Exploiter la donnée pour prédire les pannes automobiles, réduire leur fréquence et renforcer l’efficacité des actions de prévention.
Pour maîtriser les coûts liés aux pannes et améliorer l’expérience client, les assureurs déploient des actions de prévention auprès de leurs assurés.
L’enjeu était d’aller plus loin qu’une approche généraliste, en utilisant la donnée comme levier stratégique pour identifier précisément :
- les assurés les plus exposés,
- les véhicules les plus à risque,
- les contextes les plus propices aux pannes.
Dans un environnement riche en données (historique de sinistres, caractéristiques véhicules, données géographiques, météo…), l’objectif consistait à structurer, croiser et exploiter ces informations grâce à des approches de data science afin de transformer un volume de données en recommandations opérationnelles.
La mission visait ainsi à sélectionner les données réellement pertinentes et à concevoir des modèles prédictifs spécialisés, capables de détecter les signaux annonciateurs de panne.
Accompagnement mis en place
Analyse approfondie des dossiers de pannes selon 6 axes : météo, ancienneté du véhicule, marque, géographie, caractéristiques du véhicule et profil assuré.
Cette phase d’exploration a permis d’identifier les premières corrélations significatives, de faire émerger des signaux faibles et de structurer les variables clés destinées à alimenter les modèles prédictifs.
Mise en place et entraînement de modèles de prédiction pour anticiper les différentes natures de pannes avec un niveau de fiabilité élevé.
L’analyse des critères d’importance a permis d’identifier les facteurs déterminants pour chaque catégorie de panne.
Par exemple, la classe pneumatique est plus fréquemment prédite lorsque plusieurs conditions sont réunies :
- marque de véhicule allemande,
- véhicule électrique,
- kilométrage entre 0 et 50K,
- moins de 15 ans d’ancienneté.
Ces résultats permettent d’expliquer les prédictions, de renforcer la confiance dans les modèles et de rendre l’IA directement exploitable par les équipes métiers.
À partir des scores prédictifs générés par les modèles, définition de 3 scénarios de ciblage pour chaque catégorie de panne.
Cette approche permet d’arbitrer entre :
- un ciblage très précis des profils les plus à risque,
- ou une stratégie plus large maximisant la couverture des assurés.
La technologie devient ainsi un outil de pilotage stratégique, permettant d’établir une segmentation qui facilite la conception de campagnes de prévention personnalisées, d’aligner performance économique, efficacité opérationnelle et expérience client.
Les résultats obtenus
Et demain ?
Les résultats ouvrent la voie à un déploiement opérationnel à plus grande échelle : activation de campagnes automatisées, ciblage dynamique des assurés et intégration des scores prédictifs dans les outils métiers.
À terme, les modèles pourront être enrichis par de nouvelles sources de données et intégrés dans une logique d’amélioration continue, pour faire évoluer la prévention vers un modèle prédictif, personnalisé et piloté en temps quasi réel.
La donnée et l’intelligence artificielle deviennent ainsi des leviers de différenciation et de performance .
