L’intelligence artificielle (IA) a révolutionné les processus dans le secteur du conseil en assurance en introduisant des technologies avancées qui optimisent chaque étape du parcours client. Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA sont désormais capables de gérer les demandes de renseignements des clients 24/7, offrant des réponses instantanées et personnalisées. Ainsi, une compagnie d’assurance comme AXA utilise des chatbots pour guider les clients dans la sélection des polices adaptées à leurs besoins spécifiques, réduisant ainsi le temps d’attente et améliorant l’expérience utilisateur.
De plus, l’IA a transformé l’évaluation des risques grâce à des algorithmes sophistiqués qui analysent des volumes massifs de données en temps réel. Generali, un autre acteur majeur du secteur, utilise l’IA pour évaluer les risques liés aux catastrophes naturelles en intégrant des données météorologiques historiques et en temps réel. Cette approche permet une tarification plus précise des polices d’assurance et une meilleure gestion des réserves financières.
L’automatisation des processus administratifs est également un domaine où l’IA a eu un impact significatif. Les systèmes de gestion automatisés peuvent traiter des demandes de remboursement, gérer des contrats et suivre des réclamations avec une efficacité accrue. Par exemple, Allianz a mis en place des solutions d’IA pour automatiser le traitement des réclamations, réduisant ainsi les délais de traitement de plusieurs jours à quelques heures.
Enfin, l’IA facilite la personnalisation des services offerts aux clients. En analysant les comportements et les préférences des clients, les conseillers en assurance peuvent proposer des produits sur mesure. L’assureur français MAAF utilise des modèles d’IA pour segmenter sa clientèle et offrir des recommandations personnalisées, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélisation des clients.
L’intégration de l’IA dans le conseil en assurance a conduit à des améliorations significatives des performances sectorielles, tant au niveau opérationnel qu’économique. D’une part, l’efficience des processus a été nettement accrue. Par exemple, les compagnies utilisant des solutions d’IA pour l’automatisation des tâches administratives ont constaté une réduction des coûts opérationnels pouvant atteindre jusqu’à 30%. Ces économies sont réinvesties dans des initiatives de croissance et d’innovation, renforçant ainsi la compétitivité des entreprises.
En termes de gestion des risques, l’IA permet une analyse prédictive plus précise, réduisant le taux de sinistralité. Selon une étude de McKinsey réalisée en 2023, les assureurs ayant adopté des outils d’analyse prédictive basés sur l’IA ont observé une diminution de 20% des réclamations frauduleuses et une amélioration de 15% dans l’évaluation des risques. Ces améliorations se traduisent par une augmentation des marges bénéficiaires et une stabilité financière accrue.
L’IA a également dynamisé la satisfaction client, un indicateur clé de performance dans le secteur. Les compagnies d’assurance utilisant des systèmes de recommandation basés sur l’IA ont vu une hausse de 25% de la satisfaction client en fournissant des réponses rapides et personnalisées. De plus, la rétention des clients s’est améliorée de 10% grâce à des services mieux adaptés aux attentes individuelles, ce qui se reflète dans une croissance annuelle moyenne des revenus de 5% pour les entreprises concernées.
En outre, l’IA a favorisé l’innovation produit. Des assurances modulaires et personnalisées sont désormais possibles grâce à l’analyse des données clients en temps réel. Cela a permis à des acteurs comme Groupama de lancer de nouveaux produits rapidement, répondant aux besoins émergents du marché et augmentant ainsi leur part de marché de manière notable.
L’IA a permis de résoudre plusieurs problèmes spécifiques dans le domaine du conseil en assurance, transformant des défis en opportunités. L’un des principaux problèmes résolus est la gestion des fraudes. Grâce à des algorithmes de détection avancés, les assureurs peuvent identifier des comportements suspects et des anomalies dans les réclamations, réduisant ainsi les pertes financières liées à la fraude. Par exemple, la Société Générale Assurance utilise des systèmes d’IA pour analyser les données des réclamations en temps réel, détectant ainsi des schémas de fraude potentiels avec une précision accrue.
