L’IA Générative au service de la Réassurance, impacts techniques et humains

Depuis 2019, l’équipe data science de SCOR avec le support régulier de Sia Partners s’est hissée à la pointe du développement NLP, au service de la souscription, notamment via l’extraction automatique des termes des traités : des méthodes classiques telles que la détection d’entités (NER) aux modèles plus avancés du type Transformers. Dans cette trajectoire, l'avènement des modèles GPT a marqué un tournant historique. Avec les API d'OpenAI et consorts, nous avons accéléré le développement de ces applications, dépassant largement les capacités des modèles historiques. Conscients du potentiel de GPT-4 et du prompt engineering, nous avons refondu nos outils pour mieux exploiter ces nouvelles technologies.  Cette transformation a réduit la complexité des architectures, résolu les problèmes de déploiement et facilité la mise à l'échelle de nos services. Cependant, elle a également soulevé des questions importantes sur l'évolution du rôle des data scientists qui les développent et des métiers qui les utilisent. Malgré la réduction de l’entraînement des modèles, des tâches essentielles telles que l’annotation, l'évaluation et le prompting demeurent cruciales. Dans cet atelier, nous partagerons notre expérience dans le développement de solutions d’IA Générative, en détaillant notre infrastructure, la réorganisation de l'équipe et l'impact sur les métiers. Nous discuterons des défis liés à l'évaluation des modèles LLM et des leçons tirées de leur intégration dans nos process.