Quand la data et l’IA deviennent un levier de performance et un outil d’aide à la décision pour les assureurs

Qan­tev com­bine le meilleur du monde de l’assurance san­té et des tech­no­lo­gies, notam­ment l’IA et la data, pour per­mettre aux assu­reurs de valo­ri­ser leurs don­nées au ser­vice de leur per­for­mance, crois­sance et déve­lop­pe­ment. Hadrien de March (X10), cofon­da­teur et CTO de Qan­tev, nous en dit plus dans cet entretien.

Qantev est une aventure entrepreneuriale et humaine qui s’appuie sur les compétences et les expertises de deux cofondateurs. Pouvez-vous nous en dire plus ?

En 2018, j’ai fon­dé Qan­tev avec Tarik Dadi. Il fai­sait par­tie des pre­miers data scien­tists du Data Inno­va­tion Lab d’Axa, un des plus grands groupes d’assurance à l’échelle mon­diale. Le Lab se démar­quait par son posi­tion­ne­ment avant-gar­diste sur le cré­neau de la data science, un domaine encore en cours de struc­tu­ra­tion à l’époque. Dans le cadre de ses dif­fé­rentes mis­sions à tra­vers le monde, Tarik a très vite poin­té du doigt une pro­blé­ma­tique majeure du sec­teur de l’assurance san­té en com­pa­rai­son à d’autres branches telles que l’assurance auto­mo­bile : un retard consi­dé­rable en matière de trans­for­ma­tion digi­tale ain­si que l’absence de don­nées struc­tu­rées. A l’issue de cette pre­mière expé­rience, il a déci­dé de rejoindre Natixis Assu­rances au poste de Direc­teur de la data science et c’est à ce moment que nos che­mins se sont croisés.
Par­mi les pro­blé­ma­tiques qui inté­res­saient par­ti­cu­liè­re­ment Tarik, on retrou­vait l’enjeu de l’optimisation des réseaux de pres­ta­taires de soins qui consti­tuait un sujet de niche. En France, où la san­té est un mar­ché public, les four­nis­seurs sont les hôpi­taux. Dans les pays où l’assurance san­té relève du sec­teur pri­vé, les assu­reurs créent ces réseaux de four­nis­seurs de soins. Cette démarche per­met de négo­cier des avan­tages pré­fé­ren­tiels avec les dif­fé­rents four­nis­seurs de soins et de pro­po­ser, in fine, la meilleure offre de soins pos­sible. Dans ce cadre, la dif­fi­cul­té consiste à réus­sir à sélec­tion­ner les bons four­nis­seurs de soins pour struc­tu­rer ce réseau.
De mon côté, à l’école, j’avais réa­li­sé ma thèse sur le sujet du trans­port opti­mal qui s’appuie sur l’optimisation de pro­ba­bi­li­tés. J’ai ain­si déve­lop­pé les seuls algo­rithmes capables de résoudre ce pro­blème d’optimisation des réseaux de soins et de four­nir aux assu­reurs les don­nées qui gui­de­ront et objec­ti­ve­ront leurs choix.
Qan­tev repré­sente le fruit de nos expé­riences et com­pé­tences res­pec­tives. À par­tir de là, nous avons convain­cu un pre­mier acteur majeur de l’assurance san­té, le groupe Allianz, et avons com­men­cé à tra­vailler sur leur mar­ché au Moyen-Orient.

Qantev mise donc sur l’IA pour accompagner la digitalisation des assureurs qui n’en est encore qu’à ses débuts. Comment cela se traduit-il ?

Depuis nos débuts, Qan­tev a beau­coup évo­lué et pro­pose aujourd’hui une pla­te­forme logi­cielle basée sur l’IA à des­ti­na­tion des assu­reurs san­té et vie, deux seg­ments qui par­tagent de nom­breuses simi­li­tudes. Cette pla­te­forme com­prend notre solu­tion his­to­rique de ges­tion des réseaux de soins per­met­tant l’optimisation et l’identification des meilleurs hôpi­taux et méde­cins à recom­man­der aux assu­rés afin qu’ils puissent accé­der aux meilleurs soins à un coût rai­son­nable. Cette démarche per­met aus­si aux assu­rés d’obtenir un prix plus maî­tri­sé pour leur police d’assurance santé.
Nous met­tons éga­le­ment à leur ser­vice des tech­no­lo­gies abou­tis­sant à la « data foun­da­tion » : à par­tir de la don­née de l’assureur, nous struc­tu­rons, net­toyons, et enri­chis­sons des bases de don­nées sur les­quels se reposent nos solu­tions d’intelligence arti­fi­cielle qui s’adressent aux dif­fé­rentes équipes métiers et ont voca­tion à opti­mi­ser leur tra­vail au quo­ti­dien : il s’agit d’automatiser et amé­lio­rer la ges­tion des demandes de rem­bour­se­ment, accé­lé­rer les pro­ces­sus de rem­bour­se­ment, réduire les erreurs… Cette tech­no­lo­gie est éga­le­ment capable de détec­ter les ano­ma­lies et de limi­ter la fraude.
Nous avons aus­si déve­lop­pé une tech­no­lo­gie d’OCR (Opti­cal Cha­rac­ter Recog­ni­tion) pro­prié­taire et uni­que­ment spé­cia­li­sée dans les docu­ments que les assu­reurs reçoivent. Cette der­nière est ados­sée à la der­nière géné­ra­tion d’IA per­met­tant d’extraire des infor­ma­tions manus­crites et de les stan­dar­di­ser afin de com­plé­ter et d’enrichir la base de don­nées. Par exemple, sur des écri­tures illi­sibles de pra­ti­ciens, nous attei­gnons un taux de pré­ci­sion de l’ordre de 96 %, alors que les algo­rithmes de Google ou Micro­soft vont pla­fon­ner à un taux de per­for­mance com­pris entre 80 et 85 %. Au-delà de l’automatisation et de l’accélération du trai­te­ment de ces sujets, nous met­tons un point d’honneur à faire en sorte que l’Humain conserve un rôle déci­sif dans cette chaîne de valeur et puisse garan­tir que les résul­tats soient corrects.

