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Avant, Jerry McNee n'était pas toujours fan des évaluateurs. McNee est le président d'Ultimate Collision Repair, un atelier de réparation automobile à Edison, New Jersey. De son point de vue, les évaluateurs et les experts en sinistres, payés par les compagnies d'assurance, veulent généralement payer moins pour les réparations qu'il pense que son atelier mérite.
Depuis que Covid-19 a balayé le monde l'année dernière, McNee voit beaucoup moins d'évaluateurs. Au lieu de cela, les assureurs déploient des technologies, notamment des estimations basées sur des photos et l'intelligence artificielle. McNee manque en quelque sorte ses anciens adversaires. « Lorsque les évaluateurs étaient là, face à face, vous aviez une meilleure relation avec eux », dit-il. "L'expert vous connaissait, il vous faisait confiance."
La pandémie a bouleversé de nombreuses entreprises. L'industrie de la réparation automobile est une étude de cas des effets inattendus de la technologie remplaçant les interactions en personne.
Avant la pandémie, environ 15% des réclamations automobiles aux États-Unis étaient réglées à l'aide de photos plutôt que de visites en personne par des experts, explique Bill Brower, responsable des réclamations automobiles chez LexisNexis Risk Solutions, une société de données et d'analyse. Maintenant, c'est 60%, et il s'attend à ce qu'il atteigne 80% d'ici 2025.
Dans le même temps, les assureurs ont accéléré leurs investissements dans l'IA. L'année dernière "a été l'année où l'IA a vraiment franchi le seuil de la nouveauté à la norme", déclare Marc Fredman, directeur de la stratégie chez CCC Information Services, qui vend de la technologie aux assureurs. La société affirme que la moitié de toutes les réclamations impliquent désormais au moins certains outils d'IA. L'assurance automobile n'est «pas quelque chose que vous supposeriez nécessairement être très innovant et à la pointe de la technologie, mais c'est en fait le cas», déclare Fredman.
Les changements sont là pour rester. En utilisant l'IA et les estimations virtuelles, « les assureurs ont vraiment constaté des améliorations en termes d'efficacité, de cohérence et de rapidité d'exécution », déclare Mark Friedlander, porte-parole de l'Insurance Information Institute, un groupe industriel. La technologie n'est pas destinée à remplacer les travailleurs humains, dit Friedlander, mais à aider à résoudre les réclamations plus rapidement et de manière cohérente. La technologie a créé « d'excellents résultats non seulement pour les assureurs, mais aussi pour les assurés », dit-il. Il s'agit de réclamations automobiles adressées à l'ensemble du millénaire : rapides et basées sur le téléphone, avec le moins d'appels aller-retour possible. Selon la CCC, des sondages internes montrent que 80 % des clients qui initient des demandes de photo trouvent le processus « attrayant à naviguer ».
Tractable, une entreprise qui utilise la vision par ordinateur et le machine learning pour créer des algorithmes pour les compagnies d'assurance, affirme que 25 % de ses estimations sont si simples qu'elles n'ont pas besoin d'intervention humaine. La société souhaite porter ce chiffre à 75% d'ici la fin de l'année, déclare Alex Dalyac, PDG et cofondateur de Tractable.
Un groupe n'est pas satisfait des résultats : les propriétaires d'ateliers de carrosserie. "Je dirais que 99,9 % des estimations sont incorrectes", déclare Jeff McDowell, propriétaire de Leslie's Auto Body à Fords, New Jersey. "Vous ne pouvez pas diagnostiquer des dommages à la suspension ou une roue tordue ou un désalignement du cadre à partir d'une photographie."
Les propriétaires d'ateliers de réparation disent qu'ils passent beaucoup plus de temps à marchander avec les compagnies d'assurance pour déterminer le prix correct d'une réparation - temps pour lequel ils ne sont pas indemnisés. Dans certains cas, cela signifie que les véhicules endommagés sont bloqués dans l'atelier plus longtemps que d'habitude.
Des devis incomplets peuvent entraîner des réparations incomplètes. Les automobilistes apportent parfois leurs véhicules à Hernandez Collision Repair pour s'assurer que le travail effectué par d'autres ateliers a été effectué correctement. Les deux magasins de l'entreprise dans le sud-est de la Géorgie ont connu des travaux de mauvaise qualité ou incomplets pendant la pandémie, explique April Hernandez, dont la famille est propriétaire de l'entreprise. Elle attribue le changement aux estimations basées sur des photos et à l'IA appliquée au cours du processus. "J'ai l'impression que ça s'aggrave avec le temps", dit-elle.
« Une photo vaut mille mots, mais elle n'indique pas la valeur des dommages », déclare Mike LeVasseur, qui dirige la division des collisions à l'Automotive Service Association, un groupement professionnel de l'industrie.
Les estimations virtuelles fonctionnent comme ceci : de nombreuses grandes compagnies d'assurance demandent aux conducteurs accidentés de télécharger une application. L'application leur demande de prendre des photos de leurs voitures sous certains angles et sous un certain éclairage. En utilisant uniquement ces photos, un expert en sinistres estime combien il en coûtera pour réparer la voiture.
