Contexte & enjeux
L’institution disposait de volumes croissants de données clients et sinistres, mais leur exploitation restait limitée à des analyses ponctuelles. L’absence d’une plateforme centralisée ralentissait les projets IA, et le passage en production des modèles se faisait rarement. L’objectif : outiller la valorisation des données, prioriser les cas d’usage à impact et assurer un run industriel.
Objectifs
- Mettre en place une data platform moderne (ingestion, qualité, gouvernance).
- Prioriser et industrialiser les cas d’usage IA à fort ROI (churn, sinistres, fraude).
- Mettre en production les modèles avec MLOps et supervision.
- Mesurer l’impact et démontrer le ROI.
Solution mise en place
1) Data platform (ingestion, qualité, gouvernance)
- Architecture cible hybride Cloud/on-premise.
- Ingestion temps réel et batch (API, ETL).
- Outils de qualité de données, catalogage et gouvernance.
2) Priorisation use cases (churn, sinistres, fraude)
- Ateliers métiers/actuariat pour évaluer valeur, faisabilité, données disponibles.
- Sélection de 3 use cases prioritaires : churn (résiliation), prédiction de sinistres, détection de fraude.
- Backlog de cas d’usage classés par ROI et complexité.
3) Run MLOps et supervision des modèles
- Chaîne CI/CD pour les modèles (entraînement, packaging, déploiement).
- Monitoring de la dérive, alertes et re-training automatique.
- Tableau de bord d’impact business (gains, précision, usage).
Cas d’usage IA & data (exemples)
- Churn : prédiction de la probabilité de résiliation et actions de rétention ciblées.
- Sinistres : modèles prédictifs pour anticiper la fréquence et la sévérité.
- Fraude : détection d’anomalies dans les déclarations et pièces justificatives.
Résultats obtenus
3
use cases en prod en 5 mois
ROI
mesurable sur 12 mois
- Mise en production réussie de 3 use cases prioritaires en 5 mois.
- ROI mesuré dès la première année (churn, sinistres, fraude).
- Capacité pérenne de mise en production de modèles (MLOps).
Témoignage
« Nous avons enfin une plateforme data et un run IA industriel. Les premiers cas d’usage sont en production et montrent déjà un ROI tangible. »
— Directeur Data, institution de prévoyance