Avec Vox IA, Covéa visualise et bientôt pilotera l’expérience client

Premier assureur de biens et responsabilité en France et dixième réassureur mondial, Covéa est un poids lourd de l’assurance en Europe, présente Laurent Pigelet, son directeur marketing stratégique. À travers ses quatre marques (MAAF, MMA, GMF et PartnerRe), le groupe réunit 24 000 collaborateurs et totalise près de 27 milliards d’euros de primes acquises brutes. 

Le contexte de marché se distingue par une intensification concurrentielle, un recul de la consommation et donc des biens à assurer, ainsi que des dérèglements climatiques. Cet environnement a un impact direct sur les compagnies d’assurance et leurs tarifs.

L’expérience client, facteur X du marché de l’assurance

“Notre conviction, c’est que l’expérience client est le facteur X, celui qui permet de faire la différence entre des acteurs proposant tous des offres d’assurance assez semblables”, affirme Laurent Pigelet. En conséquence, l’expérience client occupe une place centrale dans le plan stratégique du groupe Covéa. Ce plan s’articule autour de trois priorités : la disponibilité (des conseillers et des services digitaux), la proximité (par l’omnicanalité et l’hybridation des parcours) et le ciblage (“pousser les bons produits ou services aux bonnes cibles au bon moment”).

“C’est classique, mais difficile à réaliser”, commente le directeur marketing, qui compte donc sur l’IA pour progresser dans ce domaine. Pour mesurer la satisfaction client, Covéa dispose depuis cinq ans déjà d’un baromètre dédié, basé sur des retours “à chaud” et “à froid”.

“C’est probablement l’un des dispositifs les plus importants du marché français de l’assurance”, avec 12 millions de questionnaires et un taux de réponse de 15 %. Mais c’est surtout “500 000 histoires, écrites, non structurées, rédigées par nos clients”, complète Laurent Pigelet.

Ces données étaient jusqu’à récemment utilisées pour traiter des problèmes individuels. Elles restaient en revanche sous-exploitées pour dégager des tendances de fond et des analyses macro. Sur la base de ce constat, Covéa a initié le développement d’un cas d’usage en IA baptisé Vox IA.

Des données non structurées largement sous-exploitées

Le projet n’est pas sans rappeler ceux lancés dans le domaine de l’écoute client par AG2R La Mondiale et Groupama Loire Bretagne. Comme ses concurrents, Covéa qualifie les verbatims client de “mine d’or” sous-valorisée. Vox IA recourt à l’IA pour analyser la voix des clients, et en particulier les messages “multi-tonalité”, indique Guillaume Lemele, directeur des solutions digital, data et IA de Covéa.

Le projet visait plusieurs objectifs, à commencer par la capacité à extraire de manière granulaire (thèmes, sous-thèmes, marques, moments de vie, etc.) ce que les clients expriment. “Cette notion de plan de classement était essentielle et se trouve au cœur de l’usage actuel de Vox IA”, insiste Laurent Pigelet, sponsor métier de la solution.

La seconde finalité était de favoriser l’utilisation des informations ainsi générées en impliquant l’ensemble des experts métiers de l’expérience client des différentes marques de Covéa. Ces insights doivent être traités collectivement dans le cadre d’ateliers, afin d’identifier les points de douleur et de décider des actions à mener.

Pour conduire ce chantier, Covéa a pris le parti d’internaliser intégralement les développements, depuis l’idée métier jusqu’à la mise en production. Cette stratégie n’allait pas de soi, malgré la sensibilité et le volume des données (500 000 à 600 000 verbatims par an et avec un historique sur cinq ans), ainsi que leur portée stratégique.

Un outil de visualisation en self-service

“Nous avions peu d’expérience en IA lorsque nous nous sommes lancés. C’était un des premiers projets industriels”, reconnaît Guillaume Lemele. Les premières actions ont été menées par un data scientist, qui a procédé à l’analyse sémantique et identifié des modèles d’IA adaptés. L’équipe projet a par la suite été considérablement renforcée, avec la participation d’une cinquantaine de représentants métier, notamment pour l’annotation des données dans le cadre de campagnes dédiées. Les directions marketing ont, quant elles, contribué au développement du volet self-service de la solution, en particulier pour la création du cockpit de restitution des données.

