L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer de nombreux secteurs, et l’assurance n’y fait pas exception. Les participants exploreront comment l’IA et le Big Data peuvent être utilisés pour améliorer l’analyse des risques, la gestion des sinistres, et la relation client. Ils découvriront également la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), une approche innovante qui combine la recherche d’information et la génération de texte pour améliorer la pertinence et la précision des réponses fournies par un modèle de langage.
Objectif
Acquérir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l’IA et de ses applications spécifiques dans le domaine de l'assurance.
Est-ce pour vous ?
Professionnels de l'assurance
Préalables
• Une connaissance de base des concepts de l’assurance et des processus métiers. • Une compréhension élémentaire des concepts de l’intelligence artificielle et du machine learning. • Une expérience de travail avec des données et une familiarité avec les outils de gestion de données.
Vos gains
Contenu
Fondamentaux de l’IA et du Big Data en assurance
1. Les bases
- Définition et historique de l’IA
- Les différents types d’algorithmes (machine learning, deep learning, NLP, RAG)
- Différence entre IA, automatisation et robotisation des processus
- Études de cas concrets d’application de l’IA dans l’assurance :
- Tarification dynamique
- Détection de fraude
- Service client intelligent
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2. Big Data et IA en assurance
- Définition du Big Data et son rôle dans l’assurance
- Les 5V du Big Data (Volume, Variété, Vitesse, Véracité, Valeur)
- Structuration et gestion des données clients et sinistres
- Outils et infrastructures nécessaires pour exploiter l’IA et le Big Data
Modélisation des risques, gestion des sinistres et introduction à RAG
3- Modélisation et analyse des risques grâce à l’IA
- Algorithmes de scoring et segmentation client
- Analyse prédictive pour l’évaluation des risques et la souscription de contrats
- Optimisation de la tarification des assurances via l’IA
- Détection de fraudes et anomalies à l’aide du machine learning
4. Introduction à la technologie RAG et ses applications en assurance
Qu’est-ce que la technologie RAG ?
- Principe de la récupération et génération augmentée
- Différence entre RAG et modèles d’IA classiques
Pourquoi RAG est pertinent pour l’assurance ?
- Recherche et génération de réponses précises sur les contrats
- Assistance client intelligente
- Détection des incohérences dans les déclarations de sinistres
- Exemples d’outils et frameworks (Haystack, LangChain, etc.)
Automatisation avec IA & RAG, réglementation et atelier pratique
5. Automatisation des processus d’assurance avec l’IA et rag
- Automatisation de la gestion des sinistres et des réclamations
- Utilisation des chatbots intelligents et assistants virtuels
- Intégration des solutions IA et RAG dans le workflow des assureurs
- Exemples d’implémentation avec des API IA
6. Réglementation, éthique et défis de l’IA & RAG en assurance
- Réglementations en vigueur (loi25, IA Act)
- Questions d’éthique et biais algorithmiques
- Transparence et explicabilité des décisions prises par l’IA et RAG
- Impacts sur les métiers et compétences en assurance
7. Atelier pratique : Développement d’une solution IA & RAG pour l’assurance
- Définition des besoins métiers et choix des données
- Conception d’un modèle d’IA et intégration d’un module RAG
- Implémentation d’un chatbot RAG pour la gestion des sinistres
- Présentation et discussion sur les solutions développées
💡 Informations utiles
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Intervenants
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