Guide complet pour
l'extraction de données de sinistres (2026)

Qu'est-ce que l'extraction de données des sinistres d'assurance ?

L'extraction de données des sinistres d'assurance est le processus automatisé de lecture des champs clés des documents liés aux sinistres — avis de perte ACORD, rapports de police, devis de réparation, dossiers médicaux et autres pièces jointes — et leur conversion en données structurées exploitables par un tableur, un système de gestion des sinistres ou une plateforme d'analyse. Contrairement à l'extraction standard de factures ou de reçus, qui cible un seul type de document, l'extraction de sinistres doit traiter un dossier multi-documents où chaque composant a son propre format, ses propres champs clés et ses propres exigences d'extraction.

Le périmètre va au-delà du premier avis de sinistre. Une stratégie complète d'extraction de sinistres couvre tous les documents qui entrent dans le dossier, de la prise en charge au règlement : le formulaire ACORD initial (qu'il s'agisse d'automobile, de biens, de responsabilité civile ou d'accidents du travail), les pièces justificatives qui étayent la perte, ainsi que la correspondance et les documents de facturation qui s'accumulent au fur et à mesure de l'avancement du sinistre. Pour une analyse détaillée champ par champ de ce que l'IA peut et ne peut pas extraire des formulaires ACORD initiaux, consultez notre article complémentaire sur L'IA peut-elle lire les formulaires de premier avis de sinistre (FNOL) en assurance ?

Ce qui distingue cette catégorie des autres tâches d'extraction de documents est la structure en couches d'un dossier de sinistre. Les champs d'en-tête structurés du formulaire ACORD — numéro de police, date du sinistre, nom de l'assuré, lieu du sinistre — suivent un modèle prévisible et sont extraits de manière fiable. Le texte libre de la section Description du sinistre ne l'est pas. Les documents justificatifs — un rapport de police d'une juridiction, un devis de réparation d'un système logiciel différent, des dossiers médicaux d'un troisième — nécessitent chacun une stratégie d'extraction distincte. Une approche complète prend en compte ces trois couches, et pas seulement la plus pratique.

Pourquoi la saisie manuelle des données de sinistres coûte plus qu'il n'y paraît

Le coût visible de la saisie manuelle des données de sinistres est simple : un employé ou un gestionnaire tape les valeurs des champs de chaque document dans un système de gestion des sinistres, caractère par caractère. McKinsey estime que l'automatisation peut réduire le temps de traitement des sinistres jusqu'à 50 % et diminuer les coûts liés au parcours de sinistre de près de 30 %. Mais ces chiffres globaux sous-estiment le coût réel du traitement manuel pour une opération, car la dépense réelle se manifeste par quatre canaux distincts que la plupart des entreprises suivent dans des budgets séparés.

Travail de saisie directe. Un gestionnaire ou un employé traitant un seul dossier de sinistre — formulaire ACORD plus deux ou trois documents justificatifs — consacre environ 20 à 30 minutes à la seule saisie de données. À raison de 50 sinistres par semaine, cela représente 17 à 25 heures de pure frappe. Avec un coût chargé de 35 à 45 $ de l'heure pour un gestionnaire expérimenté, cela équivaut à 600 à 1 100 $ par semaine en main-d'œuvre qui n'apporte aucune valeur ajoutée au jugement du sinistre.

La taxe d'erreur. La saisie manuelle des données des documents d'assurance a un taux d'erreur estimé de 3 à 5 % par champ. Dans un dossier de sinistre contenant 25 à 40 champs extractibles (formulaire ACORD et pièces jointes), cela signifie une à deux erreurs par sinistre. Un numéro de police mal saisi retarde la vérification d'éligibilité. Une date de sinistre erronée déclenche un appel de suivi à l'assuré. Un montant inversé dans l'estimation de réparation crée un écart de provision qui prend du temps à rectifier. Les références du secteur suggèrent que chaque erreur de saisie sur un sinistre coûte entre 15 et 30 $ à corriger — et ces coûts se cumulent lorsque les erreurs sont découvertes en aval plutôt qu'à la réception.

Le coût d'opportunité du temps des gestionnaires. Les recherches de McKinsey montrent que les souscripteurs et les gestionnaires de sinistres consacrent 30 à 40 % de leur temps à des tâches administratives, y compris la saisie de données et la recherche de documents. Pour un gestionnaire senior traitant 100 à 150 dossiers ouverts, cela signifie 12 à 20 heures par semaine passées à taper au lieu d'enquêter sur la couverture, de négocier des règlements ou de gérer des cas complexes. Le coût monétaire de ce temps est le salaire complet du gestionnaire. Le coût d'opportunité est la vélocité des sinistres — et la satisfaction client — que ces heures auraient pu produire si elles avaient été redirigées vers un travail de jugement.

