{"id":72560,"date":"2020-05-20T09:22:57","date_gmt":"2020-05-20T13:22:57","guid":{"rendered":"https:\/\/autosphere.ca\/?p=72560"},"modified":"2020-05-20T10:17:21","modified_gmt":"2020-05-20T14:17:21","slug":"des-solutions-plus-intelligentes-des-reparations-plus-intelligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/autosphere.ca\/fr\/carrosserie\/2020\/05\/20\/des-solutions-plus-intelligentes-des-reparations-plus-intelligentes\/","title":{"rendered":"Des solutions et r\u00e9parations plus intelligentes"},"content":{"rendered":"

Ce n’est un secret pour personne que la pand\u00e9mie COVID-19 a boulevers\u00e9 presque toutes les industries du monde et l’espace de r\u00e9paration des collisions ne fait pas exception.<\/strong><\/p>\n

Pourtant, cette perturbation a, \u00e0 bien des \u00e9gards, donn\u00e9 \u00e0 l’industrie l’occasion de repenser sa position et aux ateliers de r\u00e9paration de carrosseries et \u00e0 leurs pr\u00e9cieuses parties prenantes, de chercher des moyens d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9, la rentabilit\u00e9 et le service \u00e0 la client\u00e8le des entreprises.<\/p>\n

Processus de r\u00e9clamation<\/strong><\/h5>\n

L’un des piliers de l’entreprise a toujours \u00e9t\u00e9 le processus de r\u00e9clamation. La mani\u00e8re dont elle est trait\u00e9e d\u00e9termine souvent le r\u00e9sultat de la r\u00e9paration ainsi que d’autres facteurs tels que les scores de promoteur net, la r\u00e9putation de l’entreprise, la durabilit\u00e9 et le succ\u00e8s global.<\/p>\n

Ainsi, dans un monde post-COVID-19, comment la proc\u00e9dure de r\u00e9clamation continuera-t-elle \u00e0 \u00eatre trait\u00e9e et certaines des initiatives requises, telles que l’estimation bas\u00e9e sur la photo et les transactions sans contact, se poursuivront-elles ? Pour aider \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 certaines de ces questions et plus encore, Solera Global Marketing a r\u00e9cemment organis\u00e9 un webinaire intitul\u00e9 What’s Next : Une plong\u00e9e plus profonde dans la transformation num\u00e9rique.<\/p>\n

Cet \u00e9v\u00e9nement a rassembl\u00e9 une s\u00e9rie d’experts de la communaut\u00e9 mondiale de r\u00e9paration de carrosseries de Solera, afin de partager leurs points de vue sur la situation actuelle et sur la mani\u00e8re dont la technologie d’apprentissage des machines peut rationaliser le processus de r\u00e9clamation et, avec lui, l’ensemble de la r\u00e9paration.<\/p>\n

Mod\u00e9r\u00e9 par Kyle Priest, directeur du marketing chez Solera, et r\u00e9unissant les directeurs g\u00e9n\u00e9raux r\u00e9gionaux d’Audatex Dave Shepherd (Royaume-Uni, Allemagne et Afrique), Arnaud Agostini (France, Europe, Moyen-Orient), Ramon Suarez (\u00c9tats-Unis et Am\u00e9rique latine) et Atul Vohra (Canada), le panel comprenait \u00e9galement Elliot Roberts, directeur de la gestion des produits d’Audatex au Royaume-Uni.<\/p>\n

Donn\u00e9es :<\/strong><\/h5>\n

Les r\u00e9parateurs de carrosseries et les assureurs recherchant des moyens de garantir la rapidit\u00e9 et la pr\u00e9cision en mati\u00e8re de r\u00e9clamations, Dave Shepherd a fait remarquer que la cl\u00e9 de la cr\u00e9ation d’une solution efficace est de cr\u00e9er quelque chose qui soit pilot\u00e9 par les donn\u00e9es, sans contact et qui offre un processus complet de bout en bout qui, non seulement peut maximiser l’efficacit\u00e9 tout au long de la r\u00e9paration, mais aussi la rendre plus facile et plus directe pour ceux qui la facilitent.<\/p>\n

