Le rôle de l’ingénierie des prompts dans la tarification et la souscription dans les secteurs de l’assurance et de la banque

Introduction

L’intelligence artificielle générative (IA générative) révolutionne le monde des services financiers. Son évolution rapide permet aux assureurs et aux prêteurs d’améliorer l’efficacité et la précision de leurs activités, de personnaliser en profondeur leurs interactions avec leurs clients et prospects et de permettre à leurs équipes de se concentrer sur des missions plus stratégiques et à fort impact plutôt que sur des tâches banales.

Les outils qui soutiennent l’IA générative évoluent également de manière rapide. Par exemple, les copilotes et les grands modèles de langage (GML) qui les sous-tendent promettent de rendre les capacités de l’IA générative disponibles pour un plus grand nombre d’équipes dans les services financiers, ouvrant de nouvelles perspectives en matière d’IA générative aussi bien aux utilisateurs chevronnés que novices.

Ces agents virtuels alimentés par l’IA générative peuvent travailler aux côtés d’experts humains pour accélérer l’utilisation et l’utilité de l’IA générative dans la résolution de problèmes concrets en un temps record. Les copilotes peuvent améliorer la prise de décision afin de stimuler la croissance des entreprises et de démultiplier les efforts des équipes impliquées dans des tâches aussi fondamentales que la tarification, la souscription, la formulation de produits et l’acquisition de clients.

Bien entendu, pour travailler efficacement avec des copilotes, les utilisateurs doivent également apprendre à maîtriser l’ingénierie des prompts.

Qu’est-ce que l’ingénierie des prompts ?

« Jugez un homme par ses questions plutôt que par ses réponses. »

-Voltaire

Bien que Voltaire ait vécu il y a plus de 250 ans, il avait compris l’importance de poser les bonnes questions pour espérer obtenir les bonnes réponses. C’est là qu’intervient l’ingénierie des prompts dans le domaine de l’IA générative.

L’ingénierie des prompts est la pratique qui consiste à concevoir, rédiger et saisir des invites dans des modèles d’IA, en particulier des grands modèles de langage (GML), afin de maximiser l’efficacité de ces modèles. L’objectif est de saisir des prompts qui produiront des résultats spécifiques, précis et utiles pour l’activité concernée. La maîtrise des prompts implique de structurer les questions et les instructions et/ou de préciser le contexte de manière à aider le modèle d’IA à interpréter correctement l’intention de l’utilisateur et à générer des résultats optimaux.

Principaux aspects de l’ingénierie des prompts

Plusieurs principes fondamentaux sont à la base d’une bonne maîtrise des prompts :

• Clarté : indiquez clairement ce que vous attendez du modèle

• Contexte : donnez des informations pertinentes relatives au contexte si nécessaire

• Instructions : donnez des instructions explicites, telles que « énumérer », « expliquer » ou « comparer » ;

• Contraintes : définissez un cadre que la réponse doit respecter

• Itération : testez et affinez les prompts pour obtenir des réponses plus satisfaisantes

Les professionnels de l’ingénierie des prompts s’efforcent de garder ces objectifs à l’esprit lorsqu’ils formulent les questions qu’ils soumettent à leurs copilotes. L’enjeu consiste à maximiser l’efficacité des GML qui alimentent les copilotes et de trouver le chemin le plus court entre le point A (les questions saisies) et le point B (les réponses/orientations métier produites).

Voici par exemple une façon très simple de formuler un prompt sur les risques liés au changement climatique dans l’assurance dommages (IARD) :

« Parle-moi du changement climatique et de ses effets sur la responsabilité en matière d’assurance. »

Bien qu’elle présente l’avantage de la simplicité, ce prompt risque de produire une réponse trop générale, moins ciblée et moins utile pour ce que l’utilisateur espérait apprendre. En appliquant les principes de l’ingénierie des prompts, un prompt bien conçu pourrait ressembler à ceci :

« Explique-moi en moins de 250 mots les principales conséquences du changement climatique et ses effets sur les pertes que devraient provoquer les ouragans dans les États américains de la Côte du Golfe. »

Ce prompt a plus de chances de produire une réponse concise et informative. (Merci Voltaire.)

