COMMUNIQUÉ DE PRESSE – Lyon, France – le 10 juin 2026
En utilisant des technologies agentiques pour transformer des milliers de dossiers sinistres non structurés en signaux de risque actionnables, Claims Discover permet aux (ré)assureurs et courtiers de comprendre pourquoi les sinistres surviennent et d'en tirer des décisions de gestion et souscription plus précises à l’échelle de leur portefeuille.
Les données sinistres : une richesse sous-exploitée
Les équipes sinistres traitent chaque année des centaines de milliers de dossiers : rapports d'expertise, correspondances juridiques, photos, déclarations. Mais ces documents restent, dans leur grande majorité, inexploités au-delà du règlement du sinistre lui-même.
Les outils de gestion sinistre actuels renseignent sur ce qui s'est passé : qui, où, quand, la ligne d’activité concernée. Ils ne disent rien sur la cause du sinistre, sur les facteurs aggravants qui ont conduit à une augmentation des coûts, sur les sources récurrentes de litiges, ni sur les évolutions du profil de risque.
L’écart entre l’information qui se trouve réellement dans les documents et la sous-exploitation des outils existants à un coût : des règles de souscription limitées, des hypothèses actuarielles approximatives, des actions de gestion sous-efficientes, des politiques de prévention toujours en retard.
Claims Discover ajoute une couche d'intelligence aux systèmes existants
Claims Discover n'est pas un outilde gestion des sinistres. La solution se connecte aux systèmes en place et constitue une couche d'analyse agentique qui exploite l'intégralité d'un portefeuille de dossiers en s'appuyant sur une taxonomie métier et sur des chaînes d’évènements générées dossier par dossier, quel que soit le format, la langue ou le niveau de complexité, pour en extraire une connaissance structurée et réutilisable, au cours du temps.
La solution opère à quatre niveaux:
- Construction d'une taxonomiemétier : en collaboration avec les experts métiers, Claims Discover génère un ensemble de caractéristiques descriptives adapté à chaque ligne d'activité.
- Reconstitution des causeset chronologies du sinistre : pour chaque dossier, la solution reconstruit le graphe reliant cause initiale, conséquences, facteurs contributifs, leviers d’atténuation et conditions d'aggravation, en s'appuyant sur l'ensemble des pièces. Chaque élément est traçable jusqu'à sa source documentaire pour pallier toute hallucination.
- Agrégation à l'échelle duportefeuille : les résultats sont normés selon le référentiel et les standards propres à l'entreprise et rassemblés pour en faire apparaître les tendances de fond.
- Détection de phénomènes émergents et recommandations : les séquences les plus occurrentes ou les plus sévères sont identifiées et actionnent des outils de recommandations concrètes à destination des différents métiers : gestionnaire, souscripteur, actuaire, préventeur, etc.
Tous ces métiers en tirent unbénéfice opérationnel direct.
- Les causes et le contexte d'un sinistre deviennent enfin lisibles : le gestionnaire peut y adosser plus justement les garanties contractuelles, pour un remboursement maîtrisé et une pleine satisfaction client.
- La détection d'événements émergents et des facteurs aggravants associés deviennent des recommandations actionnables pour la souscription, du questionnaire à l'offre de renouvellement, comme pour le lancement de nouveaux produits.
- Les détails récoltés nourrissent les méthodes d'agrégation et la compréhension du développement des sinistres dans le temps : de quoi affiner les hypothèses actuarielles de provisionnement, de tarif technique et de modélisation de la fraude.
- Les raisons des sinistres et les leviers de remédiation ou d'atténuation associés alimentent en continu les politiques de prévention, et peuvent même devenir un service réellement différenciant pour les clients directs des assureurs.
« Pendant des années, la connaissance du risque s'est accumulée dans les dossiers sinistres sans jamais être structurée. En combinant une ontologie métier et des graphes causaux à l'échelle du portefeuille, Claims Discover transforme cette connaissance en actifs exploitables par les souscripteurs, les actuaires et les équipes sinistres. Ce n'est plus du reporting, mais de l'apprentissage du risque. »
— Aurélien Couloumy, CEO et co-fondateur de Dylogy
Des résultats mesurés sur des portefeuilles réels
Disponible en production depuis janvier 2026, Claims Discover a déjà démontré son impact sur des portefeuilles réels. Parmi les résultats observés : ·
- 95 % de temps économisé sur l e codage et la classification manuels des sinistres ;
- Plus de 200 attributs d'analyse extraits par dossier ;
- 1 500 dossiers sinistres traités et analysés en une seule journée
- Une cinquantaine de phénomènes récurrents identifiés en moyenne par portefeuille chaque mois ;
- Des impacts réels sur l’ajustement des facteurs de développement des provisions non vie
- Des dizaines d’actions soumises chaque semaine pour recommander les équipes
La solution a été déployée sur une douzaine de lignes d’activité, e n France et au UK, en assurance de biens (habitation, auto), en spécialités(énergie, marine, aviation...), ainsi qu'en assurances de personnes (santé, prévoyance).
Lors des premiers déploiements, les équipes ont pu mettre aujour des tendances récurrentes jusqu'alors non identifiées dans leurs données, ouvrant la voie à des révisions ciblées des conditions de garantie et des critères de souscription.
Claims Discover s'inscrit dans l'écosystème applicatif de Dylogy, qui propose également des solutions d'analyse contractuelle et d'aide à la décision déjà utilisées par une dizaine de (ré)assureurs et courtiers. La solution est disponible dès aujourd'hui.
Àpropos de Dylogy
Dylogy accélère la prise de décision des (ré)assureurs et courtiers grâce à des technologies d'IA agentique qui structurent et valorisent leur connaissance documentaire. Sa solution SaaS adresse des enjeux d'accélération de l'analyse contractuelle, de fiabilisation de la gestion sinistres et de pilotage stratégique du risque via des applications métiers dédiées et une plateforme intégrée. Fondée en 2023, Dylogy est labellisée French Tech ScaleUp Excellence, compte une dizaine de clients, réalise près d'1 M€ de CA en 2025 (dont 50 % à l'international) et a levé 2 M€ en pre-seed.
| Domaine d'Application | Bénéfices Clés grâce aux Graphes de Connaissances |
| Prévention | Identifier les causes racines communes à plusieurs sinistres pour proposer des actions préventives. Détecter les causes secondaires pour limiter la propagation des dommages. |
| Tarification | Proposer des segmentations plus fines des assurés en fonction des chaînes de causes réelles. Mieux évaluer l'impact d'une exclusion de garantie (par exemple, "Exclusion de l’usure de machines"). |
| Provisionnement | Comprendre les dynamiques d'évolution des pertes et identifier les causes qui, étonnamment, ne mènent à aucun coût, pour affiner les réserves financières. |
