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Comment améliorer le traitement des formulaires d'accident européens ?

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Formulaire européen d'accident

Table des matières

Si vous avez déjà eu un accident de voiture, vous connaissez le formulaire européen d'accident (FEA). Il s'agit d'un document standardisé permettant de noter tous les détails d'un accident entre deux parties.

Bien qu'elle soit cruciale pour que les compagnies d'assurance puissent traiter correctement une demande d'indemnisation, l'extraction des informations du formulaire implique également un travail administratif considérable.

Avec plus d'un million d'accidents sur les routes européennes l'année dernière, l'amélioration et l'accélération du traitement des FEA profitent à la fois à l'assureur et au client.

Le défi du papier :

 

L'obstacle majeur qui ralentit la l'extraction d'informations d'un formulaire d'accident est que la plupart d'entre eux sont encore des documents papier.

Les salles de courrier des assurances sont donc largement occupées par des personnes dont le seul but est de transférer les données de ces formulaires vers des systèmes numériques.

L'affichage ou le dépôt du document papier et la copie des informations peuvent prendre quelques jours, ce qui ralentit l'ensemble du processus. L'idéal serait de numériser le document, mais même dans ce cas, vous vous heurtez à certaines difficultés.

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Une application est-elle la solution idéale ?

 
 

Si le papier est le problème, une solution logique serait d'avoir une version numérique que vous pouvez remplir à l'aide d'une application.

Ce serait en effet la solution la plus simple, si ce n'est que les gens sont des êtres d'habitudes et que le choc de l'accident leur fait souvent oublier qu'ils ont une application.

Les initiatives visant à numériser le formulaire n'ont pas été couronnées de succès dans le passé. En outre, tous les usagers de la route ne sont pas rompus à la technologie.

Les personnes âgées, par exemple, qui utilisent un smartphone adapté aux seniors ou qui n'en ont tout simplement pas, ne pourraient pas remplir le formulaire. Et qui vous dit que votre téléphone survivra à l'accident ?

 

Autocollants et IA :

 
 

Il n'y a donc pas d'application. Mais Cela ne signifie pas que nous ne pouvons pas numériser les formulaires sans intervention humaine.

 

Les technologies basées sur l'intelligence artificielle (IA), telles que l'OCR et l'extraction de données, sont déjà très efficaces pour reconnaître le texte des images et l'étiqueter correctement.

Mais lorsque vous venez d'avoir un accident, écrire lisiblement est le cadet de vos soucis. Et cela pose un problème aux algorithmes d'IA de base.

Des autocollants pré-imprimés avec les coordonnées des personnes et des assureurs concernés pourraient résoudre ce problème.

Toutefois, cela nécessite l'adhésion de tous et pourrait entraîner un surcroît de travail administratif, car les assureurs devraient fournir ces autocollants.

 

Reconnaissance de l'écriture manuscrite :

 
 

Bien que les autocollants soient la solution la plus simple pour utiliser l'intelligence artificielle, ce n'est pas la solution idéale. Mais cela ne veut pas dire que l'intelligence artificielle n'est pas envisageable.

Chez Docbyte, nous pensons que la reconnaissance de l'écriture manuscrite grâce à l'IA constitue le mariage idéal entre le fait de laisser les clients travailler comme ils en ont l'habitude et la numérisation de ce processus pour les assureurs.

À cette fin, nous avons travaillé dur pour surmonter certains des obstacles liés à la création et à la formation des algorithmes nécessaires.

 

Les défis :

 

L'IA peut analyser correctement l'écriture manuscrite, mais souvent seulement dans des conditions idéales. Les techniques d'apprentissage en profondeur se sont améliorées au fil des ans et la précision augmente, mais surtout pour les caractères d'imprimerie clairement écrits par une seule personne, et non pour l'écriture cursive griffonnée par à peu près n'importe qui.

Mais il n'y a pas que l'écriture, il y a aussi d'autres difficultés. L'IA doit ignorer le texte imprimé et prendre en compte la couleur de fond du formulaire d'accident, qui indique à qui appartiennent les informations.

La qualité des formulaires scannés peut également varier considérablement. Un algorithme peut théoriquement faire face à tout cela, mais pour cela, il a besoin de données. Beaucoup de données. Et c'est généralement là que les choses se gâtent.

 

 

Comment nous avons relevé les défis :

 
 

Nous avons utilisé deux techniques pour relever les défis liés à l'utilisation de la reconnaissance de l'écriture manuscrite sur le formulaire européen d'accident : la reconnaissance d'objets et les données synthétiques.

La première, la reconnaissance d'objets, a fait l'objet de recherches scientifiques, mais n'a pas encore trouvé sa place dans les applications pratiques.

Nous l'avons utilisé pour reconnaître des lettres individuelles plutôt que des mots entiers, et nous avons donc formé des modèles individuels qui fonctionnent de cette manière pour certains champs du formulaire.

C'est une excellente approche, mais nous avons encore besoin de données pour entraîner les modèles pour les lettres. La collecte de toutes ces informations prendrait du temps et nécessiterait beaucoup d'efforts.

Ainsi, au lieu de remplir nous-mêmes d'innombrables formulaires, nous avons une fois de plus fait appel à des ordinateurs pour nous aider. Nous avons créé des données synthétiques en demandant à une intelligence artificielle de remplir des formulaires avec une écriture simulée.

Cela nous a permis de créer en quelques minutes toute une série de formulaires remplis, parfaitement calibrés pour accélérer le processus.

 

Le résultat :

 
 

Grâce à l'utilisation combinée de données synthétiques et de la reconnaissance d'objets, nous avons obtenu d'excellents résultats dans l'extraction des données des quatre champs les plus importants des formulaires d'accident :

  • Plaque d'immatriculation
  • Numéro d'assurance
  • Nom de la compagnie d'assurance
  • Données
 

Nous n'en sommes pas encore là, mais nous nous en rapprochons. Par exemple, nous avons atteint une précision de près de 80 % sur les noms des assureurs.

Nous progressons également de manière régulière sur les autres champs, et cela ne fera que s'améliorer au fur et à mesure que nous introduirons des données dans notre modèle.

Des années de travail avec les assureurs et de nombreuses plongées dans la technologie de l'intelligence artificielle nous ont placés dans une position idéale pour améliorer le traitement des formulaires d'accident européens grâce à l'IA.

Vous souhaitez que le fardeau de ce formulaire appartienne au passé ? Contactez nos experts qui se feront un plaisir de vous aider.

 

 

 

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