Insurtech à l’ère de l’IA Générative : la fin du dilemme Build vs. Buy
Auteur: Christophe Bourguignat , CPTO
Les compagnies d’assurance qui souhaitent innover et être performantes font face à un changement crucial depuis la récente disponibilité de l’IA générative et des LLMs (Large Language Models – Grands Modèles de Langage).
Prenons l’exemple d’une solution d’analyse d’images pour automatiser le traitement des sinistres automobiles, ou d’un moteur de personnalisation pour offrir une meilleure expérience aux assurés. Jusqu’à présent, les assureurs avaient le choix entre acheter des solutions existantes ou se lancer dans la construction en interne. Chaque approche présente des avantages, mais aussi des défis, rendant la décision difficile. Mais avec l’avènement de l’IA générative, ce dilemme devient obsolète et une nouvelle voie émerge : la configuration de solutions spécialisées ‘LLM-first’.
A- Acheter des solutions prêtes à l’emploi
Les assureurs cherchent de plus en plus à l’extérieur des solutions qu’ils construisaient historiquement en interne. L’explosion des API, des solutions connectées et le passage au cloud ont offert une multitude d’options. Ce changement est motivé par la disponibilité de divers moyens de résoudre efficacement les problèmes, rendant la décision de chercher à l’extérieur plus séduisante.
1. Rapidité de mise sur le marché :
L’un des principaux avantages de l’approche ‘Acheter / prêt-à-l’emploi’ est la rapidité de lancement des produits. L’utilisation de modules et de cadres pré-construits permet des cycles de développement plus rapides, permettant aux entreprises de répondre rapidement aux demandes du marché. Collaborer avec une insurtech technologique réduit considérablement le temps de mise sur le marché – par exemple, Zelros permet aux assureurs d’être opérationnels en 8 à 12 semaines, un contraste remarquable avec les 3 à 4 ans en moyenne nécessaires lorsqu’on part de zéro.
2. Efficacité des coûts :
En s’appuyant sur des solutions existantes, les entreprises peuvent réduire considérablement les coûts de développement. La disponibilité de composants et de modules plug-and-play élimine le besoin de réinventer la roue, et offre une option rentable pour les startups et les acteurs établis. Typiquement, les Insurtech investissent plusieurs dizaines ou centaines de millions pour construire leur plateforme – une somme bien au-delà de ce qu’un assureur pourrait raisonnablement allouer pour une application spécifique.
3. Expertise sectorielle :
Les solutions Insurtech offrent une expertise spécifique au secteur. Ces solutions sont conçues avec une compréhension approfondie des processus et spécificités règlementaires du monde l’assurance, offrant une base solide pour la personnalisation sans sacrifier la conformité. Leur spécialisation est inébranlablement dédiée à l’assurance – elles fusionnent prouesses technologiques et expertise, reconnaissant les subtilités et les normes réglementaires élevées de ce secteur spécifique.
B- Construire des solutions à partir de zéro
Développer un produit en interne offre un contrôle complet sur le projet, tout en permettant de bénéficier des avantages d’une émulation collaborative. Cette méthode favorise l’unité d’équipe, essentielle pour une collaboration efficace. Cependant, elle peut aussi introduire des défis liés à la culture d’entreprise et aux politiques internes, qui influencent la dynamique de travail en équipe.
1. Personnalisation sans égal :
Construire une plateforme depuis zéro offre des possibilités de personnalisation inégalées. Cela permet de concevoir chaque aspect de la solution pour s’aligner parfaitement avec les processus internes spécifiques, assurant un résultat sur mesure.
2. Innovation au cœur de l’entreprise:
Pour ceux qui visent à repousser les limites de l’utilisation de la technologie, construire à partir de zéro favorise une culture d’innovation. Cette approche permet l’intégration de technologies de pointe et le développement de solutions propriétaires, garantissant ainsi un certain leadership industriel.
3. Contrôle total :
Les entreprises qui choisissent de construire à partir de zéro conservent un contrôle complet sur leur environnement technologique. Ce niveau de contrôle est crucial pour garantir la sécurité, la conformité et la capacité à s’adapter aux avancées technologiques futures sans contraintes.