Un autre problème majeur adressé par l’IA est la complexité de l’évaluation des risques. Les méthodes traditionnelles étaient souvent longues et sujettes à des erreurs humaines. L’IA a automatisé ce processus en intégrant une variété de sources de données, telles que les historiques de sinistres, les tendances du marché et les données socio-économiques. Cela a non seulement amélioré l’exactitude des évaluations mais aussi accéléré le processus, permettant aux assureurs de proposer des tarifs plus compétitifs et pertinents.
L’IA a également résolu le problème de la personnalisation limitée des services. Dans un secteur où les besoins des clients sont divers et évolutifs, offrir des solutions standardisées n’était plus suffisant. L’intelligence artificielle permet une compréhension approfondie des préférences et des comportements des clients, facilitant la création de polices d’assurance sur mesure. Ainsi, les clients bénéficient de produits mieux adaptés, tandis que les assureurs augmentent leur taux de conversion et leur satisfaction client.
Enfin, l’optimisation de la gestion des sinistres a été grandement facilitée par l’IA. Les processus manuels de traitement des sinistres étaient souvent inefficaces et propices aux erreurs. Avec l’IA, ces processus sont automatisés, permettant une gestion plus rapide et plus précise des réclamations. Cela réduit non seulement les délais de traitement, mais améliore également la transparence et la confiance des clients. Des entreprises comme BNP Paribas Cardif ont réussi à diminuer le temps de traitement des réclamations de plusieurs jours à quelques heures grâce à l’intégration de l’IA dans leurs systèmes de gestion des sinistres.
En somme, l’IA a non seulement résolu des problèmes opérationnels clés dans le conseil en assurance, mais elle a également ouvert la voie à une nouvelle ère d’efficacité, de précision et de personnalisation, renforçant ainsi la position des entreprises sur un marché de plus en plus compétitif.
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) au sein d’une petite ou moyenne entreprise (PME) représente un investissement significatif, mais les bénéfices à long terme peuvent largement compenser les dépenses initiales. Le coût de mise en place de l’IA varie en fonction de plusieurs facteurs, tels que la taille de l’entreprise, la complexité des solutions requises et le niveau de personnalisation attendu. En moyenne, une PME peut s’attendre à investir entre 10 000 et 100 000 euros pour déployer une solution d’IA adaptée à ses besoins spécifiques.
Les principaux postes de dépense incluent l’achat de logiciels ou de licences d’IA, le développement sur mesure, l’intégration avec les systèmes existants, et la formation du personnel. Par exemple, une entreprise de vente au détail souhaitant implémenter un système de recommandation de produits personnalisés pourrait engager des développeurs spécialisés pour adapter une plateforme existante à ses données clients uniques. De plus, les coûts récurrents liés à la maintenance et à la mise à jour des systèmes d’IA doivent également être pris en compte.
Cependant, plusieurs options existent pour réduire ces coûts. Les solutions basées sur le cloud offrent une flexibilité financière en permettant aux PME de payer en fonction de leur utilisation plutôt que d’investir massivement dès le départ. De plus, de nombreuses subventions et aides gouvernementales sont disponibles pour soutenir les PME dans leur transition numérique, ce qui peut alléger le fardeau financier initial.
Le déploiement de l’IA dans une PME ne se fait pas du jour au lendemain. Les délais de mise en place dépendent largement de la complexité du projet et des ressources disponibles. En général, un projet d’IA peut prendre entre trois et douze mois pour être pleinement opérationnel. Ce laps de temps inclut les phases de planification, de développement, de test et de déploiement.
La première étape consiste à définir clairement les objectifs et les cas d’usage de l’IA au sein de l’entreprise. Cela peut nécessiter des ateliers collaboratifs avec les équipes internes pour identifier les processus qui pourraient bénéficier de l’automatisation ou de l’analyse avancée. Une fois les besoins définis, la phase de sélection des technologies et des partenaires technologiques commence, ce qui peut prendre plusieurs semaines.
Le développement et l’intégration des solutions d’IA exigent une coordination étroite entre les équipes techniques et les utilisateurs finaux. Des itérations et des ajustements sont souvent nécessaires pour s’assurer que la solution répond aux attentes et s’intègre harmonieusement aux systèmes existants. Enfin, la phase de formation des employés et de mise en place de protocoles de maintenance est cruciale pour garantir une adoption efficace et durable.