Cycle de traitement allongé. Chaque étape manuelle entre la réception du document et la disponibilité des données ajoute des heures au cycle de vie du sinistre. Dans les opérations à volume élevé — TPA traitant plus de 200 sinistres par jour, équipes de réponse aux catastrophes gérant des pics de volume — ces heures s'accumulent en jours. Les études de satisfaction de J.D. Power montrent constamment que la rapidité de traitement de la déclaration initiale est l'un des principaux moteurs de la satisfaction client. Chaque jour supplémentaire de traitement manuel dégrade l'expérience client et augmente la probabilité de litiges, de plaintes réglementaires et d'escalade.

Ce qui rend l'extraction des sinistres différente des autres types de documents

L'extraction des sinistres partage des similitudes techniques avec celle des factures ou des reçus — mêmes modèles vision-langage, même approche par colonnes personnalisées — mais trois facteurs structurels en font un problème fondamentalement plus complexe.

1. Variabilité des formats selon les assureurs et les branches. Un ACORD 1 (Avis de perte de biens) et un ACORD 2 (Avis de perte automobile) diffèrent visuellement car ils collectent des informations distinctes. Mais un même ACORD 1 rempli via le système de gestion Applied Epic s'affiche différemment que via Vertafore AMS360, et encore différemment s'il est rempli à la main sur un formulaire papier. ACORD propose plus de 800 types de formulaires standardisés. Les quelque 39 000 agences IARD indépendantes aux États-Unis produisent ces formulaires avec leurs propres configurations système, paramètres d'impression et habitudes de saisie. L'extraction basée sur des modèles, qui repose sur des coordonnées de champs fixes, échoue dès que la mise en page change. L'extraction sémantique, qui lit les étiquettes des champs pour localiser les valeurs, gère cette variabilité sans configuration par assureur. Nous avons détaillé cette différence dans notre explicateur sur l'OCR traditionnel versus l'extraction par IA.

2. Le dossier de sinistre multi-documents. Un outil d'extraction de factures traite une seule facture. Un workflow d'extraction de sinistres traite un dossier complet : un formulaire ACORD, un rapport de police, un devis de réparation, des dossiers médicaux, des photos, et parfois un bordereau de remorquage ou un contrat de location. Chaque type de document a ses propres champs standards, ses conventions de mise en page et ses définitions de colonnes d'extraction. Le défi n'est pas d'extraire un seul document — c'est de tous les extraire dans un workflow cohérent qui lie les résultats au même dossier de sinistre.

3. Champs structurés + texte libre narratif dans un même document. Le formulaire ACORD est unique en ce qu'il combine les deux modes sur une seule page. L'en-tête contient des champs clairement étiquetés et courts, que l'IA extrait avec une grande précision. La section Description des pertes est une zone de texte libre pour un récit narratif — 50 ou 500 mots, manuscrit ou tapé, concis ou décousu. Ces deux modes coexistent dans le même document et nécessitent un traitement fondamentalement différent.

Les champs structurés : ce que vous pouvez extraire de manière fiable

Les champs d'en-tête structurés des formulaires ACORD sont ceux où l'extraction par IA apporte le plus de valeur. Ces champs comportent des étiquettes imprimées, des espaces de valeurs contraints et des schémas sémantiques cohérents — les conditions idéales pour un modèle vision-langage. Voici les principaux champs répartis selon les quatre grands types de formulaires ACORD FNOL qui couvrent la grande majorité des déclarations de sinistres en P&C.

ACORD 1 — Avis de sinistre dommages matériels

ACORD 2 — Avis de sinistre automobile

ACORD 3 — Avis de sinistre en responsabilité civile générale

La tendance est la même pour les trois types de formulaires : les champs étiquetés avec des valeurs courtes sont extraits à 85–95 %+, qu'ils soient tapés ou manuscrits. Les variations proviennent de la lisibilité de l'écriture (un « 5 » écrit rapidement lu comme un « S » sur un NIV) et de la qualité des marques de cases à cocher (une coche légère au crayon interprétée comme non cochée), et non de l'incapacité de l'IA à localiser le champ sur la page. Comme l'extraction sémantique lit les étiquettes des champs plutôt que de s'appuyer sur des coordonnées fixes, la même définition de colonne pour « Numéro de police » fonctionne sur un ACORD 1 provenant d'un PDF du portail d'un assureur et sur un ACORD 2 photographié au bord de la route — sans modèles, sans configuration par assureur.