L’un des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s est d’avoir acc\u00e8s aux informations de pr\u00e9-estimation le plus rapidement possible.<\/p>\n

Si nous disposons de ces informations dans les minutes qui suivent le premier avis de sinistre (First Notice of Loss, FNOL), cela permet de prendre des d\u00e9cisions pr\u00e9coces, fond\u00e9es sur des donn\u00e9es.<\/p>\n

\u2014 Dave Shepherd, Directeur g\u00e9n\u00e9ral r\u00e9gional, Audatex UK, Allemagne et Afrique<\/p><\/blockquote>\n

Il s’agit notamment de d\u00e9terminer l’\u00e9tendue r\u00e9elle des dommages, les pi\u00e8ces et les mat\u00e9riaux n\u00e9cessaires pour effectuer la r\u00e9paration, de passer les commandes afin qu’elles soient pr\u00eates d\u00e8s l’arriv\u00e9e du v\u00e9hicule \u00e0 l’atelier et de s’assurer que le r\u00e9parateur et l’assureur savent exactement ce qu’implique une r\u00e9paration particuli\u00e8re sur un v\u00e9hicule donn\u00e9 et combien de temps cette r\u00e9paration prendra.<\/p>\n

Audatex et sa soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re Solera sont depuis longtemps reconnus comme des innovateurs en mati\u00e8re d’estimation de solutions.<\/p>\n

Des travaux de recherche et de d\u00e9veloppement consid\u00e9rables, qui tirent parti de l’empreinte mondiale de Solera, ont permis de d\u00e9velopper une plateforme de r\u00e9paration num\u00e9rique qui combine la reconnaissance de photos avec l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour fournir des solutions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es permettant des r\u00e9parations rapides, efficaces, pr\u00e9cises et de qualit\u00e9 en cas de collision.<\/p>\n

M. Shepherd a fait remarquer qu’en exploitant efficacement les donn\u00e9es de r\u00e9paration des v\u00e9hicules et en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique pour comprendre pr\u00e9cis\u00e9ment le type de r\u00e9paration n\u00e9cessaire sur un v\u00e9hicule sp\u00e9cifique, ces r\u00e9parations peuvent \u00eatre tri\u00e9es beaucoup plus rapidement et un certain nombre de t\u00e2ches traditionnelles automatis\u00e9es, ce qui permet au personnel du centre de r\u00e9paration de se concentrer sur le travail avec ses clients pour offrir la meilleure exp\u00e9rience possible et la plus transparente.<\/p>\n

R\u00e9duction des temps de cycle<\/strong><\/h5>\n

La r\u00e9duction des temps de cycle est toujours un facteur cl\u00e9 de toute op\u00e9ration de r\u00e9paration de collision et, comme l’a observ\u00e9 Shepherd, COVID-19 a en fait constat\u00e9 une r\u00e9duction du nombre de cl\u00e9s \u00e0 cl\u00e9 dans de nombreux ateliers. \u00ab\u00a0Avant COVID-19, notre temps de cycle typique \u00e9tait d’environ 10 jours, mais nous avons vu ce temps chuter \u00e0 quatre jours\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

Peut-\u00eatre plus important encore, M. Shepherd a soulign\u00e9 que les magasins devraient saisir cette opportunit\u00e9 de pouvoir adopter des solutions de r\u00e9paration num\u00e9riques et des temps de cycle r\u00e9duits et en faire un \u00e9l\u00e9ment \u00e0 long terme de leur strat\u00e9gie commerciale.<\/p>\n

Il a not\u00e9 qu’outre les r\u00e9parateurs, les assureurs peuvent \u00e9galement tirer des avantages importants de l’AI et du ML dans le processus de r\u00e9clamation pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision du triage.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cela am\u00e9liore en fin de compte les relations au sein du r\u00e9seau de r\u00e9paration des collisions, avec le client et permet de proc\u00e9der \u00e0 des r\u00e8glements rapides bas\u00e9s sur des faits et des donn\u00e9es fiables. C’est une situation gagnante pour tout le monde\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Ramon Suarez a soulign\u00e9 que la cl\u00e9 pour \u00e9viter les pi\u00e8ges pendant le processus de r\u00e9paration est de commencer par comprendre le probl\u00e8me pr\u00e9sent\u00e9 et la capacit\u00e9 \u00e0 le r\u00e9soudre. \u00ab\u00a0La fa\u00e7on dont nous comprenons les solutions de capture des dommages et la fa\u00e7on dont elles sont utilis\u00e9es tout au long du processus de r\u00e9clamation est la cl\u00e9\u00a0\u00bb, a not\u00e9 Suarez.<\/p>\n

