IA Générative : Comment Seyna a été propulsée par Mozza
La demande initiale de Seyna : accélérer l'adoption de l'IA et explorer de nouvelles opportunités
Fondée en 2018, Seyna construit une plateforme moderne dédiée aux courtiers d'assurance. Elle s'est imposée parmi les leaders du secteur de l'insurtech et a attiré 47 millions d'euros de financement provenant d'investisseurs de premier plan (Global Founders Capital, Allianz, Elaia...).
Pour profiter des dernières avancées en matière d'IA Générative, l'équipe de direction de Seyna a reconnu la nécessité de disposer de conseils prospectifs sur les changements qui impactent déjà leur secteur. Déjà dotés de quelques intuitions, ils souhaitaient explorer un maximum d'opportunités offrant à leurs clients de nouvelles perspectives.
Objectifs :
- Il ne s'agit pas seulement de s'adapter aux changements en cours, mais d'anticiper pour acquérir un avantage concurrentiel et une position de leader.
- Mettre en œuvre cette stratégie d'IA générative, qui nécessite une exploration approfondie, sans nuire aux avancées sur la roadmap existante de Seyna.
Comment identifier et prioriser les meilleurs cas d'usages
L'objectif était de proposer à Seyna des recommandations au long terme sur les opportunités apportées par l'IA Générative pour ses clients. En bref : comment l'IA peut-elle permettre des services plus rapides et plus précis pour les assurés et les professionnels de l'assurance (courtiers, gestionnaires et assureurs) ?
Pour répondre à cela, l'équipe de Mozza s'est plongée dans un secteur complexe où l'automatisation reste un défi de taille. Malgré la forte digitalisation des métiers de l'assurance, l'expertise humaine est cruciale pour résoudre les problèmes récurrents (définition des polices, sinistres, mise en correspondance des offres avec les prospects...).
Rassembler les insights pour des propositions personnalisées
Pour identifier les spécificités du marché de l'assurance, nous avons exploré l'ensemble de sa chaîne de valeur en effectuant plus de 20 entretiens avec des utilisateurs. Ces entretiens, menés avec des assureurs, des courtiers, des réassureurs et des collaborateurs de Seyna, nous ont permis de recueillir des points de vue variés et leurs défis quotidiens.
Nous avons ensuite pu identifier les défis auxquels l'IA générative peut répondre. Une cartographie des différents cas d'usages spécifiques au secteur de l'insurtech a été présenté à l'équipe, en fonction de leur criticité et de leur coût de mise en œuvre.
Prioriser les opportunités d'IA Générative pour Seyna
Parmi les 7 opportunités identifiées, nous avons sélectionné 2 pistes en raison de leur retour sur investissement potentiel et de leur facilité de mise en œuvre :
- Un copilote décisionnel pour les équipes commerciales des courtiers d'assurance distributeurs : pour mettre en relation plus rapidement les prospects avec la meilleure solution d'assurance.
- Un outil d'aide à la gestion des réclamations d'assurance des loyers impayés : pour automatiser le traitement des sinistres.
Loin de remplacer leur expertise, ces opportunités visent avant tout à soutenir les employés dans leurs tâches complexes.
Tirant parti de notre expérience dans la conception de produits, nous avons également présenté à Seyna des solutions concrètes et nos dernières observations sur le marché de l'IA en France.
Fournir des recommandations techniques et développer plusieurs POCs
Nous avons partagé avec Seyna des recommandations techniques sur la mise en œuvre de ces opportunités, notamment en ce qui concerne le choix du LLM (Large Language Model) en fonction des coûts et de leur environnement technique. Nous avons décrit les avantages et les inconvénients de chaque scénario, nos meilleures pratiques et les pièges à éviter.
« L'approche personnalisée de Mozza nous a permis d'ajuster la mission. Nous voulions quelque chose de tangible. La mission était donc d'identifier des cas d'usage très concrets pour nos clients en matière d'IA générative. Ensuite, approfondir le sujet pour valider (ou éliminer) certaines intuitions et tester les opportunités identifiées grâce à plusieurs POC techniques. » Stephen Leguillon (PDG)
Pour concrétiser nos recommandations, nous avons créé une plateforme de test composée de 4 agents. Ces agents, développés en étroite collaboration avec l'équipe de Seyna, nous ont permis de fournir des POC basiques mais fonctionnels pour des cas d'usage spécifiques :
- Deux agents de support sous forme de bots intelligents spécialisés dans les loyers impayés et l'assurance maladie avec un système RAG, des bases de connaissances structurées, etc.
- Un agent d'assistance aux ventes pour les produits de santé avec des comparaisons de tableaux de garantie d'assurance maladie.
- Un agent d'extraction de données à partir des documents des clients pour faciliter la gestion des réclamations.
Ces POC nous ont permis de tester rapidement des solutions en fonction des opportunités identifiées, en étroite adéquation avec les besoins de Seyna. Depuis, l'équipe Seyna continue d'explorer le potentiel l'IA Générative sur la base des recommandations techniques de Mozza.
Meet the team
ex Senior PM at Qonto, PM at Younited
Made magic happen for:
Ornikar, Apiday, Frey
ex Co-founder & CPO Arthur’in
Made magic happen for:
Seyna, La Collection
GenAI expert, ex-Google
Made magic happen for:
Seyna, Brut
Cofounder of Cousto, ex COO of Ferpection
Made magic happen for:
Finnt, Sorare, Orus
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