Le récit en texte libre : une stratégie différente

La section « Description des pertes » d’un formulaire ACORD est l’endroit où l’extraction par IA atteint une limite structurelle. Cette section contient le récit personnel du sinistré, rédigé en prose narrative — généralement entre 200 et 500 mots — et ne suit aucun schéma extractible. Une description d’accident auto pourrait dire : « J’étais arrêté au feu sur Main Street. Un camion m’a percuté par l’arrière. » Une description de sinistre habitation : « J’ai remarqué de l’eau sur le sol de la cuisine vers 15 h. Je suis monté au grenier et j’ai trouvé un tuyau percé. » Un même scénario de collision peut être rédigé de trois manières différentes par trois sinistrés, chacun avec des structures de phrases, des choix de mots et des niveaux de détail distincts.

L’IA de vision moderne peut extraire le texte de ce récit avec une grande précision — lire les mots manuscrits ou tapés sur la page et les restituer sous forme de bloc de texte dans une cellule de tableur. Cette partie fonctionne de manière fiable. Ce qui ne fonctionne pas, c’est l’étape que la plupart des équipes sinistres souhaitent réellement : catégoriser automatiquement ce récit en champs structurés tels que « Catégorie de cause de perte », « Partie responsable » ou « Gravité des blessures ». Les modèles de langage qui tentent cette classification produisent des taux d’erreur de 25 à 30 %, ce qui est trop élevé pour tout processus aval dépendant de l’exactitude du résultat.

L’approche recommandée pour les opérations sinistres consiste à extraire le récit sous forme de texte brut dans un champ unique. Le gestionnaire lit ce champ — exactement comme il le lirait sur le formulaire papier — tandis que les champs structurés (numéro de police, date du sinistre, montants, détails du véhicule) sont déjà renseignés dans le tableur. Les gains de temps proviennent du fait de ne pas avoir à ressaisir ces champs structurés, et non d’une tentative de forcer le récit dans une classification qu’il ne supporte pas.

Documents justificatifs : un sinistre, plusieurs stratégies d’extraction

Un dossier de sinistre dans la pratique est rarement composé uniquement du formulaire ACORD. Les documents justificatifs sont généralement deux à trois fois plus nombreux que le formulaire principal, et chaque type exige son propre profil d’extraction. Voici comment les pièces jointes les plus courantes se rattachent à la stratégie d’extraction.

Rapports de police

Les rapports de police sont les pièces justificatives les plus fréquemment jointes. Ils contiennent des données structurées essentielles — le nom et le matricule de l'agent enquêteur, le numéro du rapport, la date et l'heure du dépôt, la désignation du conducteur responsable, les informations de contravention, les notes sur la météo et l'état de la route, ainsi qu'une section narrative qui reprend ou développe souvent ce que le demandeur a écrit sur le formulaire ACORD. Le défi de l'extraction des rapports de police ne réside pas dans la complexité des champs, mais dans la variété des formats. Il y a environ 18 000 services de police aux États-Unis, chacun utilisant sa propre mise en page. Certains utilisent le modèle standard de rapport d'accident de la circulation NHTSA. D'autres utilisent des formulaires spécifiques à chaque État (le CHP 555 de Californie, le CR-3 du Texas). Beaucoup utilisent des formats de rapport personnalisés générés par leur système de gestion des dossiers. Une approche basée sur des modèles nécessiterait un modèle distinct pour chaque service. L'extraction sémantique les traite tous avec une seule définition de colonne, car elle lit les étiquettes du rapport — « Nom de l'agent », « Numéro du rapport », « Responsable » — quel que soit leur emplacement sur la page.

Devis de réparation

Les devis de réparation automobile des carrosseries et les devis de réparation immobilière des entrepreneurs contiennent des détails par poste essentiels pour la constitution de réserves et la négociation de règlements. Les champs clés extractibles incluent : le nom et les coordonnées du garage ou de l'entrepreneur, la date du devis, l'identifiant du véhicule ou du bien, les heures de main-d'œuvre et le taux par poste, les coûts des pièces (OEM vs aftermarket vs d'occasion), la peinture et les matériaux, le sous-total, la taxe et le total. Les devis de réparation sont plus utiles lorsqu'ils sont extraits sous forme de tableau ligne par poste — de sorte que le total des dommages estimés puisse être calculé à partir de la somme de tous les éléments plutôt que de se fier à un seul total manuscrit qui pourrait omettre certaines catégories de coûts. Le devis doit également être lié au dossier de sinistre qu'il soutient, ce qui signifie que le processus d'extraction doit capturer le numéro de sinistre ou de police qui figure sur le devis, même s'il est écrit à la main dans une marge.

