Stelliant Expertise : de l’IA pour accélérer le traitement des mails

Le groupe Stelliant est spécialisé dans les services à l’assurance (voir encadré). Parmi ses activités, Stelliant Expertise opère son métier historique, l’expertise en cas de sinistre. Sur les 3200 collaborateurs du groupe, 1200 sont affectés à cette activité, dont 900 experts. Par la nature même de son activité, Stelliant Expertise est amené à traiter de très nombreux mails entrants, de plusieurs centaines à plusieurs milliers par jour. Ce traitement demandait un temps humain considérable alors que l’essentiel est simple mais chronophage. Logiquement, le groupe s’est donc mis à la recherche d’une solution pour mieux utiliser ses ressources humaines et les mobiliser sur les tâches à valeurs ajoutées.

Le traitement suppose de comprendre le sujet et l’objet du mail. Ensuite, il faut affecter un niveau d’urgence et de gravité afin de prioriser la prise en charge de la demande. Enfin, il faut également identifier les points de blocage, par exemple le manque d’une pièce dans une demande envoyée par mail. Une difficulté complémentaire résidait dans le fait que, très souvent, les e-mails sont très brefs et ne précisent pas leur intention dans le corps du texte, mais plutôt dans les pièces jointes, avec des formulations telles que « ci-joint ma demande » et une série de pièces jointes, scans de documents (carte grise, carte d’identité…), dossiers, etc. « Nous perdions beaucoup de temps là où la technologie pouvait nous aider » se souvient Elise Cassan, responsable MOA de Stelliant Expertise.

Une recherche de solution via un appel au marché

Le groupe Stelliant dispose d’une direction de l’innovation qui opère une veille constante sur les technologies disponibles dans un but de recherche et développement. Son rôle est d’identifier les technologies susceptibles d’aider le groupe à être plus efficace et efficient. Son mode de fonctionnement est assez classique : le problème est analysé, les acteurs du marché pouvant répondre au problème posé sont benchmarkés et, ensuite, le groupe lance un appel au marché avant de, enfin, choisir la solution, de la tester et de la déployer. Pour automatiser le traitement des mails entrants, le recours à l’intelligence artificielle a ainsi été identifié comme pertinent. En avril 2021, les discussions ont débuté avec Golem.ai, une société française qui propose un SaaS d’automatisation de procédures.

Hébergés dans Microsoft Office 365, les mails sont effectivement traités dans un logiciel de gestion développé en interne. Elise Cassan précise : « les mails sortants, en réponse, doivent être émis dans notre logiciel de gestion afin que nous puissions en garder une trace dans les dossiers des assurés. » Golem.ai est donc connecté à cette gestion de mail via API. Et l’intelligence artificielle va catégoriser les mails en fonction de règles métier. « Au total, nous avons consacré 6 mois pour intégrer et configurer les algorithmes pour qu’ils apprennent ce que nous voulions » explique Elise Cassan.

Une douzaine de familles de cas

Golem.ai utilise l’intelligence artificielle pour analyser les informations extraites des e-mails : le texte du mail lui-même, bien sûr, mais aussi et surtout ses pièces jointes. Ces informations sont traitées sur les serveurs de Golem.ai mais n’y sont pas stockées plus longtemps que strictement nécessaire : les données ne sont pas historisées pour accroître l’entraînement. Même si les serveurs sont situés en France, ce point est évidemment essentiel lorsque l’on traite des données sensibles. L’intelligence artificielle de Golem.ai va transformer des données non-structurées (contenu du mail et de ses pièces jointes) en données structurées. Les algorithmes de classement vont alors s’appliquer à ces données structurées, ce qui ne nécessite aucun entraînement mais la simple application de règles métier fixes. Golem.ai insiste, de plus, sur le fait que ses outils n’opèrent en aucun cas d’entraînement cross-client.

Golem.ai va donc affecter des catégories aux mails reçus en fonction des règles métiers définies par Stelliant Expertise. Ces catégories sont clairement visibles dans Outlook ou l’outil de gestion de l’entreprise. La catégorisation aboutit notamment à une priorisation des traitements ainsi qu’à une affectation à la bonne personne. « Nous évitons ainsi à nos collaborateurs une part chronophage et pénible du travail » se réjouit Elise Cassan. Une douzaine de familles de cas a ainsi été définie : facture, convocation à une expertise, déclaration de sinistre, etc.

Une simple aide à la décision

La solution mise en place est uniquement une aide à la décision. Un sinistre ou une crise demeurent des situations qui exigent de l’humanité et il ne sera jamais question d’en automatiser totalement le traitement. Mais le gain de temps obtenu permet, justement, de consacrer l’intelligence et la sensibilité humaines à la partie complexe du travail.

L’actuel outil de gestion, développé en interne, fera l’objet dans les prochains temps d’une refonte ou d’un remplacement : le chantier est dans les projets du groupe. Pour cette raison, aucun investissement n’a été consacré à l’intégration de Golem.ai à cet outil de gestion. De ce fait, l’intelligence artificielle n’est pas, pour l’instant, exploitée pour générer des e-mails sortants de réponse automatique, même dans les cas simples (« il manque telle pièce » par exemple). A terme, cette évolution est cependant probable pour accélérer la création des réponses, toujours sous contrôle et enrichissement humains.