Impliqué depuis plus de 14 ans dans le domaine de la Recherche et Développement (R&D) et les solutions de modélisation des données, le jeune Tuniso-Canadien, Mohamed Hanini, passionné par la science et le triathlon (la nage, le vélo et la course à pied), a réussi à être, aujourd’hui, à la tête de Koïos Intelligence, une des entreprises les plus prometteuses et les plus innovantes dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (AI) et l’accélération de calcul, au Canada et à l’échelle internationale.
Une nouvelle aventure
En 2017, le jeune startupper a fait le choix de se lancer dans l’aventure de création d’un projet innovant qui requiert imagination, analyse, méthode, patience, réalisme, goût et persévérance. Après avoir acquis l’expérience professionnelle nécessaire en intelligence artificielle, il a pu avoir une vision sur la manière d’intégrer ce domaine dans les systèmes d’informations de l’industrie financière et des produits qui peuvent impacter et accélérer la transformation digitale.
L’initiative de créer Koïos Intelligence est partie donc d’une simple idée qui vise à créer une fintech spécialisée dans l’implémentation des algorithmes avec différentes approches touchant l’apprentissage statistique, la recherche opérationnelle, les statistiques prévisionnelles et l’accélération de calcul. Aujourd’hui, cette idée a évolué à un point tel que Koïos Intelligence devient l’une des firmes les plus influentes dans le monde de l’innovation. Le développement de la société s’accompagne d’une grande volonté à transformer l’industrie et entraîner la nouvelle génération de scientifiques de données, les futures actuaires et analystes quantitatifs pour résoudre des problèmes complexes d’industrie.
A travers ses compétences et produits, Mohamed Hanini a pu atteindre les objectifs qu’il a fixés au démarrage de la compagnie et son rayonnement en est la preuve. Actuellement, il travaille, également, sur la dématérialisation des contrats financiers, qui consiste à extraire et à numériser le contenu des documents et les consolider de manière structurée et éviter ainsi les saisies d’information.
Aujourd’hui, Mohamed Hanini veut aller encore plus loin pour renforcer la présence de Koïos Intelligence en Afrique et, plus particulièrement, dans les pays arabes, et ce, dans le cadre de l’ambitieuse stratégie de mondialisation de l’entreprise qui prend un nouvel élan, avec notamment le lancement du dernier-né de sa gamme de services qui est l’assistant virtuel à commande vocale (voice-enabled Chatbot). De son nom, Olivo, en référence à la longévité et à l’enracinement, aura le mandat de centraliser et standardiser l’industrie de l’Assurance. Cet assistant virtuel (voicebot) d’Olivo, construit de manière modulaire pour l’assurance-vie, auto et habitation et voyage, est capable de digitaliser et fluidifier le processus de souscription et de réclamation.
Que peut faire un chatbot pour les assurances et mutuelles?
Les algorithmes de pointe en traitement automatique du langage naturel (TALN) ont atteint des niveaux de performances similaires à ceux d’un humain. Ces algorithmes ont été les déclencheurs des avancées scientifiques que connaît le domaine de l’intelligence artificielle, parmi lesquelles on trouve l’apprentissage profond (Deep Learning) et l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning).
Les systèmes de dialogue et les assistants virtuels à commande vocale (voice-enabled chatbots) sont capables de reconnaître la voix et comprendre des intentions textuelles complexes et ainsi répondre de manière humaine. De tels ensembles d’algorithmes contribuant à la création des assistants virtuels à commande vocale vont progressivement remplacer les agents du service clientèle, améliorant radicalement le fonctionnement des opérations principales et réduisant leurs coûts (les chatbots peuvent aider à réduire les coûts de service client de 30%, rapport IBM). Toutefois, on doit faire la distinction entre l’approche basée sur les modèles basés sur la recherche (plus facile) et les modèles génératifs (plus difficiles). Le premier modèle utilise un référentiel de réponses prédéfinies et une sorte d’heuristique pour choisir une réponse appropriée à partir d’un ensemble fixe en fonction de l’entrée et du contexte. Le deuxième modèle génère une nouvelle réponse à partir de zéro. Des techniques d’apprentissage en profondeur peuvent être utilisées pour les deux modèles, mais la recherche semble évoluer dans la direction générative, qui ne correspond pas nécessairement aux demandes des régulateurs du marché financier, qui sont très exigeants en matière de conformité. En d’autres mots, on ne peut pas imaginer commercialiser un système de dialogue avec une approche générative.
A cet égard, un assistant virtuel à commande vocale améliore considérablement l’expérience client en maintenant une conversation fluide. Le processus de souscription et de réclamation pourra être digitalisé moyennant un assistant virtuel. En outre, la «portabilité» d’un assistant virtuel assure un déploiement efficace sur différents types de plateformes. Donc, un assistant virtuel doit être évolutif de sorte qu’il pourra supporter des services complémentaires comme le service de dématérialisation des contrats d’assurance, ou bien le service de la détection de fraude des réclamations soumises, ceci doit aussi être un moyen pour la centralisation des données du client dans l’assurance et par conséquent la construction de très grandes bases de données d’apprentissage. Dans tout cela, il ne faut pas oublier que la sécurité du système de dialogue revêt une importance majeure.
Tous ces avantages auront un impact positif sur toute la dynamique des processus de traitement et d’analyse dans l’entreprise financière, à un point tel que nous pouvons dire qu’un assistant virtuel aura la contribution majeure dans le cadre d’une transformation digitale. A partir de cela, les gains seront beaucoup plus importants pour les entreprises financières, y compris évidemment les assurances et mutuelles.
Les chatbots, les futurs conseillers en assurances ?
Quand on observe que les statistiques sur les assistants virtuels à commande vocale, (74% des consommateurs américains préfèrent utiliser les assistants virtuels à commande vocale pour faire leurs achats en ligne), et que la croissance des adhérents à cette technologie est soutenue, la réponse est certainement oui évidemment.
Dans ce cadre, il est à rappeler qu’on entraîne un assistant virtuel de la même façon qu’on entraîne un courtier ou agent d’assureur. L’assistant virtuel pourrait être plus précis qu’un agent d’assureur, s’il est bien entraîné. Ainsi, le but des assistants virtuels est d’accélérer les courtiers, et surtout éduquer les consommateurs par rapport à l’assurance.
Rappelons que 55% de milléniaux nord-américains ne détiennent pas de police d’assurance vie en raison de la complexité du processus de souscription en général.
Donc, le défi, c’est de développer un assistant virtuel conforme aux demandes des régulateurs. Sachant qu’on entraîne un système de dialogue à partir de données en assurance, ne pas penser à la dimension de la conformité dès le démarrage du projet pourrait être fatal pour une startup qui envisage se lancer dans le développement des assistants virtuels en assurance.