Dossiers médicaux et formulaires d'admission

Dans les sinistres impliquant des blessures — accidents de voiture, accidents du travail, responsabilité civile des locaux — les documents médicaux arrivent rapidement dans le dossier. Les formulaires d'admission aux urgences, les rapports d'ambulance, les ordonnances d'imagerie diagnostique et les notes de traitement initial contiennent tous des champs structurés (nom du patient, date de service, NPI du prestataire, codes de diagnostic, codes de facturation) mêlés à des notes cliniques. La stratégie d'extraction reprend l'approche ACORD : extraire les champs structurés (dates, codes, identités des prestataires, montants facturés) avec des définitions de colonnes, et conserver les notes cliniques en texte libre pour examen par l'expert ou l'infirmier gestionnaire de sinistres.

Photos

Les photos de dommages — collisions de véhicules, dégâts d'incendie, infiltrations d'eau, équipements cassés — ne peuvent pas être extraites pour des données structurées au sens traditionnel. Il n'y a pas de « montant » à lire sur une photo. Cependant, les modèles de vision par ordinateur peuvent identifier et classer les types de dommages (par exemple, « collision avant », « dommage de grêle sur le toit », « trace d'humidité au plafond ») si l'exploitation des sinistres a un cas d'usage pour le codage automatisé des dommages. Pour la plupart des équipes sinistres, l'approche pratique consiste à traiter les photos comme des preuves à l'appui que le système de réception des sinistres reçoit et lie au dossier, sans tentative d'extraction structurée.

Le constat opérationnel clé pour tous les types de documents justificatifs : chacun nécessite sa propre définition de colonne d'extraction, et le flux de travail doit maintenir les sorties de tous les documents liées au même dossier de sinistre. Ce n'est pas un problème d'extraction unique. C'est une famille de problèmes d'extraction organisés autour d'un seul événement de sinistre.

Méthodes traditionnelles vs extraction par IA

L'approche conventionnelle de la saisie de données dans les sinistres d'assurance a deux variantes : la saisie manuelle et l'OCR basée sur des modèles. Les deux partagent la même limitation fondamentale — elles traitent chaque document de sinistre comme si sa mise en page était prévisible, ce qui n'est pas le cas dans la réception réelle des sinistres.

L'approche IA sémantique — extraction documentaire sans modèle — est plus cruciale pour les sinistres que pour toute autre catégorie de documents, en raison de la grande variété de formats dans la réception réelle des sinistres. Un ACORD 2 arrivant sous forme de PDF propre depuis un portail transporteur et le même formulaire arrivant sous forme de copie faxée avec champs manuscrits dans les marges sont le même type de document nécessitant les mêmes colonnes, mais un système basé sur des modèles nécessiterait deux configurations. Un système sémantique gère les deux avec une seule.

Traitement par lots des formulaires de sinistres multi-transporteurs

Le flux de travail pratique pour les équipes traitant 50 à 200 sinistres par jour est le traitement par lots : télécharger un dossier de dossiers de sinistres, extraire les champs structurés de chaque document, et exporter le tout dans un tableur unifié avec une clé de numéro de sinistre reliant les lignes de chaque type de document.

Un flux de travail typique par lots se présente comme suit :

Le traitement en priorité par lots n'est pas une réflexion après coup pour les opérations de sinistres. C'est le seul flux de travail qui passe à l'échelle lorsqu'un TPA traite des sinistres de 50 transporteurs différents, chacun utilisant un rendu ACORD différent, et que les documents justificatifs arrivent par une douzaine de canaux d'admission différents.

Comment choisir un outil d'extraction de sinistres

Tous les outils d'extraction ne conviennent pas aux sinistres d'assurance. Le mélange de documents — formulaires structurés, récits en texte libre, pièces jointes multi-sources — exige des capacités spécifiques que les outils OCR généralistes peuvent ne pas avoir. Voici les critères qui comptent pour les opérations de sinistres.