4. Vision à long terme :
Construire de zéro est un gage d’investissement dans la vision à long terme de l’entreprise. Bien que le développement initial puisse prendre plus de temps et de ressources qu’en achetant sur étagère, la plateforme résultante est un différenciateur unique qui s’aligne précisément avec les objectifs stratégiques et les plans futurs de l’entreprise.
C- Configurer des solutions ‘LLM-first’ hautement spécialisées
L’ère de l’IA Générative, avec l’avènement des LLMs, transforme radicalement la façon dont les applications technologiques pour assureurs sont développées. Il s’agit d’une rupture par rapport aux approches traditionnelles évoquées plus haut, tirant parti des capacités uniques des LLMs :
1. Flexibilité et évolution :
Les entreprises peuvent personnaliser la plateforme selon leurs besoins spécifiques tout en s’assurant qu’elle puisse croître et s’adapter au fur et à mesure que l’entreprise se développe ou pivote. Par exemple, Zelros attribue des équipes dédiées à la réussite client à chaque compte, favorisant des efforts collaboratifs pour intégrer Zelros et répondre aux besoins spécifiques. Cet alignement avec la stratégie du client va au-delà de la résolution de problèmes ; c’est un voyage partagé visant à propulser les deux organisations de l’avant, ensemble.
2. Capacités multimodales et dynamiques d’équipe :
La capacité d’un même LLMs à traiter des types de données différents, tels que la voix, les images et les données structurées, brise les silos de spécialisation des équipes scientifiques. Cette évolution redéfinit les organisations et révèle l’importance du rôle de LLMOps, remettant en question le rôle du traditionnel data scientist.
3. Avantage des modèles de fondations :
La nature ‘entraînée une fois pour toute’ des LLMs de fondation rend moins critique le besoin de données d’entraînement exclusives ou de modèles dédiés. Ceci facilite le développement d’applications IA, rendant plus accessible des capacités auparavant complexes à réaliser.
4. Configuration plutôt que création :
Avec les LLMs, l’accent se déplace de la création ou de l’utilisation d’IA très spécifiques vers la configuration de prompts qui délivrent de la valeur métier. Cette approche met l’accent sur la conception stratégique de prompts pour utiliser efficacement l’IA.
5. Redistribution de la valeur dans les applications technologiques :
La conséquence des points précédents est que la valeur des applications technologiques penche désormais plus vers l’expérience utilisateur (UX), que dans l’algorithme ou les données. Dans ce nouveau paysage, l’UX, alimentée par l’IA générative, devient le principal différenciateur, rehaussant l’importance d’une conception et d’une intégration efficaces.
6. Émergence d’applications SaaS B2B spécialisées :
Une nouvelle vague d’applications SaaS B2B émerge, centrée autour des LLMs leaders du marché. Ces applications privilégient des configurations spécifiques au domaine métier visé, utilisant souvent des plateformes low-code/no-code, et se concentrent sur l’intégration UX sans couture dans les systèmes existants. En configurant ces solutions ‘LLM-first’ hautement spécialisées, les entreprises d’insurtech ouvrent de nouveaux horizons, exploitant les forces de l’IA générative pour offrir des services assurantiels plus performants, efficaces et personnalisés.
Conclusion : la fin du dilemme build vs buy
À mesure que les LLM multimodaux et l’IA générative se généralisent, le débat entre fabriquer (build) ou acheter (buy) n’a plus lieu d’être posé ainsi.
Il est peu probable que les assureurs développent leurs propres LLM de fondation, en raison de l’investissement requis. De même, ils n’achèteront pas de logiciels d’IA qui manquent d’options de personnalisation et de configuration adaptées à leurs besoins spécifiques. À la place, ils privilégieront des partenariats avec des acteurs d’un nouveau genre, ultra-spécialisés dans leur domaine métier, AI-first,, et permettant à leurs spécialistes métier de configurer des applications complexes à forte valeur, souvent via des plateformes low-code ou no-code. Cette approche leur permettra d’accroître leur agilité et de se concentrer sur les domaines leur offrant un avantage concurrentiel : l’amélioration de l’efficacité opérationnelle de leurs employés, et l’amélioration de l’expérience des assurés.
Chez Zelros, nous appartenons à cette nouvelle catégorie d’applications. Nous sommes The Insurance Copilot™.
