labs@atheron:~/industries/insurance/ai$ train agent --grounded

IA pour les assureurs

Tri des photos de sinistres et réponses aux courtiers.

L’IA en assurance, ce sont deux tâches bien différentes. Trier les photos de sinistres dépend de votre propre historique de règlements, donc d’un modèle sur mesure dans votre nuage. Répondre aux courtiers à partir de libellés publics ne demande aucune donnée privée, alors un modèle de pointe est le départ le plus rapide. Nous choisissons la voie selon la tâche et les données.

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// ce qui compte ici

Ce qui change dans ce secteur.

Votre historique entraîne le modèle

Un modèle de dommages affiné sur le règlement de vos anciennes réclamations oriente les nouveaux dossiers comme vos experts le feraient, ce qu’un modèle général ne peut pas faire.

Experts et souscripteurs décident

Les modèles orientent les dossiers et citent des clauses. Les garanties, les réserves et les paiements sont décidés par des personnes, et le système consigne qui a décidé.

L’équité vérifiée, pas présumée

Nous testons les résultats par région, par type de véhicule et pour les autres groupes que nomme votre équipe de conformité, et présentons les résultats avant le lancement puis à intervalles réguliers.

Les données privées restent privées

Les photos de sinistres restent dans votre propre compte infonuagique. L’assistant pour courtiers ne voit que les libellés publics, jamais les renseignements d’un assuré.

// exemples de projets

Exemples chiffrés pour ce service.

Chacun est hypothétique, présenté comme tel et chiffré en direct à partir de notre grille tarifaire. Ouvrez-le dans l’estimateur et adaptez-le.

Exemple de projetApplication webIALLM sur mesure

Analyse photo des dommages auto

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Chaque photo de réclamation automobile est ouverte par un expert pour décider s’il s’agit d’une réparation rapide ou d’une perte totale probable, ce qui ralentit les dossiers simples.

// Ce que nous bâtirions

Un modèle de vision sur mesure, affiné à partir des photos de réclamations fermées de l’assureur et servi dans son propre compte AWS, qui trie les nouveaux dossiers selon la gravité probable et les pièces touchées pour que l’expert décide plus vite. Un modèle de pointe général ne connaît pas vos résultats de réparation; le vôtre, oui.

// Ce qu’il comprend

Un modèle affiné sur vos anciennes photos et sur le règlement de chaque réclamation
Gravité probable et pièces touchées montrées à l’expert, jamais envoyées au client
L’expert décide; le modèle oriente et suggère
Mesuré sur des réclamations réservées avant le lancement, puis surveillé pour la dérive
Servi dans votre propre compte infonuagique, où les photos restent

// Technologies

PyTorch
Python
Amazon S3
Next.js
Instances GPU AWS

// estimation

Développement: ≈ 170 000 USD à 259 000 USD, livré en 38 semaines au plus241 800 $ CA à 369 200 $ CA
Hébergement: ≈ 7 020 USD par mois10 000 $ CA par mois
Soutien: ≈ 2 500 USD par mois3 565 $ CA par mois

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA: LLM sur mesure
Coût d’exploitation du modèle: ≈ 6 530 USD par mois9 300 $ CA par mois

Échéancier par étape

Découverte: 2,9 à 3,4 semaines
Données et plan d’évaluation: 0,4 semaine
Maquettes approuvées: 2,4 à 3,9 semaines
Fonctions principales: 2,4 à 3,4 semaines
Développement complet: 1,4 à 2,4 semaines
Entraînement: 9,9 à 16,9 semaines
Tests et corrections: 0,4 semaine
Évaluation et tests adverses: 3,9 à 4,4 semaines
Mise en ligne: 0,9 à 1,4 semaine
Production: 0,9 à 1,4 semaine

Modalités de paiement

Acompte 20 %: 48 120 $ CA à 73 600 $ CA
Découverte 1,3 %: 3 127,80 $ CA à 4 784,00 $ CA
Données et plan d’évaluation 8,2 %: 19 729,20 $ CA à 30 176,00 $ CA
Maquettes approuvées 1,3 %: 3 127,80 $ CA à 4 784,00 $ CA
Fonctions principales 4 %: 9 624 $ CA à 14 720 $ CA
Développement complet 2,6 %: 6 255,60 $ CA à 9 568,00 $ CA
Entraînement 24,8 %: 59 668,80 $ CA à 91 264,00 $ CA
Tests et corrections 1,3 %: 3 127,80 $ CA à 4 784,00 $ CA
Évaluation et tests adverses 16,5 %: 39 699 $ CA à 60 720 $ CA
Mise en ligne 1,3 %: 3 127,80 $ CA à 4 784,00 $ CA
Production 8,7 %: 20 932,20 $ CA à 32 016,00 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %): 24 060 $ CA à 36 800 $ CA
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: 1 200 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes

Partir de cet exemple

Exemple de projetApplication webIAModèle de pointe

Assistant de libellés de police

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Les souscripteurs passent des heures chaque jour à répondre à des questions de courtiers dont la réponse se trouve quelque part dans de longs libellés et avenants publics.

