Etude de cas
HomeAssur : notre étude de cas en intelligence artificielle pour l'assurance
HomeAssur, assureur français spécialisé dans la location de courte durée, a confié deux projets à MarketerZ : un assistant virtuel IA en 2025, puis un agent IA d'entreprise pour l'analyse des sinistres en 2026. Cette étude de cas en intelligence artificielle pour l'assurance illustre notre méthode, de l'audit à la mise en production.
HomeAssur en bref : notre étude de cas en intelligence artificielle pour l'assurance
HomeAssur est un assureur français spécialisé dans la location de courte durée : meublés de tourisme, conciergeries et gestionnaires de biens font partie de ses assurés. Ses contrats couvrent les dégradations causées par les voyageurs, la perte de revenus locatifs et la responsabilité civile.
Les garanties habituelles de type propriétaire non occupant ou multirisque habitation ne couvrent pas ces risques spécifiques. HomeAssur a construit une offre dédiée à ce marché, avec un volume de dossiers et de questions clients qui a rapidement augmenté.
MarketerZ accompagne HomeAssur depuis 2025, sur deux projets distincts : un assistant virtuel destiné au grand public, puis un agent IA d'entreprise pour les équipes internes.
2025 : le problème de l'assistant virtuel Jean-Claude
En 2025, l'équipe HomeAssur faisait face à un fort volume de questions répétitives : éligibilité, garanties, documents à fournir, procédures à suivre. Les mêmes réponses revenaient sans cesse, sur les mêmes sujets.
Les connaissances nécessaires pour y répondre étaient dispersées entre le site web, les contrats, la FAQ et les newsletters. Les conseillers devaient chercher l'information au bon endroit avant de pouvoir répondre, ce qui ralentissait chaque échange.
À cela s'ajoutaient des tâches administratives répétitives, comme l'envoi de factures ou la mise à jour de coordonnées. Autant de temps qui n'était pas consacré au conseil personnalisé.
La solution : un chatbot ancré dans la base de connaissances
MarketerZ a conçu Jean-Claude, un assistant virtuel IA dédié à HomeAssur. Le chatbot répond en langage naturel aux questions des clients et des prospects, disponible 24h/24.
Jean-Claude s'appuie sur une base de connaissances construite à partir des guides, contrats, FAQ et tickets de support d'HomeAssur. La technique RAG (recherche augmentée par génération) ancre chaque réponse dans ces contenus, pour limiter le risque d'hallucination.
Une interface de gestion permet à l'équipe HomeAssur de superviser les échanges et d'ajuster la base de connaissances, sans compétence technique. Côté automatisation, n8n orchestre l'envoi de factures et la mise à jour des coordonnées clients. Les demandes de devis sont transmises vers Google Sheets et déclenchent un email automatique.
Les bénéfices observés pour l'équipe HomeAssur
Sans chiffre à l'appui, plusieurs bénéfices qualitatifs sont ressortis de ce projet :
- Des réponses immédiates, à toute heure, sur les questions d'éligibilité, de garanties et de procédures.
- Des conseillers recentrés sur les cas complexes, les demandes répétitives étant absorbées par l'assistant.
- Des échanges centralisés et tracés, ce qui facilite le suivi des demandes clients.
- Une image d'innovateur, sur un marché où l'assurance de la location courte durée reste un segment récent.
2026 : le problème de l'analyse des sinistres
Une fois un sinistre déclaré, les gestionnaires HomeAssur doivent analyser plusieurs pièces : photos, factures, devis. Chaque dossier demande de vérifier la recevabilité du sinistre au regard du contrat et des conditions générales applicables.
Il faut ensuite estimer l'indemnisation, tout en gardant une trace claire des éléments qui justifient chaque décision. Cette analyse documentaire est plus complexe que les questions traitées par un assistant virtuel grand public : elle touche à des règles métier précises, propres à chaque contrat.
La solution : un agent IA d'entreprise traçable
Pour répondre à ce besoin, MarketerZ a développé un agent IA d'entreprise dédié à l'analyse des sinistres, en production chez HomeAssur depuis août 2026. L'agent lit les pièces d'un dossier, vérifie la recevabilité au regard des contrats, puis produit une pré-analyse argumentée avec citation des clauses concernées.
Chaque dossier dispose de son propre espace de chat, où un gestionnaire peut interroger l'agent sur le dossier en cours. Un dashboard d'administration donne une vue d'ensemble sur les dossiers traités et la configuration active.
Sous le capot
L'agent repose sur une stack technique ouverte : LangGraph pour orchestrer le pipeline d'analyse, PostgreSQL et pgvector pour la base de connaissances, FastAPI pour l'API, avec l'API Mistral ou des modèles locaux via Ollama selon les besoins de confidentialité. Le pipeline d'analyse est configurable, pour s'adapter aux règles métier propres à HomeAssur.
Avant chaque mise en production, l'agent est évalué sur des dossiers de référence (golden cases) qui vérifient la cohérence de ses analyses. Une politique de protection des données (DLP) encadre les informations sensibles, et le déploiement peut se faire en Docker Compose, on-premise ou dans le cloud. L'agent s'intègre au backoffice existant d'HomeAssur, développé en PHP.
Les bénéfices observés pour les gestionnaires
- Une pré-analyse structurée et argumentée, avec citation des clauses du contrat concernées.
- Un gain de temps pour les gestionnaires, qui partent d'une base de travail déjà construite.
- Des décisions plus homogènes et traçables, d'un dossier à l'autre.
- Une décision finale qui reste humaine : l'agent prépare l'analyse, le gestionnaire tranche.
La conformité de l'agent au regard de l'AI Act européen a été évaluée : son usage relève d'un niveau de risque non élevé, avec des obligations de transparence à respecter. Notre approche de la sécurité et de la conformité s'applique à ce type d'agent.
Ce que ces deux projets montrent de notre méthode
Ces deux projets, menés à un an d'intervalle chez le même client, illustrent notre façon de travailler. Chaque solution part d'un problème concret identifié avec l'équipe HomeAssur, avant toute question de technologie.
Le premier projet a posé les bases : une base de connaissances centralisée, ancrée dans le contenu réel d'HomeAssur. Le second s'appuie sur cette même logique, avec des exigences métier plus poussées : recevabilité contractuelle, traçabilité, évaluation avant mise en production.
Si vous envisagez un assistant virtuel IA pour votre relation client, ou un agent IA d'entreprise pour vos processus internes, notre méthode de consulting IA s'applique de la même manière : audit, prototype, intégration, suivi.
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