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Accueil > Assurance > Services aux assureurs > Plateforme d’IA au service des assureurs, Zelros lève 4 millions d’euros

Plateforme d’IA au service des assureurs, Zelros lève 4 millions d’euros

Par Antoine Duroyon. Publié le 04 décembre 2018 à 15h23 - Mis à jour le 04 décembre 2018 à 15h23
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Après avoir récolté 80 000 euros en love money en 2015, Zelros a réalisé une première augmentation de capital de 4 millions d’euros. Ce financement en Série A a été réalisé auprès de trois acteurs du capital-risque : les français Hi Inov (holding d’investissement Dentressangle) et Astorya.vc, ainsi que l’allemand 42CAP. 

Fondée en 2016 par Christophe Bourguignat (CEO), Fabien Vauchelles (CTO) et Damien Philippon (COO), Zelros se positionne sur le terrain de l’assureur “augmenté” par l’intelligence artificielle. Sa technologie vient assister le collaborateur sur deux processus : l’aide à la vente et l’aide à la gestion de sinistres (un processus également couvert par Snapsheet par exemple).

Le service prend la forme d’un “assistant virtuel” (chatbot) “continuellement nourri de scores et de prédictions métier, calculés sur une plateforme de machine learning sécurisée“. La plateforme est basée sur des microservices sous Docker avec Python, ScikitLearn, SpaCy (machine learning), Node.js (backend), Angular (frontend) et PostgreSQL (base de données).

Passée par Le Swave, la start-up est basée à Station F (AI Factory Microsoft). Elle compte une quinzaine de collaborateurs et déjà plusieurs assureurs en production, dont CNP Assurances, Natixis Assurances, Cbp, MAIF ou AXA. Elle a notamment collaboré avec la Banque de France et avec Natixis Assurances pour son chatbot ANNA, destiné à aider les collaborateurs du métier assurances de personnes dans leurs recherches documentaires. L’interaction se fait via Skype depuis le poste de travail.

Zelros promet des gains d’efficacité de l’ordre 40% et vise un chiffre d’affaires de 1,5 millions d’euros en 2018. Ce tour de table doit permettre à la société de “renforcer de manière significative la taille de ses équipes R&D et Opérations, de structurer une équipe de vente, mais aussi de lancer son déploiement en Europe”.

Antoine Duroyon
  • intelligence artificielle
  • machine learning

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