Expliquer l'assurance comme le ferait un humain grâce à l'IA : regard sur les travaux du doctorant David Beauchemin dans ULaval Nouvelles

Est-il possible de présenter des contrats d’assurance en langage clair grâce à l’intelligence artificielle ? David Beauchemin, étudiant au doctorat en informatique, y travaille et ULaval Nouvelles s’est récemment penché sur ses recherches.

La nouvelle loi permettant la vente d’assurances sur Internet au Québec, entrée en vigueur en 2019, a levé un drapeau rouge pour David Beauchemin, doctorant en informatique à la Faculté des sciences et de génie. Fort de ses connaissances en actuariat, acquises durant son baccalauréat, il a vu un risque de mésinformation pour les clients.

«Comment pouvons-nous informer quelqu’un qui ne passe pas par un humain? Beaucoup de mauvaises informations circulent déjà au sujet de l’assurance, il y a donc le risque de choisir le mauvais produit», lance David Beauchemin.

Ce constat a motivé le choix de son projet de doctorat. Le jeune chercheur veut élaborer un programme, basé sur l’intelligence artificielle (IA), qui pourrait expliquer un contrat d’assurance comme le ferait un humain. «Notre objectif est d’avoir un outil de langage qui fournit une information de qualité aux clients, et ce, dans un vocabulaire facile d’approche», explique le doctorant, affilié à l’Institut intelligence et données.

Alors qu’il était encore au début de son projet, David Beauchemin a fait face à un changement majeur dans le domaine: l’arrivée de ChatGPT. «Ça a été une grosse surprise. Nous avons dû recadrer le projet pour voir comment nous pouvions mettre le programme à profit», rapporte-t-il.

Le doctorant souligne toutefois que ChatGPT n’a aucune notion par rapport au monde de l’assurance au Québec. «Quand il ne connaît pas quelque chose, il va imaginer de fausses informations. C’est possible de lui injecter des connaissances, mais ce n’est pas certain qu’il va répondre la bonne chose à tout coup.»

Dans son projet, David Beauchemin travaille sur un modèle de langue. «Le programme modélise la manière dont les humains écrivent. C’est comme une dictée trouée pour laquelle il doit prédire le prochain mot. Si nous avons “le chat boit du…”, c’est plus probable que la suite soit “lait” et non “whisky”», illustre-t-il avec un sourire.

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