Pour que la technologie d’apprentissage des machines fonctionne efficacement, elle a besoin de mat\u00e9riel source de qualit\u00e9. Par cons\u00e9quent, il est essentiel de fournir aux clients un processus guid\u00e9 du type et de la qualit\u00e9 des images n\u00e9cessaires pour que l’IA puisse compl\u00e9ter les conclusions du professionnel de la r\u00e9paration.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Vous devez vous rappeler que vous aurez toujours besoin des conseils d’un expert et reconna\u00eetre que chaque image prise peut \u00eatre sujette \u00e0 des erreurs\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Arnaud Agostini, indiquant que les sinistres intelligents et la technologie d’estimation continueront d’\u00e9voluer et qu’ils devraient \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme un outil destin\u00e9 \u00e0 compl\u00e9ter et \u00e0 aider le personnel de r\u00e9paration des collisions et non \u00e0 le remplacer.<\/p>\n

Impact des pertes totales<\/strong><\/h5>\n

Atul Vohra a fait remarquer qu’au Canada, en mati\u00e8re de sinistres, les pertes totales repr\u00e9sentent 20 % des demandes d’indemnisation mais 45 % de la gravit\u00e9 totale, ce qui fait que l’\u00e9valuation de la perte totale d’un v\u00e9hicule repr\u00e9sente une priorit\u00e9 \u00e9norme pour les assureurs.<\/p>\n

Et le fait de disposer d’un processus de r\u00e9clamation intelligent et efficace peut permettre aux ateliers et aux assureurs de d\u00e9terminer rapidement si les v\u00e9hicules peuvent \u00eatre r\u00e9par\u00e9s ou pass\u00e9s en perte. C’est d’une importance capitale, car un processus de travail intelligent peut permettre de r\u00e9aliser d’\u00e9normes \u00e9conomies.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Prenez du recul et r\u00e9fl\u00e9chissez un instant. Un remorquage de moins, c’est 200 dollars d’\u00e9conomie, une journ\u00e9e de location de voiture en moins, c’est 100 dollars, donc 300 dollars avant m\u00eame de commencer\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

De plus, si un v\u00e9hicule est affect\u00e9 \u00e0 une r\u00e9paration, il est essentiel de s’assurer qu’il arrive au bon atelier de r\u00e9paration, \u00e9quip\u00e9 des bons outils, normes, calibrage et personnel form\u00e9.<\/p>\n

\u00ab\u00a0En raison de ces v\u00e9hicules excessivement intelligents que nous avons et des probl\u00e8mes de responsabilit\u00e9 excessifs, nous ne voulons pas que des r\u00e9parations dangereuses soient effectu\u00e9es. La protection des clients doit \u00eatre une priorit\u00e9\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Mme Vohra a \u00e9galement fait remarquer que la programmation est un point sensible pour de nombreux centres de collision et qu’Audatex a d\u00e9velopp\u00e9 un outil automatis\u00e9 qui vise \u00e0 r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, m\u00eame si la programmation est souvent influenc\u00e9e par une s\u00e9rie de facteurs, notamment la gestion de la capacit\u00e9 des ateliers.<\/p>\n

Il a cependant not\u00e9 que la crise COVID-19, qui a permis \u00e0 de nombreux ateliers de r\u00e9duire leurs processus \u00e0 z\u00e9ro, leur permettra de travailler avec la technologie disponible par Audatex pour offrir une \u00ab\u00a0exp\u00e9rience de type Amazone\u00a0\u00bb aux clients de ses ateliers, qui \u00e0 leur tour pourront l’offrir \u00e0 leurs clients, les automobilistes.<\/p>\n