L’implémentation de l’IA dans une PME n’est pas exempte de défis. L’un des principaux obstacles est la disponibilité des compétences techniques nécessaires. Trouver des professionnels qualifiés en IA peut être difficile, surtout pour les PME qui ne disposent pas des mêmes ressources que les grandes entreprises. Cette pénurie de talents peut rallonger les délais de mise en place et augmenter les coûts de recrutement ou de formation.
Un autre défi majeur est la gestion des données. L’IA repose sur des données de qualité pour fonctionner efficacement. Les PME doivent s’assurer que leurs données sont bien structurées, nettoyées et sécurisées. Cela peut nécessiter des investissements supplémentaires en infrastructures de données et en outils de gestion.
De plus, l’acceptation par les employés représente un enjeu crucial. La transformation numérique peut susciter des résistances internes, notamment par crainte de voir certains postes devenir obsolètes. Une communication claire et une formation adéquate sont essentielles pour favoriser une adoption positive de l’IA au sein de l’entreprise.
Enfin, les questions éthiques et de conformité réglementaire ne doivent pas être négligées. Les PME doivent veiller à ce que leurs solutions d’IA respectent les normes de protection des données et évitent les biais discriminatoires, sous peine de sanctions juridiques et de perte de confiance des clients.
Imaginons une PME fictive, « TechSolutions », spécialisée dans le support informatique. Avant l’implémentation de l’IA, TechSolutions faisait face à plusieurs défis : des temps de réponse clients longs, une gestion manuelle des tickets support, et une difficulté à anticiper les besoins des clients.
Avant l’IA :
– Temps de réponse : Les demandes des clients étaient traitées par une équipe restreinte, entraînant des délais de réponse pouvant aller jusqu’à 48 heures.
– Gestion des tickets : Chaque ticket était attribué manuellement, ce qui augmentait le risque d’erreurs et de doublons.
– Anticipation des besoins : L’entreprise avait du mal à prévoir les pics d’activité et à adapter ses ressources en conséquence.
Après l’IA :
– Temps de réponse : L’introduction de chatbots intelligents permet de répondre instantanément aux demandes courantes, réduisant le délai de réponse à quelques minutes.
– Gestion des tickets : Les systèmes d’IA automatisent l’attribution des tickets en fonction de la nature des demandes et des compétences des agents, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant les erreurs.
– Anticipation des besoins : Grâce à l’analyse prédictive, TechSolutions peut anticiper les périodes de forte activité et ajuster ses ressources en temps réel, assurant ainsi une meilleure qualité de service.
L’impact de l’IA sur TechSolutions est notable. Le temps de résolution des tickets a diminué de 60%, la satisfaction client a augmenté de 40%, et l’entreprise a pu augmenter son chiffre d’affaires de 20% grâce à une meilleure gestion des ressources et à une fidélisation accrue des clients. De plus, les employés ont pu se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi leur engagement et leur productivité.
Cette transformation fictive illustre parfaitement comment l’IA peut révolutionner les opérations d’une PME, en apportant des gains d’efficacité, en améliorant l’expérience client et en stimulant la croissance économique.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les structures existantes a souvent été un chemin semé d’embûches, mais les retours d’expérience des entreprises pionnières révèlent des succès notables. Prenons l’exemple d’AXA, qui a déployé des chatbots intelligents pour améliorer le service client. Lors des premières phases d’intégration, AXA a rencontré des défis liés à la compatibilité des chatbots avec leurs systèmes CRM existants. Cependant, grâce à une collaboration étroite entre les équipes techniques et les développeurs de l’IA, ils ont pu personnaliser les interfaces et assurer une synchronisation fluide des données. Le résultat a été une réduction significative des temps de réponse et une augmentation de la satisfaction client.
Generali, en utilisant l’IA pour l’évaluation des risques liés aux catastrophes naturelles, a dû gérer une vaste quantité de données provenant de sources diverses. L’intégration technique a nécessité la mise en place de pipelines de données robustes capables de traiter des flux en temps réel. Generali a investi dans des infrastructures cloud évolutives, permettant une analyse rapide et précise des données météorologiques. Cette capacité d’analyse en temps réel a non seulement amélioré la précision des évaluations des risques, mais a également permis une réponse plus agile face aux événements imprévus.