// Ce que nous bâtirions

Un assistant pour courtiers qui répond à partir des libellés et des avenants publiés et cite la clause, sur un modèle de pointe parce que les documents sont publics et le trafic léger, ce qui en fait la voie la plus rapide et la moins coûteuse.

// Ce qu’il comprend

Libellés et avenants indexés par produit et par édition
Des réponses qui citent la clause et nomment l’édition d’où elle vient
Les questions sans réponse transmises à un souscripteur, avec le contexte
Aucune donnée d’assuré envoyée au modèle
Un jeu d’évaluation de vraies questions de courtiers, vérifié par la souscription

// Technologies

API d’un modèle de pointe
PostgreSQL avec pgvector
Next.js
DigitalOcean

// estimation

Développement: ≈ 73 100 USD à 112 000 USD, livré en 18 semaines au plus104 100 $ CA à 159 200 $ CA
Hébergement: ≈ 218 USD par mois310 $ CA par mois
Soutien: ≈ 1 000 USD par mois1 425 $ CA par mois

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA: Modèle de pointe
Coût d’exploitation du modèle: ≈ 42 USD par mois60 $ CA par mois

Échéancier par étape

Découverte: 2,9 à 3,4 semaines
Spécification et plan d’évaluation: 0,4 semaine
Maquettes approuvées: 2,4 à 3,4 semaines
Fonctions principales: 1,4 à 1,9 semaine
Développement complet: 0,9 à 1,4 semaine
Projet pilote fonctionnel: 2,9 à 3,9 semaines
Tests et corrections: 0,9 à 1,4 semaine
Mise en ligne: 0,9 à 1,4 semaine
Production: 0,9 à 1,4 semaine

Hors de notre contrôle, et ajouté au calendrier

Accès à l’environnement de test de votre fournisseur: 1 à 4 semaines

Modalités de paiement

Acompte 20 %: 20 820 $ CA à 31 840 $ CA
Découverte 2,7 %: 2 810,70 $ CA à 4 298,40 $ CA
Spécification et plan d’évaluation 9,1 %: 9 473,10 $ CA à 14 487,20 $ CA
Maquettes approuvées 2,7 %: 2 810,70 $ CA à 4 298,40 $ CA
Fonctions principales 8,1 %: 8 432,10 $ CA à 12 895,20 $ CA
Développement complet 5,4 %: 5 621,40 $ CA à 8 596,80 $ CA
Projet pilote fonctionnel 27,3 %: 28 419,30 $ CA à 43 461,60 $ CA
Tests et corrections 2,7 %: 2 810,70 $ CA à 4 298,40 $ CA
Mise en ligne 2,7 %: 2 810,70 $ CA à 4 298,40 $ CA
Production 9,3 %: 9 681,30 $ CA à 14 805,60 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %): 10 410 $ CA à 15 920 $ CA

Partir de cet exemple

// questions

Ce qu’on nous demande à ce sujet.

Le modèle décide-t-il des pertes totales?

Non. Il suggère une gravité probable pour que le dossier arrive plus tôt au bon expert. C’est l’expert, avec un estimateur au besoin, qui tranche.

Pourquoi un modèle de pointe pour les courtiers?

Les libellés sont déjà publics et le trafic est léger, alors un modèle de pointe est la voie la moins chère et la plus rapide. Si l’assistant devait un jour traiter des données d’assurés, nous le déplacerions vers un modèle open source dans votre nuage.

Combien de photos faut-il pour le modèle de dommages?

Habituellement des milliers de réclamations automobiles fermées avec photos et résultats, ce que la plupart des assureurs ont déjà. Nous vérifions la qualité de ce que vous avez avant de choisir une voie.

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// la suite

Ce n’est pas tout à fait votre projet?

Décrivez-nous ce que vous avez en tête. Nous vous reviendrons avec une fourchette et les questions qui permettront de la resserrer. Ou réservez un appel pour en discuter.

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