l'histoire complète d'un sinistre. Elle transforme radicalement la façon dont les assureurs comprennent et, surtout, préviennent les risques. Cet article explique, en termes simples, ce qu'est un risque, les limites des méthodes traditionnelles et le fonctionnement de cette nouvelle technologie à travers l'exemple fascinant des graphes de connaissances.

1. Le risque en assurance : une définition fondamentale

Avant de plonger dans la technologie, revenons à l'essentiel. Qu'est-ce qu'un risque en matière d'assurance ?
Il s'agit d'un concept précis qui repose sur plusieurs piliers.

• Définition : Un événement aléatoire qui peut entraîner une perte (le plus souvent financière) et qui peut prendre différentes formes : financière, opérationnelle, technique, etc.
• Caractérisation : Le risque est étudié sous deux angles : sa fréquence (la probabilité de survenue) et sa gravité (l'étendue des dommages). Ces estimations sont généralement basées sur l'analyse des données historiques.
• Applications : Comprendre un risque n'est pas un exercice théorique. L'objectif final est concret : calculer une prime d'assurance équitable, évaluer les réserves financières pour couvrir les sinistres futurs ou projeter des scénarios financiers complexes.

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Bien que cette approche soit fondamentale, elle se heurte à des limites majeures dans un monde où les événements sont de plus en plus interconnectés et complexes.

2. Les limites de l'approche traditionnelle

L'analyse des risques traditionnelle est souvent entravée par la manière dont les informations sont organisées et utilisées.
Les assureurs sont confrontés à plusieurs défis majeurs qui empêchent une compréhension complète et approfondie des sinistres. Ces défis ne sont pas isolés ; ils se nourrissent les uns les autres. Les silos de données empêchent de voir les connexions, ce qui rend impossible toute visualisation globale des risques.

• Le savoir en silos : les informations sont souvent éparpillées entre différentes équipes (experts, avocats, managers) et stockées dans différents formats tels que des rapports PDF, des bases de données numériques, des avis d'experts, etc. Obtenir une vue d'ensemble cohérente devient alors une tâche herculéenne.
• Difficulté à percevoir les relations : Il est extrêmement complexe de reconstituer la chronologie exacte des événements et, surtout, de faire la distinction entre une simple corrélation et une véritable causalité. Sans cette compréhension, nous nous attaquons aux symptômes plutôt qu'aux causes profondes.
• Visualisation complexe : un risque comporte de multiples dimensions, financières, techniques, opérationnelles et humaines. Représenter tous ces aspects simultanément pour saisir la dynamique globale est un véritable défi.

Pour surmonter ces obstacles, une nouvelle approche est nécessaire, capable d'extraire et de connecter les informations cachées profondément dans les documents non structurés.

3. L'IA générative : la clé pour révéler les connexions cachées

C'est là que l'intelligence artificielle générative (IA) entre en jeu. Son objectif principal dans ce contexte est simple mais puissant :
pour disposer de connaissances plus précises et en faire un meilleur usage.

Au lieu de se limiter à des feuilles de calcul, cette nouvelle génération d'IA peut lire et comprendre des centaines, voire des milliers de documents non structurés tels que des rapports de sinistres, des analyses techniques ou des avis juridiques. Il agit comme un expert infatigable synthétisant toutes les connaissances disponibles.

L'IA analyse tout : le contexte du client, la séquence des événements, les impacts financiers, les avis d'experts, les actions en justice, et bien plus encore.

Mais extraire des informations ne suffit pas. La véritable force de l'IA réside dans sa capacité à l'organiser en une structure intelligente et utilisable. C'est là que le concept de « graphe de connaissances » entre en jeu dans la structure intelligente que l'IA construit pour donner un sens à ce flux d'informations.

4. Graphiques de connaissances : cartographie des risques

Imaginez un plan de métro. Chaque station est un événement (un nœud), et chaque ligne de métro est la relation qui les relie (un bord). Un graphe de connaissances est exactement cela : une carte des événements et de leurs liens. Ces relations peuvent être chronologiques (« c'est arrivé par la suite »)
ou causal (« ceci a causé cela »).

Cette structure, qui capture la direction des liens de cause à effet, est appelée graphe acyclique dirigé (DAG). Le processus d'élaboration de cette carte des risques se déroule en quatre étapes principales.

1. Étape 1 : Lire la réclamation. L'IA commence par lire un rapport de réclamation (par exemple, un fichier PDF). Il le divise intelligemment en morceaux de texte pertinents. Pour chaque segment, il identifie les événements clés et leurs relations, créant ainsi plusieurs mini-graphiques.
2. Étape 2 : Assemblage du puzzle. L'IA rassemble ensuite tous les mini-graphiques d'un même dossier de réclamation. Il les fusionne pour créer un graphique unique et complet, le « graphe des réclamations ». Cela donne un aperçu de tous les événements liés à cette réclamation spécifique.
3. Étape 3 : Standardisation des données Avant d'agréger des milliers de graphiques, l'IA effectue une étape de nettoyage cruciale. Il normalise les étiquettes des événements pour garantir que « incendie électrique » et « incendie d'origine électrique » sont traités comme une seule et même catégorie, garantissant ainsi la cohérence de l'ensemble de données.
4. Étape 4 : La vue d'ensemble. Enfin, tous les « graphiques de réclamations » provenant de milliers de demandes sont agrégés en un seul « méta-graphe ». Cette vision globale est révolutionnaire. Il révèle des modèles récurrents, des causes profondes partagées par plusieurs réclamations et des tendances qui étaient auparavant invisibles.

Maintenant que nous disposons de cette carte incroyablement détaillée des risques, que peuvent réellement en faire les assureurs ?

5. Applications pratiques : de la compréhension à l'action

La véritable valeur des graphes de connaissances réside dans leur capacité à transformer la compréhension en actions commerciales concrètes. Cette cartographie détaillée des risques permet de générer une valeur commerciale immédiate dans trois domaines stratégiques :

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Au-delà de ces applications, cette technologie modifie la façon dont nous interagissons avec les données.
Il devient possible de poser des questions en langage naturel à un agent d'IA, telles que :
« Quels sont les types d'incidents les plus fréquents à l'origine d'un incendie ? » L'agent interroge directement le graphique pour fournir une réponse claire et concise, rendant ainsi les analyses complexes accessibles à tous.

Conclusion : une nouvelle frontière pour la gestion des risques dans le secteur de l'assurance

L'intelligence artificielle générative et les graphes de connaissances marquent un tournant pour le secteur de l'assurance. Ils permettent de passer d'une vision statique et cloisonnée à une compréhension dynamique et connectée du risque. En révélant les relations de cause à effet cachées dans des montagnes de documents, cette approche offre des avantages considérables :

• Un gain de temps précieux pour les experts.
• Une vue d'ensemble sans précédent des portefeuilles de risques.
• Améliorer la prévention en s'attaquant aux causes profondes.
• La création d'un actif de données stratégique pour l'entreprise.

Bien entendu, cette transformation n'est pas sans défis. Le coût de l'analyse (estimé entre 1€ et 9€ par réclamation, selon la source) et la nécessité d'accompagner les équipes dans l'adoption de ces nouveaux outils sont des réalités. Cependant, le potentiel est immense. Cette technologie ouvre la voie à une assurance plus proactive, plus précise et, en fin de compte, plus efficace, qui prévient les risques au lieu de simplement les compenser.