Tractable, une fintech qui utilise l’intelligence artificielle et la technologie de l’apprentissage profond (deep learning) pour automatiser et accélérer le processus de réparation des véhicules accidentés, s’installe au Canada, plus précisément en Ontario et au Québec.

Établie à Londres, mais présente dans neuf pays, dont le Japon, la France et la Pologne, la solution développée par Tractable permet l’automatisation des premières étapes du processus de réparation d’un véhicule. « Il y a énormément de temps qui est gâché en raison des délais administratifs et des rendez-vous qui doivent être pris.

Avec Tractable, il n'y a qu’à prendre des photos du véhicule avec notre plateforme et automatiquement un devis de réparation peut être envoyé à l’assureur et communiqué au réparateur pour que le processus soit mis en marche immédiatement », explique Alexandre Dalyac, fondateur et PDG de Tractable.

La COVID-19 a été profitable pour la compagnie. En raison des nouvelles mesures de sécurité sanitaires, les assureurs ont eu à changer leur façon d’intervenir sur les sinistres. « Et comme beaucoup d’experts en sinistre ne pouvaient plus se rendre sur place, il devient encore plus important d’avoir une méthode virtuelle pour opérer », ajoute M. Dalyac qui a vu une augmentation des demandes pour son approche depuis le confinement.

La technologie derrière la solution intelligente

L’automatisation du processus de réparation repose sur un algorithme qui utilise un réseau de neurones artificiel. Une percée technologique qui, grâce aux recherches Yoshua Bengio, professeur au département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, chercheur spécialisé en intelligence artificielle et en apprentissage profond et fondateur de l’Institut québécois d’intelligence artificielle, a permis au Québec de se positionner comme un pionnier dans le domaine.

Sur la base d’images de véhicules accidentés, le système neuronal est capable d’analyser comme un expert et de comprendre quelles sont les pièces endommagées, la manière dont elles se réparent et combien il en coutera. Plus le nombre d’images dans la base de données s’accroit, plus les devis seront précis. Avec l’apprentissage profond, « il est possible d’entrainer un algorithme aussi bien qu’un être humain », dit M. Dalyac.

L’utilisation de cette technologie permet aux assureurs d’effectuer un contrôle des couts plus attentif et de restreindre les tentatives de fraude à l’assurance, notamment lors de la négociation entre le garagiste et l’assureur. Si le devis ne correspond pas aux dommages détectés par l’intelligence artificielle, Tractable envoie une alerte à l’assureur et le mets en relation avec le garagiste.

Mais un enjeu demeure dans l’industrie de la carrosserie : la calibration des capteurs des véhicules intelligents. Avec la technologie que propose Tractable, la reconnaissance visuelle peut aider à voir s’il y a présence de capteurs et s’ils sont endommagés. À ce moment, le logiciel pourra estimer les couts en conséquence. Les capteurs peuvent cependant être à calibrer sans qu’il y ait un dommage perceptible.

La solution développée par Tractable est actuellement utilisée au Québec grâce à l’appui de deux assureurs canadiens dont l’identité n’a pas encore été dévoilée. Dans un avenir proche, le PDG de Tractable aimerait utiliser sa technologie au profit de sinistres naturels et à la prévention des amoncellements de neige sur les toits.