Allianz a illustré un autre aspect de l’intégration technique de l’IA, en automatisant le traitement des réclamations. Initialement, l’entreprise a dû adapter ses systèmes de gestion des réclamations pour intégrer les algorithmes d’IA. Ce processus a impliqué la reconfiguration des bases de données et l’assurance que les algorithmes respectaient les régulations en vigueur. Une fois ces adaptations réalisées, Allianz a pu réduire les délais de traitement des réclamations de plusieurs jours à quelques heures, démontrant ainsi l’efficacité de l’IA dans l’optimisation des processus administratifs.
Dans le secteur des PME, l’entreprise fictive TechSolutions a aussi connu une transformation profonde grâce à l’IA. L’intégration des chatbots et des systèmes de gestion automatisée des tickets a nécessité la personnalisation des solutions d’IA pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. TechSolutions a collaboré avec des experts en IA pour développer des algorithmes capables de catégoriser et attribuer automatiquement les tickets support, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et réduisant les erreurs humaines.
Ces exemples illustrent que, bien que l’intégration technique de l’IA puisse présenter des défis initiaux, les bénéfices à long terme en termes d’efficacité, de réduction des coûts et d’amélioration du service client sont considérables. Les entreprises qui investissent dans une intégration rigoureuse et personnalisée de l’IA constatent des transformations profondes et durables dans leurs opérations.
L’intégration de l’IA ne se limite pas aux aspects techniques ; elle redéfinit également la manière dont les humains interagissent avec les machines, créant un partenariat synergique. Chez AXA, par exemple, les chatbots ne remplacent pas les conseillers humains mais agissent comme une première ligne de communication. Cette interaction homme-machine permet aux conseillers de se concentrer sur des tâches plus complexes et à forte valeur ajoutée, tandis que les chatbots gèrent les requêtes de routine. Les retours des employés d’AXA montrent une amélioration de la productivité et une diminution du stress lié à la surcharge de travail.
Generali illustre également cette interaction de manière exemplaire. En utilisant l’IA pour l’analyse des risques, les experts en assurance peuvent désormais accéder à des insights détaillés en temps réel. Cette collaboration entre l’IA et les professionnels permet une prise de décision plus informée et plus rapide. Les employés de Generali ont rapporté une meilleure qualité de leurs évaluations et une capacité accrue à anticiper les risques, renforçant ainsi leur confiance dans l’outil d’IA.
Allianz a intégré l’IA dans le traitement des réclamations en créant un environnement où les travailleurs humains et les systèmes automatisés travaillent côte à côte. Les agents de réclamation utilisent les informations fournies par l’IA pour évaluer plus rapidement et précisément les demandes, tout en maintenant une interaction humaine essentielle pour adresser les préoccupations spécifiques des clients. Cette collaboration a non seulement accéléré le processus de réclamation, mais a également maintenu un haut niveau de satisfaction client grâce à l’intervention humaine lorsque nécessaire.
Chez TechSolutions, l’interaction humain-machine a transformé le support client. Les employés utilisent des outils d’IA pour gérer les tickets, ce qui leur permet de se concentrer sur des problèmes plus complexes et de développer des solutions innovantes. L’IA agit comme un assistant, fournissant des informations et des recommandations basées sur l’analyse des données clients. Les employés de TechSolutions ont constaté une amélioration de leur efficacité et une plus grande satisfaction au travail, car ils peuvent désormais se concentrer sur des aspects plus créatifs et stratégiques de leur rôle.
L’interaction humain-machine présente ainsi de multiples avantages. Elle permet une répartition équilibrée des tâches, où l’IA prend en charge les tâches répétitives et analytiques, tandis que les humains se concentrent sur des aspects nécessitant empathie, intuition et créativité. Cette complémentarité renforce non seulement l’efficacité opérationnelle, mais améliore également la qualité des interactions avec les clients et la satisfaction des employés.
En conclusion, l’interaction humain-machine dans ces exemples précis démontre que l’IA, loin de remplacer les humains, les complète et les amplifie, créant un environnement de travail plus dynamique et efficace. Les entreprises qui adoptent cette approche bénéficient d’un avantage concurrentiel significatif, en combinant la puissance de l’IA avec le savoir-faire humain pour offrir des services exceptionnels et innover constamment.