“Les métiers sont désormais totalement autonomes. Ils peuvent visualiser à l’échelle globale les thèmes sur lesquels les clients s’expriment et descendre jusqu’aux verbatims, le niveau d’analyse le plus fin”, détaille le directeur des solutions data. Sur le plan technique, Covéa a déployé une architecture basée sur des Transformers, aujourd’hui centraux dans la GenAI, et reposant sur des modèles spécialisés en analyse sémantique. Les briques technologiques assemblées permettent d’extraire des thèmes et leur tonalité – “et même la multi-tonalité”. 

Vox IA est en production depuis un peu plus de 18 mois. Le projet a permis d’élaborer un plan de classement comprenant 37 thèmes “très détaillés”. Et si la solution est livrée au métier, elle continue de faire l’objet d’une supervision continue, notamment pour monitorer la performance des algorithmes.

Vox IA étendu à de nouvelles données

Le monitoring permet également de détecter de nouveaux thèmes et tendances. À noter que la solution est activable à volonté, de manière hebdomadaire ou quotidienne, voire plusieurs fois par jour. Cette flexibilité donne la possibilité de s’adapter rapidement à des contextes d’urgence, comme une pandémie ou des événements climatiques.

Les équipes DSI de Covéa ont aussi procédé à un benchmark de leur produit d’IA avec les offres commerciales d’éditeurs. L’objectif : “s’assurer que notre solution atteint au moins le même niveau de qualité que celles du marché […] Sur certains thèmes, nous sommes même meilleurs”, se félicite le spécialiste IT.

“Nous n’extrayons pas seulement des chiffres”, souligne quant à lui Laurent Pigelet. Les données et leurs verbatims constituent “un excellent moyen de convaincre les directions générales ou informatiques d’investir” en réponse aux problématiques identifiées. 

En analysant les cinq années d’historique de données, Covéa a pu identifier dès le départ des tendances client sur cette période. Pour le directeur marketing, les informations recueillies présentent un intérêt direct pour les prises de décision du groupe et de ses marques.

Vox IA est amené à évoluer et à s’enrichir. Premièrement, l’assureur prévoit d’intégrer de nouvelles sources de données, dont les réclamations clients, considérées comme particulièrement intéressantes pour mesurer “l’intensité relationnelle” et prioriser les actions correctives. Les données vocales issues des centres d’appels représentent également une perspective prometteuse, envisagée “dans les années à venir.”

De la visualisation au pilotage d’activité

La solution demeure, à ce jour, avant tout “un support d’analyse”. Pour la direction marketing groupe, l’étape suivante consistera à la transformer en “un support plus opérationnel, par exemple au service de la gestion de nos activités.”

“Selon le niveau d’émotion ressenti ou le niveau de satisfaction du client, l’objectif est d’anticiper pour aller au contact avant qu’un problème n’apparaisse. Cet outil le permettra demain. Il s’inscrira dans une logique de pilotage d’activité”, poursuit Laurent Pigelet. À terme, se posera également la question de l’ouverture de l’outil à “des managers de terrain de proximité. Ce serait probablement la solution idéale pour accompagner le quotidien des équipes opérationnelles.”

Sur le plan technologique, Guillaume Lemele rappelle plusieurs prérequis essentiels à la réussite d’un projet d’IA : des données de qualité, des compétences humaines spécialisées en IA au sein des équipes internes – avec le recrutement d’experts et l’acculturation progressive des métiers -, le sponsoring de la direction générale, et une stack technique adéquate.

La stack technique, baptisée CloudIA, a été développée en interne. Elle permet de concevoir des expérimentations, de préparer des modèles et de les déployer en production de manière industrielle. En termes de modèles, Vox IA s’appuie principalement sur des approches de deep learning, notamment via CamemBERT.

Production de données synthétiques

En parallèle, Covéa utilise l’IA générative pour produire des données synthétiques, une solution mise en œuvre lorsque peu de données réelles sont disponibles sur certains thèmes. Cette démarche permet de générer de nouvelles données, utilisées ensuite pour entraîner et optimiser les modèles existants. La GenAI est également exploitée pour créer des synthèses de groupes de verbatims. Covéa fait appel à Azure de Microsoft et, par conséquent, à OpenAI via des instances cloud privées.

“Notre architecture est entièrement modularisée, ce qui nous permet de changer d’IA générative si nécessaire. C’est là tout l’avantage et l’intérêt de développer nos propres solutions : nous pouvons nous concentrer sur les fonctionnalités plutôt que sur le type de solution”, précise Guillaume Lemele à mind Fintech, en conclusion de son intervention lors de Big Data & AI Paris 2024.