Sans modèle ou basé sur des modèles. C'est la décision la plus importante. Si l'outil nécessite de créer et de maintenir des modèles par assureur, par type de formulaire et par canal de réception, il ne résistera pas à la variété des formats des sinistres réels. Une approche sans modèle — où les définitions de colonnes fonctionnent entre types de formulaires, assureurs et mises en page — élimine la dette de configuration qui fait échouer les pilotes d'automatisation des sinistres après la phase de preuve de concept.

Prise en charge de plusieurs types de documents. L'outil doit traiter les formulaires ACORD, les rapports de police, les devis de réparation et les dossiers médicaux comme des types de documents distincts avec des définitions de colonnes séparées — et non comme un seul document.

Capacité de reconnaissance d'écriture manuscrite. Un pourcentage important de formulaires de sinistres sont remplis à la main — sur le bord de la route, à l'hôpital, sur un bloc-notes. Si la précision de l'outil sur les champs structurés manuscrits est inférieure à 85 %, l'automatisation des champs structurés s'effondre car trop de résultats nécessitent une correction.

Export par lot vers un tableur ou un système de sinistres. Le résultat doit être un fichier structuré (Excel, CSV) pouvant être chargé dans Guidewire ClaimCenter, Duck Creek Claims ou toute plateforme de gestion des sinistres sans reformatage manuel.

Aucune formation requise. Les équipes sinistres n'ont pas le volume nécessaire pour former des modèles personnalisés. Un outil qui nécessite 10 à 50 documents échantillons par type de formulaire pour « apprendre » vos formats de sinistres n'est pas adapté au cas d'usage de la réception d'assurance, où de nouveaux formats d'assureurs et des variations de documents justificatifs apparaissent régulièrement.

Questions fréquentes

Quels types de documents sont inclus dans l'extraction de données des sinistres d'assurance ?

L'extraction couvre l'ensemble du dossier de sinistre : formulaires ACORD de déclaration de perte (ACORD 1 pour les biens, ACORD 2 pour l'automobile, ACORD 3 pour la responsabilité civile générale, ACORD 4 pour les accidents du travail), rapports de police, devis de réparation automobile et immobilière, dossiers et factures médicaux, et correspondance annexe. Chaque type de document nécessite sa propre définition de colonne d'extraction, mais tous les résultats sont liés par le numéro de sinistre ou de police pour un traitement consolidé.

Quelle est la précision de l'extraction par IA sur les formulaires de sinistre par rapport à la saisie manuelle ?

Sur les champs d'en-tête structurés — numéro de police, nom de l'assuré, date et lieu du sinistre, montants — l'extraction par IA atteint une précision de 90 à 95 %+, nettement supérieure au taux d'erreur de 3 à 5 % par champ de la saisie manuelle. Les erreurs restantes se concentrent sur des types de champs spécifiques (numéros VIN manuscrits, cases à cocher partiellement remplies) et sont suffisamment prévisibles pour mettre en place un workflow de vérification ciblée. Les erreurs manuelles, en revanche, sont aléatoires — tout champ peut être erroné pour n'importe quelle raison — ce qui les rend plus difficiles à détecter sans une relecture complète de chaque document.

L'IA peut-elle extraire la description narrative du sinistre d'un formulaire de déclaration ?

Elle peut extraire le texte de la description narrative avec une grande précision — lire des mots manuscrits ou tapés et les restituer sous forme de bloc de texte dans une cellule de tableur. Elle ne peut pas catégoriser de manière fiable cette description en champs structurés comme « Cause du sinistre » ou « Partie responsable ». Les modèles de langage qui tentent une classification de la description produisent un taux d'erreur de 25 à 30 %, rendant le résultat peu fiable pour les décisions de couverture ou de responsabilité. Le workflow recommandé consiste à extraire la description narrative en texte brut et à laisser l'expert en sinistres la lire directement, tandis que les champs structurés — qui représentent l'essentiel de la charge de saisie — sont automatisés.

L'extraction par IA fonctionne-t-elle sur les rapports de police de différentes juridictions ?

Oui — et c'est là que l'extraction sans modèle a un avantage décisif sur l'OCR traditionnel. Il y a environ 18 000 agences de forces de l'ordre aux États-Unis, chacune utilisant une mise en page de rapport différente. L'OCR basé sur des modèles nécessiterait un modèle distinct par agence. L'extraction sémantique lit les étiquettes de champs sur chaque rapport — « Nom de l'agent », « Numéro de rapport », « Conducteur responsable » — pour localiser les valeurs, de sorte qu'une seule définition de colonne couvre tous les formats d'agence. Le même principe s'applique aux devis de réparation, qui varient selon le logiciel d'estimation (CCC, Mitchell, Audatex).