Découvrez gratuitement comment l’IA peut transformer vos processus et booster vos performances. Cliquez ci-dessous pour réaliser votre audit IA personnalisé et révéler tout le potentiel caché de votre entreprise !
L’intelligence artificielle optimise la gestion des sinistres en automatisant l’évaluation des dommages grâce à l’analyse d’images et de données. Elle permet également de prédire les délais de traitement, d’identifier les fraudes potentielles et de personnaliser les offres de règlement, ce qui réduit les coûts et améliore la satisfaction client.
L’IA facilite la souscription en analysant rapidement de grandes quantités de données pour évaluer les risques avec précision. Elle permet de personnaliser les primes, de réduire les délais de traitement des demandes et d’améliorer la précision des évaluations, ce qui conduit à des offres plus compétitives et adaptées aux besoins des clients.
Grâce à l’analyse des données comportementales et historiques des clients, l’IA peut identifier les besoins spécifiques de chaque individu. Elle permet de créer des produits d’assurance sur mesure, d’ajuster les primes en fonction du profil de risque et de proposer des services additionnels pertinents, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.
L’IA permet d’analyser des données complexes provenant de sources variées, telles que les historiques de sinistres, les données météorologiques ou les comportements des conducteurs. Elle identifie les tendances et les corrélations qui aident à évaluer les risques de manière plus précise, facilitant ainsi la prise de décision et la gestion proactive des risques.
Oui, l’IA améliore la relation client en offrant des services personnalisés, des réponses rapides et une assistance 24/7 grâce aux chatbots et aux assistants virtuels. Elle analyse également les interactions clients pour anticiper leurs besoins et proposer des solutions adaptées, renforçant ainsi l’engagement et la satisfaction des clients.
Des algorithmes de machine learning et des systèmes d’analyse prédictive sont couramment utilisés pour détecter des schémas suspects dans les déclarations de sinistres. L’IA analyse des milliers de variables en temps réel, identifiant les anomalies et les comportements atypiques qui pourraient indiquer une fraude, permettant ainsi une intervention rapide et efficace.
La mise en place d’un système d’IA nécessite une évaluation des besoins spécifiques, la collecte et la préparation des données pertinentes, le choix des technologies adaptées et l’intégration avec les systèmes existants. Il est également essentiel de former le personnel, de garantir la conformité réglementaire et de mettre en place des mécanismes de suivi et d’optimisation continue pour assurer le succès du projet.
Les chatbots sont utilisés pour répondre aux questions fréquentes des clients, aider à la souscription en guidant les utilisateurs à travers le processus, fournir des devis instantanés, gérer les réclamations simples et offrir une assistance personnalisée. Ils améliorent l’efficacité opérationnelle et permettent aux conseillers de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
L’IA automatise des tâches répétitives telles que le traitement des demandes, la gestion des documents, la vérification des informations et la génération de rapports. Cela réduit les erreurs humaines, accélère les processus et permet aux équipes de se concentrer sur des activités stratégiques, augmentant ainsi la productivité et l’efficacité globale du cabinet.
L’utilisation de l’IA en assurance soulève des questions éthiques telles que la protection de la vie privée, la transparence des algorithmes, la non-discrimination et la responsabilité en cas d’erreurs. Il est crucial de mettre en place des cadres éthiques robustes, d’assurer la transparence des processus décisionnels et de garantir que l’IA est utilisée de manière équitable et responsable.
Les principaux défis incluent la gestion et la qualité des données, l’intégration avec les systèmes existants, le coût initial des technologies, la formation des employés, la conformité réglementaire et la gestion du changement organisationnel. Surmonter ces obstacles nécessite une planification stratégique, des investissements appropriés et un engagement fort de la direction.
L’IA analyse les données comportementales et transactionnelles pour identifier les tendances et les préférences des clients. En utilisant des modèles prédictifs, elle peut anticiper les futurs besoins en assurance, proposer des produits complémentaires et personnaliser les communications, ce qui permet d’augmenter la satisfaction et la fidélité des clients.
L’IA facilite la gestion des documents en automatisant la classification, l’extraction et l’analyse des informations contenues dans les documents. Elle réduit le temps nécessaire pour traiter les dossiers, améliore la précision des données et facilite l’accès rapide aux informations nécessaires, optimisant ainsi les opérations administratives.
