« L’IA peut procurer beaucoup d’avantages dans la gestion d’une carrosserie, explique Jean-Marc Donatien, président du métier des carrossiers au sein de Mobilians. Elle peut par exemple, faciliter le serviciel, fluidifier les entrées en atelier, aider à la gestion d’un certain nombre de flux comme les rendez-vous des clients, mais aussi des stocks de pièces, et favoriser des approvisionnements de façon plus réactive Elle agit comme un facilitateur dans le quotidien des réparateurs. »
Sur le plan administratif, l’IA est capable également, d’identifier un véhicule, sa carte grise, les photos des chocs… de manière à simplifier le classement des documents. A l’heure où les réseaux de carrossiers accentuent la digitalisation du parcours client, à travers les tablettes de réception active, la dématérialisation des ordres de réparation et les signatures électroniques, l’IA devient également une réalité dans le chiffrage des sinistres. Ainsi, l’intelligence artificielle est en capacité de comparer les devis effectués à partir des outils utilisés par certains carrossiers ou apporteurs d’affaires, pour définir leur pertinence. « La démarche permettrait d’éviter des demandes de complément de travaux, et de disposer dès la première expertise du bon montant de la réparation, observe Catherine Duyck, responsable nationale du réseau AD Carrosserie. Cela représenterait un gain de temps pour le réparateur, et moins d’immobilisation du véhicule. »
Un outil « au service de »
Pour William Balas, en charge du développement commercial et marketing de ProovStation, l’intégration de l’IA au sein de la carrosserie reflète un enjeu plus global, à savoir : comment demain, l’intelligence artificielle pourra être « au service de ». « Notre vision repose sur le principe que l’IA est un outil d’aide à la décision au quotidien, souligne le responsable. Dans une profession aussi pragmatique que la carrosserie, le premier challenge est de permettre aux professionnels d’intégrer ces nouveaux outils techniquement complexes, mais en même temps simples. »
Un autre aspect concerne la nécessité d’embarquer l’écosystème autour de l’IA. Car la carrosserie regroupe différentes formes de données. Elles peuvent être issues des constructeurs, des distributeurs de pièces, des recycleurs, des experts, des DMS… « Aujourd’hui, chaque éditeur et spécialiste travaille de manière indépendante, remarque William Balas. Demain, l’objectif sera de définir une solution complète, intégrant des briques de fonctionnalités des uns et des autres, de manière à apporter le plus de valeur possible aux carrossiers. »
Pour l’heure, l’opérateur a développé sa solution de détection des dommages sur la base de l’IA, des algorithmes et de l’analyse des images. La démarche vise à identifier des opportunités de remise en état, en automatisant et en systématisant la détection des rayures ou des enfoncements. L’étape suivante concernera le chiffrage et la transformation des devis. « Nous assurons une partie du chemin, expose le responsable. L’objectif à l’avenir, est de travailler sur les deux autres étapes en se rapprochant d’acteurs spécialisés comme Sidexa par exemple, de manière à définir une solution complète. »
Pour autant, la carrosserie reste un métier complexe et difficile à standardiser en raison de nombreux paramètres à prendre en compte. Ses caractéristiques montrent les limites de l’exercice. « L’IA ne se substituera pas à l’œil humain, à l’expertise et à la connaissance du métier, fait savoir William Balas Ils doivent travailler ensemble. »
La révolution digitale des carrossiers
Sous l’impulsion des assureurs et des mutuelles, l’évolution mobilise les éditeurs. Ainsi, Tractable met l’IA au cœur de l’expertise automobile de manière à accélérer la gestion des sinistres et des réparations. L’assurtech déploie sa solution à travers notamment Covea (via le programme Excell IA) et Direct Assurance. « L’IA nécessite beaucoup de données pour faire apprendre le modèle, explique Axel Ramponi, responsable commercial de Tractable en France, Benelux et Pologne. Nous avons intégré deux milliards de photos de véhicules sinistrés pour le construire. »
La démarche permet aux assureurs d’anticiper un certain nombre d’éléments lors d’un chiffrage, comme le prix des pièces, la méthodologie de remise en état basée sur la réparation ou le remplacement des éléments, le taux de main d’œuvre, le poste peinture. Le montant global des réparations est pris en compte également, pour ne pas dépasser la valeur du véhicule. « L’enjeu est aussi de vérifier que la déclaration de l’assuré soit conforme à la réalité du sinistre », poursuit-il.
Mais la solution adresse également les carrossiers. « L’objectif est de les aider à réaliser un devis. En scannant le véhicule à partir d’un smartphone, l’IA générera automatiquement un chiffrage, explique encore Axel Ramponi, Le carrossier pourra alors le comparer à son estimation. » En France, près de trois mille réparateurs utiliseraient déjà cette technologie. Celle-ci trouve son application en particulier sur les chocs de moins de 850 euros de frais de réparation. « L’objectif est de faire gagner du temps dans les process ». Dès que l’IA valide le procédé de réparation proposée par un carrossier, ce dernier peut en effet engager les travaux, sans attendre le passage de l’expert. Toutefois, dans le cadre d’un sinistre supérieure à 1 000 euros, une expertise complémentaire sera missionnée.