Saisir l’information<\/strong><\/h5>\n

Il est essentiel pour les ateliers qui op\u00e8rent dans un environnement post-COVID-19 de saisir les dommages de r\u00e9paration, qu’ils soient visibles ou cach\u00e9s. Pourtant, ce n’est pas toujours aussi facile ou simple qu’il n’y para\u00eet.<\/p>\n

Elliot Roberts a fait remarquer que l’\u00e9quipe d’Audatex en \u00e9tait consciente lors de la cr\u00e9ation de la prochaine g\u00e9n\u00e9ration d’outil d’\u00e9valuation intelligent int\u00e9grant une imagerie pr\u00e9cise. \u00ab\u00a0L’objectif est de prendre un ensemble d’images de v\u00e9hicules endommag\u00e9s n’importe o\u00f9 dans le monde et de le faire avec un haut degr\u00e9 de pr\u00e9cision et de coh\u00e9rence\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

M. Roberts a fait remarquer qu’il y a aujourd’hui de nombreux facteurs \u00e0 prendre en compte pour prendre des photos et \u00e9valuer les dommages, en particulier lorsqu’il s’agit d’un outil automatis\u00e9 efficace d’\u00e9valuation des dommages.<\/p>\n

La forme, les contours et la taille du v\u00e9hicule, le type de dommages et d’autres facteurs tels que les conditions d’\u00e9clairage, les r\u00e9flexions, la salet\u00e9 et l’eau font qu’il est beaucoup plus difficile de prendre une image de bonne qualit\u00e9 des dommages qu’il n’y para\u00eet.<\/p>\n

\u00ab\u00a0C’\u00e9tait un processus vraiment difficile pour nous, mais la cl\u00e9 pour atteindre un objectif r\u00e9ussi est l’acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es de qualit\u00e9 et en grand volume. Pour un projet d’IA r\u00e9ussi, surtout lorsque la technologie informatique est au c\u0153ur. Vous devez avoir acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es d’entr\u00e9e de qualit\u00e9 – et \u00e0 cette fin, nous avons en fait cr\u00e9\u00e9 un lac de donn\u00e9es \u00e0 travers une multitude de pays, o\u00f9 Solera a acc\u00e8s \u00e0 plus de 1,5 milliard d’images et aux donn\u00e9es de r\u00e9paration correspondantes \u00e0 plus de 300 millions de calculs de r\u00e9paration\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Roberts.<\/p>\n

M. Roberts a d\u00e9clar\u00e9 que cette base de donn\u00e9es est mise \u00e0 jour avec environ 1,5 million d’images par semaine et que, une fois r\u00e9unies, les informations et les donn\u00e9es restent \u00e0 jour et pertinentes.<\/p>\n

Il s’agit l\u00e0 d’un \u00e9l\u00e9ment important pour les r\u00e9parateurs et les assureurs, car une telle banque de donn\u00e9es massive peut aider \u00e0 d\u00e9terminer les co\u00fbts de r\u00e9paration – un \u00e9l\u00e9ment extr\u00eamement important \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 la complexit\u00e9 et la gravit\u00e9 des v\u00e9hicules ne cessent d’augmenter.<\/p>\n

Par exemple, la technologie AI de Solera peut d\u00e9terminer si un v\u00e9hicule particulier a un capot en acier ou en aluminium, sur la base des donn\u00e9es du NIV, ou s’il n\u00e9cessite un remplacement complet du bo\u00eetier de phares, ou une simple ampoule. \u00ab\u00a0Ce n’est pas seulement l’\u00e9l\u00e9ment de co\u00fbt qui est important pour obtenir le bon r\u00e9sultat, c’est aussi la r\u00e9duction du temps de cycle pour commander les bonnes pi\u00e8ces le plus t\u00f4t possible et am\u00e9liorer le parcours global du client\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Roberts.<\/p>\n

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Ce n’est un secret pour personne que la pand\u00e9mie COVID-19 a boulevers\u00e9 presque toutes les industries du monde et l’espace de r\u00e9paration des collisions ne fait pas exception. 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