En quoi votre approche est-elle différenciante en comparaison des autres acteurs qui proposent des solutions technologiques adossées à l’IA ?

Nos dif­fé­ren­ciants clés res­tent notre connais­sance appro­fon­die du monde de l’assurance san­té et notre maî­trise des tech­no­lo­gies de l’IA qui nous pro­curent un véri­table avan­tage concur­ren­tiel, très appré­cié par nos clients. Cela nous per­met aus­si d’apporter des solu­tions per­ti­nentes et direc­te­ment ancrées dans la réa­li­té et les besoins des assu­reurs. Dans le cas d’usage de détec­tion des fraudes, des abus ou de gas­pillages, nous allons déve­lop­per nos propres algo­rithmes d’IA pour remon­ter ces ano­ma­lies. Pour déve­lop­per ces algo­rithmes qui ciblent un cas de figure concret, la com­pé­tence tech­nique et tech­no­lo­gique ne suf­fit pas. Elle doit s’accompagner d’une fine connais­sance non seule­ment du sec­teur adres­sé, de ses pro­ces­sus et de ses work­flows, mais aus­si des métiers de la san­té. Ce sont ces syner­gies qui, in fine, débouchent sur des algo­rithmes, des modules et des solu­tions qui vont per­mettre d’atteindre de hauts niveaux d’automatisation, de per­for­mance et de pro­duc­ti­vi­té. Pour ce faire, nous avons noué de nom­breux par­te­na­riats de recherche avec des labo­ra­toires ou des centres de recherche pres­ti­gieux comme le Centre de Mathé­ma­tiques Appli­quées (CMAP).
A l’heure actuelle, nous enten­dons beau­coup par­ler d’IA et notam­ment d’IA géné­ra­tive. Ces tech­no­lo­gies qui fonc­tionnent dif­fé­rem­ment des logi­ciels que nous uti­li­sions aupa­ra­vant ne sont pas déter­mi­nistes. Il est en effet impos­sible de pré­dire ce qu’elles vont accom­plir et donc dif­fi­cile de les mettre en place dans une indus­trie trai­tant de la san­té humaine. Forts de ce constat, chez Qan­tev, nous avons très tôt explo­ré com­ment déve­lop­per des tech­no­lo­gies d’IA géné­ra­tive qui peuvent être uti­li­sées dans notre contexte tout en limi­tant les risques. Aujourd’hui, nous sommes l’une des rares entre­prises tech­no­lo­giques pro­po­sant ce type de modèle en pro­duc­tion chez de très grands assu­reurs, et cela dans leurs pro­ces­sus les plus critiques.

“Chez Qantev, nous avons très tôt exploré comment développer des technologies d’IA générative qui peuvent être utilisées dans notre contexte tout en limitant les risques. Aujourd’hui, nous sommes l’une des rares entreprises technologiques proposant ce type de modèle en production chez de très grands assureurs, et cela dans leurs processus les plus critiques.”

Aujourd’hui, vous accélérez votre développement à l’international. Où en êtes-vous et quelles sont les prochaines étapes pour votre entreprise ?

Au sein de Qan­tev, nous sommes plus d’une cin­quan­taine de col­la­bo­ra­teurs basés prin­ci­pa­le­ment à Paris. En paral­lèle, nous avons ouvert notre bureau à Hong Kong pour ser­vir nos clients dans 5 pays de la région où nous fai­sons l’expérience d’une très grosse crois­sance. Nous nous déve­lop­pons aus­si dans les Amé­riques, où il existe une forte appé­tence pour nos solu­tions. Nous res­tons bien sûr aus­si actifs dans la région EMEA. Aujourd’hui, nous cher­chons à ren­for­cer notre empreinte en Europe, aux États-Unis et en Asie Pacifique.

Pour poursuivre votre développement, quels sont les profils et compétences que vous recherchez ?

Nous recher­chons des ingé­nieurs sur tous les métiers de l’ingénierie logi­cielle, cloud et data. Nous ren­for­çons éga­le­ment notre mana­ge­ment et recru­tons des pro­fils de chef de pro­jet stra­té­gique ain­si que des pro­fils avec une dimen­sion com­mer­ciale (com­mer­cial, ingé­nieur commercial).

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