L’intérêt du logiciel intégré aux DMS, aux solutions de prises de photos ou de chiffrage, est de retirer toute part de subjectivité dans l’expertise, observe le responsable. « Il n’y a pas de biais relationnel dans la négociation ». Mais elle suppose que le carrossier ait déjà fait sa révolution digitale. L’IA pourra générer aussi, un sentiment de frustration des réparateurs quant aux procédés de réparations avancées sur certains dossiers.
Un outil de chiffrage sous surveillance
Cette approche touchant le cœur de l’activité du réparateur, appelle à « une certaine vigilance », avance d’ailleurs Jean-Marc Donatien. Que ce soit sur l’analyse des photos, des sinistres, la définition des méthodologies de réparation et/ou de chiffrages, des prérequis sont à mettre en place. « Le modèle d’IA progresse tous les jours en intégrant des millions de chocs. Mais la réalité c’est qu’aucun ne ressemble à un autre. Et à la différence d’autres opérations en après-vente automobile, la carrosserie-collision représente une diversité d’interventions énorme, liée à la variété même des chocs et des dommages. » Ce constat conduit le représentant des carrossiers à préconiser « des gardes fous » à tout modèle qui conduirait à généraliser l’IA à la réparation-carrosserie, que ce soit dans le cadre d’un véhicule déposé dans les ateliers, ou d’une indemnisation en direct des sinistrés.
Cette dernière tendance inspirée des pratiques en vigueur dans l’assurance-habitation, permet à l’assuré de transmettre les photos de son véhicule sinistré depuis l’application de la compagnie d’assurance. Une fois décryptée par l’IA, une estimation automatique des coûts de remise en état est proposée à l’automobiliste. En cas d’accord, l’indemnisation est versée immédiatement à l’assuré, et le dossier est clôturé ! La problématique soulevée par Jean-Marc Donatien, est l’absence totale de contrôle du véhicule en amont. « Nous demandons un examen à minima par un carrossier, aidé ou pas d’un expert, qui pourra rendre un relevé formalisé des dégâts subis, s’il y a lieu. Et le cas échéant, ajuster ou valider l’estimatif de travaux nécessaires avancé par l’équipement sous IA ».
L’enjeu de la donnée
Au demeurant, l’IA rappelle que le premier enjeu pour les carrossiers est de disposer d’un bon chiffrage, souligne Amaury de Pascal, directeur général de DAT France. L’exercice suppose de s’appuyer sur une base de données à même d’identifier avec précision le modèle, le prix des pièces, le temps de main d’œuvre, et la méthodologie de réparation des constructeurs. A l’heure du traitement numérique des sinistres au moyen de l’intelligence artificielle, la véritable question à se poser, selon le responsable, serait donc de savoir quelle est la base d’informations qui se dissimule derrière l’IA. Surtout, l’outil suppose « une réelle corrélation avec la réalité du terrain ».
Car l’impact n’est pas neutre. Un écart de tarification pouvant conduire un carrossier à perdre non seulement un dossier, mais de l’argent, voire sa crédibilité. Dans les faits, de nombreuses applications alimentées par les algorithmes de l’IA s’appuient sur une moyenne tarifaire de prix de pièces. Le risque de ces projections est d’établir un chiffrage sur la base d’une estimation décorrélée de la réalité. La clef pour aboutir à un résultat pertinent, demeure le numéro VIN à 17 caractères, rappelle le responsable.
Dans les faits, l’IA se justifie pour établir des chiffrages à distance, et accélérer une estimation en identifiant les pièces de manière automatique à partir des photos. « Mais les réparateurs connaissent leur métier. Ils doivent garder la main sur l’outil. Dans le cas contraire, ils seront garants du résultat d’un algorithme. » Pour Amaury de Pascal, l’IA se pose en facilitateur. « Elle doit permettre de sécuriser les chiffrages. Nous en sommes aux prémices. Mais au même titre que la PRE (pièce de réemploi), il s’agit d’une tendance de fond. »
Une source d’activités additionnelles
Face aux réserves exprimées, le responsable de DAT France rappelle la nécessité d’avancer « avec » les professionnels. L’intérêt est d’adapter l’outil et la base de données de telle sorte que l’IA proposée corresponde à leur quotidien, expose-t-il. Car l’IA pourra générer aussi une source d’activités additionnelles pour les carrossiers. Ainsi, le taux de déperdition des automobilistes victimes d’un accrochage reste important. « Le fait d’envoyer un lien pour transmettre des photos des dégâts, et générer un devis automatisé grâce à l’IA, peut permettre de capter de nouveaux clients. » Dès lors, pour les chefs d’entreprise, l’enjeu est de considérer l’intelligence artificielle comme un levier utile pour générer du business complémentaire et non le cannibaliser. En parallèle, l’outil pourra permettre de sécuriser un devis, mais aussi d’optimiser l’organisation d’un atelier.
Pour l’heure, les carrossiers sont encore dans une phase où ils estiment que l’IA ne les concerne pas, que cette technologie n’est pas adaptée à leur métier, observe William Balas. « Mais nous aller passer rapidement à une seconde étape, où l’enjeu sera de comprendre son fonctionnement et la manière de l’intégrer dans l’activité ». Pour le responsable, il ne faut pas s’attendre à ce que l’IA soit parfaite pour l’adapter. « Il faut exploiter sa valeur, et savoir la positionner pour gagner en productivité, notamment dans la gestion administrative, l’inspection et le chiffrage. »
Article de Jean-François Leray paru dans Profession Carrossier N°113