Comment l'IA gère-t-elle les formulaires de sinistre manuscrits ?

Sur les champs structurés avec des étiquettes claires, les formulaires manuscrits sont extraits avec une précision de 85 à 90 % pour la plupart des qualités d'écriture. Le principal mode d'échec est la mauvaise lecture de caractères individuels — un « 5 » manuscrit lu comme « S », un « 0 » comme « O » — plutôt que des échecs sur l'ensemble du champ. Les formulaires remplis dans des conditions difficiles (au bord de la route après un accident, dans une pièce faiblement éclairée) ont tendance à avoir une écriture plus précipitée, ce qui réduit la précision vers le bas de cette fourchette. Un flux de travail pratique pour les sinistres inclut une étape de validation de 1 à 2 minutes pour vérifier les 2 à 3 champs les plus critiques de chaque formulaire.

Les données de sinistre extraites peuvent-elles être exportées directement dans Guidewire ou Duck Creek ?

Oui. Le résultat de l'extraction est un fichier structuré — Excel, CSV ou JSON — qui peut être importé dans tout système de gestion des sinistres acceptant les téléchargements par lots. Les en-têtes de colonnes correspondent aux noms de champs que vous avez définis lors de la configuration de l'extraction, de sorte que les données atterrissent dans les bons champs système. Pour les équipes traitant de gros volumes, l'exportation par lots peut également être configurée pour produire des feuilles ou fichiers séparés pour chaque type de document (champs ACORD, champs de rapport de police, champs de devis) liés par le numéro de sinistre ou de police.

Cela fonctionne-t-il aussi pour les formulaires de déclaration d'accident du travail ?

Oui. Les formulaires de déclaration d'accident du travail (FNOL) partagent la même structure que les autres déclarations basées sur ACORD : un ensemble de champs d'en-tête étiquetés (nom de l'employeur, nom de l'employé, date de l'accident, nature de la blessure, partie du corps, médecin traitant) ainsi qu'une description narrative de l'accident. Les champs structurés sont extraits avec la même précision que pour les déclarations de biens et d'automobile. Les déclarations d'accident du travail génèrent également des documents justificatifs supplémentaires — rapport initial du médecin, formulaires de reprise du travail, relevés de salaire — chacun pouvant être traité avec son propre ensemble de colonnes d'extraction.

L'IA peut-elle extraire des données à partir de photos de dommages automobiles ?

Pas de données structurées au sens traditionnel. Les modèles de vision par ordinateur peuvent classer les types de dommages (collision avant, dommages causés par la grêle, dommages par le feu) et estimer des niveaux de gravité, mais ils ne peuvent pas fournir une valeur monétaire ou une liste de pièces à partir d'une seule photo. Les photos sont mieux traitées comme des preuves justificatives liées au dossier de sinistre, tandis que les estimations structurées des carrossiers ou des entrepreneurs fournissent les données qui alimentent les réserves financières et les calculs de règlement.

Combien de formulaires de déclaration peuvent être traités en un seul lot ?

Il n'y a pas de limite pratique supérieure pour la taille des lots d'extraction par IA. Les équipes de sinistres traitent régulièrement 100 à 200 dossiers de déclaration en un seul lot — mélangeant des formulaires ACORD de plusieurs assureurs, des rapports de police de différentes agences et des estimations de réparation de divers ateliers. Le temps de traitement évolue linéairement avec le nombre de documents, avec une moyenne de 5 à 10 secondes par document, quel que soit le format ou l'assureur. Pour des volumes plus importants, le flux de travail par lot prend en charge le traitement simultané via les formules d'équipe.

Comment commencer à tester l'extraction par IA sur mes propres formulaires de déclaration ?

Téléchargez un formulaire ACORD scanné — biens, automobile ou responsabilité civile générale — ou une photo d'un formulaire de déclaration rempli. Aucune inscription n'est requise pour le premier test. Définissez les colonnes dont votre système de sinistres a besoin : Numéro de police, Date du sinistre, Nom de l'assuré, Lieu du sinistre, Montant estimé, Type de sinistre. Obtenez les résultats d'extraction en quelques secondes. Pour une procédure complète couvrant le traitement par lots de plusieurs formulaires d'assureurs et documents justificatifs, consultez nos guides étape par étape pour des types spécifiques de documents de déclaration.