Former les employés d’un centre d’appels sans les retirer des lignes téléphoniques? C’est le pari qu’a fait iA Assurance auto et habitation (iAAH) pour un enjeu coûteux en assurance de dommages : le calcul du coût de reconstruction (CCR) des bâtiments. En déployant un programme d’apprentissage adaptatif propulsé par l’IA, l’organisation a diminué les erreurs, réduit de 7 % les appels mensuels au service de soutien et fait grimper la confiance des équipes. Voici comment une lacune précise est devenue un levier RH, données à l’appui.
Le défi métier
Dans un centre d’appels, chaque erreur a des répercussions sur la confiance de la clientèle, sur les coûts et sur la rétention de la clientèle comme du personnel. En assurance de dommages, déterminer le bon CCR des bâtiments est un nœud critique. Les matériaux et leurs spécificités évoluent rapidement, rendant ardu le maintien des connaissances. Conséquence : polices parfois inadéquates, appels plus longs, recours accru au service de soutien interne, stress, et parfois même des départs du personnel. En résumé, la satisfaction est en baisse et coûts d’exploitation sont en hausse!
Les contraintes opérationnelles
Chez iAAH, l’équipe Développement des pratiques devait rehausser la maîtrise des CCR sans retirer les équipes des opérations. Les connaissances variant d’une personne à l’autre, la solution devait être flexible et livrer des résultats rapidement.
La réponse : un parcours adaptatif propulsé par l’IA
iAAH a déployé un parcours d’apprentissage adaptatif (avec l’application B12 d’Apprentx) centré sur les CCR. Concrètement, après chaque capsule, l’IA analyse les résultats de chaque personne, repère les notions moins maîtrisées et choisit la prochaine activité la plus pertinente (thème et difficulté)[1]. Le parcours s’adapte ainsi jusqu’à l’atteinte des critères visés de performance. À raison de deux capsules personnalisées de 10 minutes par semaine, livrées au début de leur quart de travail, chaque personne progresse selon ses besoins sans entraver les opérations.
Les objectifs
Le programme a été conçu autour d’objectifs qui touchent à la fois la qualité du service, l’efficacité opérationnelle et l’expérience employé, c’est-à-dire :
- Mettre à niveau et renforcer les connaissances pour diminuer les évaluations erronées de CCR et la communication d’informations inexactes lors de l’émission des polices.
- Rehausser le sentiment d’efficacité personnelle et la confiance des talents, tout en réduisant leur stress.
- Réduire les demandes de soutien interne.
- Outiller les gestionnaires, les coachs et le personnel formateur avec des données d’apprentissage précises permettant un encadrement ciblé.
Des résultats qui font jaser
Déployé auprès d’environ 295 talents, le parcours a livré des effets concrets en quelques semaines et des résultats probants après trois mois :
- +24 % de niveau moyen de connaissances sur les CCR, ce qui a réduit les erreurs et, par ricochet, le recours aux services de soutien.
- La part des appels au soutien liés aux CCR passe de 18 à 11 % (d’environ un appel sur cinq à près d’un sur dix).
- +10 % de confiance liée aux CCR, synonyme de stress en baisse et de plus grand sentiment de compétence.
- Jusqu’à +37 % de maîtrise supplémentaire sur des matériaux auparavant difficiles à évaluer.
Quand l’IA cible les lacunes et que la formation respecte le rythme des opérations, la progression devient visible et motivante.
Ce qui change pour les équipes
Pour les talents, l’expérience d’apprentissage devient habituelle et pertinente : de courtes capsules, contextualisées, qui tiennent compte des contraintes opérationnelles et du profil réel de chaque personne. La confiance s’accroît, les appels sont plus fluides et les conversations avec la clientèle gagnent en clarté.
Pour les gestionnaires et les coachs, les données d’apprentissage éclairent le coaching individuel et les priorités d’accompagnement en ciblant les sujets sensibles, plutôt que d’intervenir de façon uniforme.
Pour les RH, l’IA rend enfin praticable une solution d’apprentissage autrefois hors de portée : entièrement personnalisée, déployable rapidement et ciblée « juste à temps » sur un enjeu opérationnel. Les données deviennent aussi un levier pour prioriser, corriger les écarts, mesurer le ROI et agir proactivement pour soutenir les opérations.
Pour l’organisation, l’avantage est double : qualité accrue des polices et allègement de la pression sur le soutien. C’est un cercle vertueux : moins d’erreurs, donc moins d’appels au soutien, puis plus de temps pour mieux servir et un engagement en hausse.
Leçons apprises : les clés pour une utilisation efficace de l’IA
- Partir d’un problème précis. Le CCR touche directement la qualité de la couverture d’assurance offerte et le sentiment de sécurité de la clientèle face à la protection de leurs biens. En ciblant ce levier, on obtient rapidement des retombées.
- Conjuguer les savoirs essentiels et les niveaux de difficulté variés. Cibler des connaissances prioritaires et des activités faisant honneur à la difficulté du métier permet de mieux ancrer les savoirs dans la mémoire. Cela maintient aussi la motivation d’apprendre au fil du temps.
- Adapter la solution au contexte réel. Opter pour une cadence soutenable qui perturbe minimalement les opérations.
- Mesurer, mesurer, mesurer. Des indicateurs clairs (connaissances, confiance, volume d’appels, etc.) rendent l’amélioration tangible et le calcul du ROI (retour sur le capital investi) possible.
- Mettre les données au travail. Chez iAAH, elles permettent un accompagnement personnalisé des individus, donc une progression plus efficace des équipes.
Ensuite? Accroître la portée.
iAAH revoit actuellement le parcours d’accueil des agents et agentes en assurances pour y intégrer l’apprentissage adaptatif. L’ambition? Offrir, dès l’entrée en poste, une montée en compétence progressive, personnalisée et adaptée aux exigences réglementaires autant que sur les réalités terrain.
Le cas iAAH montre que l’IA ne remplace ni l’expertise ni le discernement; elle oriente l’effort d’apprentissage là où il compte. Un tel seuil de personnalisation des apprentissages n’aurait jamais pu être possible sans l’IA. L’apprentissage adaptatif, utilisé de la bonne manière, devient alors un levier RH stratégique pour l’atteinte des objectifs organisationnels.
