Une gestion des risques plus efficace
Modèles de souscription, analyse comportementale et sources de données enrichies donnent une vision plus fine du risque de chaque client, avec des décisions explicables.
Secteurs · Assurance
L’intelligence artificielle dans l’assurance du scoring de risque aux sinistres
Beaucoup d’assureurs en sont encore à l’automatisation robotisée des processus (RPA), et leur SI n’est pas encore prêt pour le machine learning. Nous aidons les compagnies d’assurance de toutes tailles à aller plus loin : modèles de risque pour la souscription, traitement automatisé des sinistres et tarification reflétant le risque réel de chaque client. L’IA n’est pas réservée aux plus grands acteurs.
- Des modèles de risque plus performants que les approches statistiques
- Une tarification personnalisée selon la conduite réelle
- Des sinistres traités plus vite grâce à l’évaluation automatisée des dommages
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change pour les assureurs
Trois domaines où le machine learning fait bouger les chiffres dans l’assurance.
Automatisation du traitement des sinistres
La vision par ordinateur examine les dommages automobiles, estime les coûts de réparation et soutient l’expertise immobilière : les sinistres avancent plus vite, avec moins de travail manuel.
Une optimisation axée sur l’efficacité
Politiques tarifaires et KPI métier optimisés par la data science, et prédiction de l’attrition pour cibler la fidélisation là où elle est rentable.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour les compagnies d’assurance
Les cas d’usage que nous mettons le plus souvent en œuvre pour les assureurs, autour du risque, des sinistres et de l’efficacité.
- 01
Machine learning pour la souscription
Nous transformons des données hétérogènes, comme les séries temporelles, les transactions financières, les informations spatio-temporelles et les schémas comportementaux, en variables pour des modèles de scoring de risque de haute qualité.
- 02
Des décisions de modèle interprétables
Des outils qui expliquent ce qui détermine la décision d’un modèle, pour l’ensemble du portefeuille ou pour un seul client.
- 03
Analyse comportementale
Des modèles de machine learning qui révèlent les comportements des clients, les répartissent en groupes de risque et aident à agir de façon adaptée à chacun.
- 04
Services d’enrichissement de données
Des modules d’enrichissement et de fusion de données qui intègrent des sources hétérogènes à vos modèles, par exemple des indices de risque géospatiaux par quartier et par région.
- 05
Assurance à l’usage
Le deep learning appliqué à la télématique du smartphone (accéléromètre, gyroscope, GPS) détecte le comportement de conduite, note chaque trajet et calcule une remise personnalisée.
- 06
Expertise des dommages automobiles et estimation des réparations
Une analyse d’images qui examine les dommages du véhicule et estime les coûts de réparation pour accélérer les sinistres auto.
- 07
Expertise et évaluation immobilières
Une évaluation des sinistres et des biens immobiliers assistée par l’IA pour réduire les vérifications manuelles.
- 08
Optimisation de la politique tarifaire et des KPI
Élargir la clientèle et accepter plus de risque, ou rester prudent et protéger la rentabilité ? Des algorithmes d’optimisation répondent à ces questions pour la souscription, la finance et le marketing.
- 09
Prédiction de l’attrition et stratégie de fidélisation
Des modèles qui identifient les clients susceptibles de partir et vous aident à évaluer les stratégies de fidélisation efficaces.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Assurance · Machine learning
Notation télématique des conducteurs pour l’assurance à l’usage
Par trajetnote de conduite et remise personnalisée
Un modèle de deep learning qui analyse les données télématiques du téléphone des conducteurs pour identifier leur comportement au volant, noter chaque trajet et calculer des remises personnalisées ainsi que des conseils de conduite sûre.
Lire l’étude de cas
Modèle d’estimation des risques pour une compagnie d’assurance santé
Plus performant que les modèles statistiques de référence
Un modèle de réseau de neurones, entraîné sur cinq années consécutives de données médicales historiques, qui estime le risque de perte économique pour qu’un assureur santé spécialisé optimise sa politique tarifaire.
Prédiction de l’attrition des joueurs pour une plateforme de jeu en ligne
11,3 % taux d’attrition après les nouvelles stratégies de fidélisation
Un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs pendant la partie et prédit leur probabilité d’attrition sur un horizon donné, pour que la plateforme applique la stratégie de fidélisation la plus adaptée.
Modèle de scoring de crédit pour une société de prêts aux PME
800+ variables issues de 14 sources de données
Un modèle de machine learning qui prédit le défaut des emprunteurs et automatise entièrement l’analyse des demandes de crédit. Il améliore la qualité du portefeuille de prêts et ramène le délai de décision de plusieurs heures à quelques secondes.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“Ce ne sont pas seulement d’excellents experts théoriques : ils livrent aussi, grâce à des compétences pratiques remarquables.”
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
-
Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
-
Top entreprise d’intelligence artificielle Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de machine learning Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de vision par ordinateur Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise d’IA générative Allemagne 2026 · Clutch -
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
L’IA n’est-elle réaliste que pour les plus grands assureurs ?
Non. Le machine learning peut sembler réservé à des entreprises comme Google ou Amazon, mais nous construisons des solutions utiles aux compagnies d’assurance de toutes tailles, en commençant par les cas d’usage que vos données permettent dès aujourd’hui.
L’IA peut-elle améliorer la tarification en assurance santé ou sur des marchés de niche ?
Oui. Pour un assureur du domaine médical et de la santé, nous avons construit un modèle de réseau de neurones sur cinq ans de données médicales historiques afin d’estimer le risque de perte économique. Il a nettement surpassé les approches statistiques, et le client l’a utilisé pour optimiser ses politiques tarifaires.
Comment fonctionne l’assurance à l’usage avec l’IA ?
Un modèle de deep learning analyse les données télématiques du téléphone du conducteur, détecte si l’utilisateur conduit ou est passager, et suit des comportements comme les excès de vitesse, les accélérations inutiles et les freinages brusques. Chaque trajet reçoit une note, qui alimente une remise personnalisée et des recommandations de conduite prudente.
Notre infrastructure informatique n’est pas conçue pour le machine learning. Par où commencer ?
Beaucoup d’assureurs sont dans la même situation. Nous commençons par une évaluation des cas d’usage et la préparation des données, puis construisons des modèles qui s’intègrent à vos systèmes existants : l’infrastructure se développe au rythme de la valeur démontrée, et non avant.
Comment vous assurez-vous qu’un modèle est fiable avant sa mise en production ?
Nous construisons des cadres de validation qui comparent objectivement plusieurs approches, et nous suivons un cycle de vie de projet dans lequel chaque phase a des objectifs et des critères de qualité à atteindre avant de passer à l’étape suivante.
Lancer votre projet
Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.