Les devis photographiques ont du sens pour les assureurs. En personne, les experts peuvent se déplacer et inspecter trois à huit véhicules par jour. Avec des photos, les experts n'ont pas besoin de voitures ou d'essence, juste un ordinateur, et peuvent terminer 15 à 20 estimations par jour.
Ajoutez l'IA et le processus peut devenir encore plus rapide et plus efficace. Les automobiles sont de bons candidats pour l'apprentissage automatique basé sur l'image. Comme les chats—qui ont des oreilles pointues, des moustaches, un petit nez—les voitures ont une forme cohérente—portes, pare-brise, ailes . Un million de choses pourraient mal tourner avec les 30 000 pièces d'une voiture moyenne, mais les plus courantes d'entre elles ont généralement une certaine apparence. Ainsi, des algorithmes sont formés à la classification d'images à l'aide de millions de photos de voitures endommagées, de toutes marques et de tous modèles.
Le technicien peut alors « lire » une photo prise par un assuré et tirer des conclusions sur ce qui doit être réparé ou si une inspection humaine est nécessaire. À l'aide des données des fournisseurs de pièces et des réparateurs locaux, il estime ensuite le coût. Vient ensuite la touche humaine : les systèmes guident les experts tout au long du processus d'estimation, dans de nombreux cas en remplissant automatiquement les formulaires. Le régleur n'a qu'à vérifier le travail de l'ordinateur. CCC, le fournisseur de technologie, affirme que les assureurs peuvent augmenter leur productivité de 30 % grâce à son produit d'IA, appelé Smart Estimate.
Certains initiés de l'industrie se tournent vers un processus d'estimation entièrement automatisé et « sans contact », du moins pour certains types de dommages. "Le sans contact se trouve être le Saint Graal, la destination finale de l'estimation automatisée", a déclaré le mois dernier Olivier Baudoux, cadre de la société de technologie des réclamations d'assurance Mitchell, à un public de l'industrie.
Cela se produit déjà dans certains endroits en dehors des États-Unis. L'automne dernier, l'assureur espagnol Admiral Seguro a déclaré qu'il avait commencé à utiliser l'IA pour résoudre les réclamations automobiles en quelques minutes après que les assurés aient téléchargé des photos des dommages. Le mois dernier, la société israélienne de smart-dashcam Nexar a commencé à travailler avec le japonais Mitsui Sumitomo Insurance pour traduire les images haute définition et les données d'accélération et GPS capturées par ses caméras en scripts, comme des sous-titres sur un film étranger. Les experts en sinistres peuvent utiliser les scripts générés par la machine pour résoudre les sinistres. La technologie apprendra au fur et à mesure que les experts traduisent ces scripts en éléments d'estimation, explique Bruno Fernandez-Ruiz, cofondateur et directeur de la technologie de Nexar. Cela signifie que les humains entraînent la technologie à s'améliorer.
Les fournisseurs de technologie reconnaissent que leurs programmes ne sont pas parfaits. "Il s'agit d'une nouvelle technologie pour l'industrie, et il y aura des problèmes dans le système", déclare Friedlander, porte-parole de l'Insurance Information Institute. "C'est un système en évolution, et il continuera à devenir plus précis et plus précis."
Les estimations virtuelles assistées par l'IA semblent être très efficaces pour séparer, en quelques secondes, les véhicules qui peuvent être réparés des véhicules qui doivent être totalisés. Les experts disent qu'ils sont également bons pour évaluer les dommages mineurs aux véhicules, à la suite d'accidents où personne n'est blessé. Ceux-ci constituent la majorité des incidents, donc dans de nombreux cas, les estimations basées sur des photos fonctionnent. Dalyac, le PDG de Tractable, dit qu'il espère que les algorithmes pourront évoluer vers des normes convenues qui réduiront les désaccords entre les assureurs et les réparateurs. "Nous devons rendre le processus sans friction", dit-il.
Pendant la pandémie, les assureurs se sont tournés vers des estimations basées sur les photos des clients pour toutes sortes de collisions, même graves. Les compagnies d'assurance considèrent parfois ces estimations comme des "points de départ" pour les réparateurs en personne. Mais les propriétaires d'ateliers de carrosserie disent que les clients sont frustrés par eux lorsque l'estimation initiale de l'assureur est inférieure au devis du réparateur - dans certains cas, de plusieurs milliers de dollars. Les ateliers de réparation sont coincés au milieu. Les magasins ne savent pas quand l'intelligence artificielle a été appliquée aux estimations qu'ils reçoivent. Mais tout ce qui se passe, disent-ils, n'est pas cohérent.
"Les gens disent que c'est la voie de l'avenir", déclare McDowell, le propriétaire de la réparation automobile du New Jersey, à propos des estimations virtuelles. "Je ne suis pas d'accord avec ça. Il y a certaines choses qu'on ne peut pas faire à partir d'une photographie.