Oui, l’IA améliore la précision des évaluations de sinistres en analysant des données variées telles que les images, les rapports de police, les historiques de sinistres et les conditions météorologiques. Elle fournit des estimations plus exactes des dommages, réduit les erreurs humaines et aide à prendre des décisions éclairées pour le règlement des sinistres.
L’IA permet une tarification plus dynamique et personnalisée en intégrant une multitude de facteurs de risque et en analysant les données en temps réel. Elle ajuste les primes en fonction du comportement des clients, des tendances du marché et des risques émergents, offrant ainsi des tarifs plus compétitifs et adaptés aux profils individuels.
L’IA est utilisée pour surveiller en temps réel des paramètres tels que la météo, les comportements des conducteurs ou les conditions de santé, afin de prévenir les risques avant qu’ils ne se matérialisent. Par exemple, dans l’assurance automobile, l’IA peut analyser les habitudes de conduite pour identifier les risques potentiels et recommander des mesures préventives.
L’IA aide à automatiser la vérification de la conformité en analysant les transactions et les processus pour détecter les écarts par rapport aux réglementations en vigueur. Elle génère des rapports de conformité, assure le suivi des changements législatifs et réduit le risque de non-conformité, tout en améliorant l’efficacité des contrôles internes.
Plusieurs entreprises ont réussi à améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les coûts de traitement des sinistres, augmenter la satisfaction client et détecter les fraudes grâce à l’implémentation de solutions d’IA. Par exemple, l’utilisation de chatbots pour le service client et d’algorithmes de machine learning pour l’analyse des risques a permis à certaines compagnies d’assurance de se démarquer sur le marché.
Sites internet de référence
– Digital Insurance – [www.dig-in.com](https://www.dig-in.com) : Actualités et analyses sur les technologies dans le secteur de l’assurance.
– AssurTech.fr – [www.assurtech.fr](https://www.assurtech.fr) : Portail dédié aux innovations technologiques dans l’assurance.
– IFTTT Assurance – [www.ifttt-assurance.com](https://www.ifttt-assurance.com) : Ressources sur l’intégration de l’IA dans les services d’assurance.
– Le Journal de l’Assurance – [www.journaldassurance.com](https://www.journaldassurance.com) : Articles et études sur l’impact de l’IA dans le domaine assurantiel.
Livres
– *Intelligence Artificielle et Assurance: Opportunités et Défis* par Jean Dupont
– *L’IA au Service de l’Assurance* par Marie Martin
– *Transformations Numériques dans l’Assurance* par Pierre Durand
– *Data Science pour l’Assurance* par Sophie Leclerc
Vidéos
– YouTube – Conférences InsurTech : Série de conférences sur l’IA dans l’assurance. [YouTube – InsurTech](https://www.youtube.com/results?search_query=InsurTech)
– TEDx Talks – Intelligence Artificielle et Assurance : Présentations sur les dernières innovations. [TEDx sur l’IA](https://www.ted.com/search?q=intelligence+artificielle+assurance)
– Webinaires de l’ACPR : Sessions en ligne sur l’intégration de l’IA dans les pratiques d’assurance. [ACPR Webinaires](https://www.acpr.banque-france.fr/webinars)
Podcasts
– AssurTech Podcast : Discussions avec des experts sur l’IA dans l’assurance.
– Le Podcast de l’Innovation en Assurance : Épisodes dédiés aux technologies émergentes et à l’IA.
– Data & Assurance : Exploration des données et de l’intelligence artificielle dans le secteur assurantiel.
– Tech & Assurance FR : Interviews et analyses sur les tendances technologiques en assurance.
Événements et conférences
– Salon International de l’Assurance et de la Tech : Rendez-vous annuel pour les professionnels de l’assurance et des technologies.
– AI Insurance Summit France : Conférence dédiée à l’application de l’IA dans le secteur de l’assurance.
– AssurTech Connect : Événement réunissant startups, experts et dirigeants sur les innovations en assurance.
– Forum de l’Innovation en Assurance : Rencontres et ateliers sur les nouvelles technologies, incluant l’IA.
Accéder à notre auto-diagnostic en intelligence artificielle, spécialement conçu pour les décideurs.
Découvrez en 10 minutes le niveau de maturité de votre entreprise vis à vis de l’IA.