Ingénierie des prompts – Principaux avantages

L’ingénierie des prompts est essentielle pour apporter les bonnes réponses aux questions des utilisateurs. Une efficacité commerciale accrue et la réorientation des ressources vers des initiatives plus stratégiques constituent bien entendu la finalité visée. Voici quelques-uns des facteurs qui y contribuent :

• Un contrôle accru de la création de modèles de la part des développeurs

  L’ingénierie des prompts permet de mieux maîtriser la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’IA. Des invites de qualité fournissent un contexte aux grands modèles de langage (GML) et garantissent la concision et la cohérence des résultats et de leur présentation aux utilisateurs.

• Une meilleure expérience utilisateur

  L’un des principaux facteurs d’inefficacité dans le développement de modèles est le processus par tâtonnement que cela implique. Avec une ingénierie des prompts performante, le délai de développement des modèles est réduit, les résultats sont plus cohérents et des bénéfices sont obtenus plus rapidement.

• Un meilleur travail d’équipe et un effet de levier à l’échelle de l’entreprise

  L’ingénierie des prompts peut produire des prompts qui ne sont pas liés à un système spécifique et qui peuvent ensuite être partagés au sein de l’organisation, réduisant ainsi le travail en double et optimisant les efforts à l’échelle de l’entreprise.

• Une mise en œuvre des ressources les plus adaptées

  La maîtrise des prompts démocratise l’accès aux fonctionnalités pour les utilisateurs moins aguerris, afin qu’ils puissent appliquer leurs connaissances métier dans des domaines tels que la tarification et la souscription sans avoir à se plonger dans la complexité technologique nécessaire pour exceller dans leur travail.

  Dans le même temps, les utilisateurs chevronnés peuvent se concentrer sur le développement de stratégies de tarification et de souscription toujours plus efficaces, sans se perdre dans les détails souvent inhérents à la transmission des connaissances à ces experts métier.

Cas d’utilisation dans l’assurance et le prêt

Les cas d’utilisation des copilotes et de la maîtrise des prompts dans les secteurs de l’assurance et de la banque sont pratiquement illimités. Bien qu’ils soient utiles pour des processus métier tels que l’automatisation du support client, l’aide au traitement des demandes de prêt et l’assistance à la gestion des sinistres, nous nous concentrerons ici sur la manière dont ils s’appliquent à la tarification et à la souscription.

Certains de ces cas d’utilisation sont abordés dans nos eBooks sur les copilotes pour l’assurance et la banque, lesquels offrent un résumé plus complet et détaillé de leurs avantages ainsi que plusieurs exemples de leur utilisation.

Voici quelques-unes des possibilités offertes par la combinaison des copilotes et de l’ingénierie des prompts :

• Cas d’utilisation : exploiter la documentation interne pour faciliter la formation des nouveaux utilisateurs

  Exemple de prompt :

  « Comment lancer une simulation de tarification pour l’assurance habitation ? »

• Cas d’utilisation : permettre aux nouvelles recrues d’explorer plus efficacement les données internes

  Exemple de prompt :

  « Quels sont les types de données possibles pour les variables démographiques dans mon système ? »

• Cas d’utilisation : utiliser un copilote pour générer du code Python sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation

  Exemple de prompt :

  « Générer le code permettant de créer un modèle de demande MLG (modèle linéaire généralisé) pour l’Illinois, en utilisant l’âge du véhicule, l’historique des réparations et le type de modèle de véhicule comme indicateurs »

• Cas d’utilisation : permettre au personnel inexpérimenté de générer plus facilement du code pour des tâches répétitives

  Exemple de prompt :

  « Générer le code permettant d’importer des données dans nos modèles toutes les heures et de réaliser la planification par lots d’autres tâches à la demie de chaque heure »

Conclusion

L’IA générative stimule la croissance et la rentabilité des entreprises dans les secteurs de l’assurance et de la banque, en contribuant à développer de nouvelles activités, à rationaliser les processus métier et à réduire les coûts, tout en favorisant une prise de décision éclairée grâce à une évaluation des risques et une analyse des données plus rapides et plus approfondies.

Ces effets sont encore amplifiés par l’ajout de copilotes et de l’ingénierie des prompts aux outils des équipes tournées vers l’avenir dans ces segments des services financiers. Dans un monde extrêmement concurrentiel et qui évolue rapidement, vous vous devez, à vous-même et à votre entreprise, d’apprendre et d’exploiter ces outils, et d’améliorer dès aujourd’hui les compétences en ingénierie des prompts de votre personnel.

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