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« Le but de l’informatique est la compréhension, non les chiffres. » Ces mots du mathématicien Richard W. Hamming résonnent encore aujourd’hui, car les défis liés à la compréhension et à l’analyse de quantités massives de données ont pris une ampleur considérable ces dernières années. Malgré l’utilisation de systèmes et d’outils puissants pour l’analyse automatisée des données, la compréhension et la visualisation des données analytiques n’en restent pas moins difficiles.
Cela est particulièrement vrai dans le secteur des assurances, et en particulier dans la gestion des sinistres, où la rapidité et la qualité de traitement des déclarations de sinistres et l’expérience des assurés sont fondamentales. Heureusement, l’évolution des techniques de visualisation des données permet de générer de la valeur ajoutée dans des domaines tels que le règlement des sinistres.
En d’autres termes, les processus de visualisation rendent les valeurs numériques statiques plus tangibles et donc plus compréhensibles pour l’observateur. Ils font le lien entre la gestion pure des données et la modélisation complexe des données.
La visualisation, avec l’aide de l’analyse visuelle, permet de détecter les problèmes, les anomalies et les modèles, et de les afficher de manière multidimensionnelle. Les résultats peuvent être évalués et interprétés par des data scientists, mais aussi par d’autres experts des unités commerciales. L’analyse visuelle soutient donc le transfert de connaissances aux différentes parties d’une entreprise.
Plus qu’un instrument de contrôle optimisé, la visualisation offre une opportunité d’échange collaboratif entre les services internes.
La visualisation des données peut être divisée en trois sous-thèmes : le design de l’information, la Business Intelligence visuelle (VBI) et l’analyse visuelle.
L’un des avantages majeurs des instruments d’analyse visuelle est qu’ils combinent la créativité, la compréhension cognitive et l’expertise humaines avec les compétences analytiques d’un ordinateur. L’interaction entre l’utilisateur et la représentation graphique est nécessaire pour faire apparaître des informations révélatrices. Par exemple, l’utilisateur peut zoomer sur différentes zones de données ou visualiser différentes couches visuelles multidimensionnelles sur les données.
Les tableaux de bord sont un outil populaire et utile pour visualiser les processus de traitement des sinistres. D’un point de vue opérationnel, cet outil peut se traduire par une visualisation de la charge de sinistres à traiter et des délais de service, un renforcement potentiel de la préparation des rapports d’audit ou une flexibilité dans le suivi des coûts et des taux de croissance. Pour les pertes assurées, un tableau de bord facilite l’évaluation directe des données relatives au contrat, car il peut être visualisé de manière efficace.
L’analyse visuelle peut également être personnalisée pour des produits spécifiques. Dans l’assurance invalidité, par exemple, les tableaux de bord peuvent contribuer à améliorer la présentation des informations d’un assuré sur ses revenus financiers et à mettre en évidence des irrégularités.
L’analyse visuelle et les tableaux de bord interactifs peuvent offrir une vision à 360 degrés d’un cas de prestation lorsque les données de base disponibles sont suffisantes. Ils peuvent également être utilisés au niveau de la direction pour surveiller les valeurs moyennes de rachat, les délais de traitement ou d’autres effets externes. Une accumulation aléatoire de sinistres précoces ou la localisation de nombreux sinistres provenant du même environnement en sont deux exemples.
Le secteur des assurances ne peut plus s’appuyer sur un suivi fastidieux mené par les employés, des rapports au format papier nocifs pour l’environnement ou des tableaux Excel incompréhensibles. Des processus de reporting peuvent être (et seront) mis en œuvre de manière beaucoup plus efficace et, surtout, plus claire grâce à l’utilisation de l’analyse visuelle.
L’analyse visuelle et ses outils permettent de combiner plus facilement les connaissances humaines et l’analyse des données, ce qui augmente la valeur du suivi et de la visualisation de données complexes et diverses, tout en les affichant en temps réel.
Il est essentiel d’être conscient des besoins majeurs en matière de conception lors du développement d’une solution interne d’analyse visuelle. Par ailleurs, il peut être préférable d’utiliser dès le départ un logiciel de Business intelligence de pointe. Quoi qu’il en soit, l’objectif doit toujours être d’optimiser la convivialité de l’outil et d’obtenir ainsi un taux d’acceptation plus élevé de la part des utilisateurs.
Si vous avez des questions ou si vous êtes intéressé par d’autres domaines d’application de l’analyse visuelle de base, n’hésitez pas à me contacter ou à solliciter mes collègues de Gen Re.
