Hippo Insurance adopte l’intelligence augmentée pour démultiplier son expertise en assurance habitation

Pendant un siècle, l’assurance habitation a accumulé une expertise métier approfondie en science actuarielle, en souscription, en gestion des sinistres et en détection de la fraude, mais sans parvenir à la démultiplier. Les experts humains ne pouvaient pas appliquer ces connaissances de manière répétée et cohérente à des millions de biens sans perte de qualité. Hippo a compris que l’IA généraliste de Google ou de Microsoft ne pouvait pas résoudre ce problème : les données critiques (type de toit, proximité de l’eau, probabilité de fraude, ancienneté de l’inspection) n’existent tout simplement pas dans les jeux de données d’entraînement génériques.

Ran Harpaz, directeur technique de Hippo, a piloté la décision de construire des systèmes d’intelligence augmentée conçus sur mesure, des systèmes experts qui reproduisent le raisonnement d’un expert humain à la vitesse et à l’échelle de l’ordinateur. Le système s’appuie sur une base de connaissances en expansion constante, dotée de règles dynamiques, et traite bien plus de facteurs qu’un humain ne peut en peser de manière cohérente. En associant des experts métier internes à l’apprentissage automatique, Hippo est passé du modèle réactif d’indemnisation des sinistres propre au secteur à une gestion proactive des risques : prévenir les dommages avant qu’ils ne surviennent.

L’approche a produit des résultats mesurables en modélisation prédictive, en personnalisation de masse et en souscription. Le système de Hippo prend en compte un très grand nombre de facteurs pour chaque bien, atteignant dans des domaines précis une compétence égale ou supérieure à celle de l’humain. Ce socle technologique a permis à Hippo de poursuivre son objectif ambitieux — rendre les propriétaires sereins — tout en transformant fondamentalement le modèle économique de l’assurance, qui passe du paiement de pertes agrégées à la prévention des dommages évitables.

Une modélisation prédictive, une personnalisation de masse et une souscription démultipliées avec une cohérence surhumaine

L’IA généraliste manque des données propres au secteur (type de toit, proximité de l’eau, signaux de fraude) nécessaires à la souscription en assurance.

Les experts humains ne peuvent pas appliquer de manière cohérente des connaissances métier approfondies à des millions de décisions, et ce à grande vitesse.

Les systèmes experts peuvent codifier et démultiplier l’expertise actuarielle, de souscription et de détection de la fraude sans dégradation de la qualité.

La gestion proactive des risques (prévenir les dommages) crée plus de valeur que le paiement réactif des sinistres.

Une IA conçue sur mesure, combinée à une expertise métier approfondie, permet des gains d’un ordre de grandeur que l’IA généraliste ne peut pas offrir

Hippo est entrée en bourse via un SPAC en août 2021, sur une valorisation d’environ 5 milliards de dollars. L’entreprise continue de développer sa plateforme de protection proactive du logement, en utilisant des données de capteurs et l’intelligence augmentée pour prévenir les dégâts des eaux, les incendies et autres périls avant qu’ils ne deviennent des sinistres.