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Notre technologie

AI neuro-symbolique : L'architecture
à laquelle les régulateurs font confiance

Pas probabiliste. Pas une boîte noire. Notre approche hybride combine l'exécution AI agentique avec la prise de décision déterministe, conçue spécifiquement pour les industries réglementées.

Les limites de l'AI probabiliste dans les décisions réglementées

Les grands modèles de langage sont puissants, mais ils sont probabilistes. Avec la même entrée deux fois, ils peuvent produire des résultats différents. Ils ne peuvent pas expliquer leur raisonnement dans des termes compréhensibles par les régulateurs.

Pour les décisions de sinistres, c'est inacceptable.

Séparation des responsabilités

Deux couches, chacune optimisée pour ce qu'elle fait le mieux

AI agentique

Flexible et adaptative

  • Lecture de documents
  • Extraction de données
  • Classification
  • Orchestration

Utilise l'apprentissage automatique pour traiter les données non structurées, comprendre le contexte et orchestrer des workflows complexes.

Moteur de décision déterministe

Précis et auditable

  • Règles de couverture
  • Logique de police
  • Calcul des coûts
  • Résultat de décision

Applique des règles encodées pour produire des décisions cohérentes et explicables à chaque fois.

Piste d'audit complète

Chaque champ est traçable jusqu'aux documents sources. Chaque décision est traçable jusqu'aux conditions de la police. Transparence totale pour les régulateurs et les auditeurs.

Différenciateur unique

Le Decision Dossier

Chaque décision de sinistre produit un enregistrement d'audit complet et reproductible, votre défense dans tout audit ou litige.

Résumé des données d'entrée

Données complètes du sinistre telles que reçues : documents, parties, chronologie, faits

Correspondance de police

Clauses de police spécifiques appliquées, avec identifiants de clause et références textuelles exactes

Trace logique

Parcours décisionnel étape par étape : conditions vérifiées, règles appliquées, branches empruntées

Liens de preuves

Chaque champ relié aux documents sources avec page et emplacement

Score de confiance

Niveau de certitude de l'automatisation avec signalement des zones nécessitant une revue humaine

Capacité de rejeu

Relancer avec des entrées identiques, obtenir des résultats identiques, à chaque fois

Decision Dossier
Généré le : 12 jan. 2026 14:32:05 UTC
Couvert
Référence du sinistre
TRV-2024-4521 | Assurance voyage | Frais médicaux
Clauses de police appliquées
Art. 5.2.1Couverture urgence médicale
Art. 5.2.3Prestations de rapatriement
Trace des preuves
medical_report.pdf→ pg. 2, para 3
hospital_invoice.pdf→ line items 1-4
policy_certificate.pdf→ coverage schedule
Confiance :98.5%
Rejouer la décision

Contrairement à l'IA boîte noire : Chaque décision True Aim peut être rejouée, expliquée et défendue.

Contrôle entreprise

La couche de contrôle

Automatisation avec supervision. Chaque fonctionnalité est conçue pour maintenir le contrôle humain là où c'est important.

Journaux de rejeu

Rejouez n'importe quelle décision avec les mêmes entrées et obtenez des résultats identiques. Chaque exécution est déterministe et reproductible.

Traçabilité des règles

Chaque décision de couverture est associée à des identifiants de clauses de police spécifiques. Voyez exactement quelles règles se sont déclenchées et pourquoi.

Niveaux d'approbation

Configurez des seuils pour l'escalade vers la revue humaine. Les cas à haute valeur ou les cas limites sont automatiquement dirigés vers des experts.

Routage des exceptions

Routage automatique basé sur le score de complexité du sinistre. Les schémas inhabituels sont signalés pour inspection manuelle.

Score de confiance

Des indicateurs de certitude au niveau du champ montrent où le système est confiant et où la revue humaine apporte de la valeur.

Notre philosophie

L'AI devrait gérer le gros du travail, mais les humains doivent toujours pouvoir comprendre, vérifier et surcharger. Chaque contrôle existe parce que les industries réglementées l'exigent.

Pas une autre boîte noire

Découvrez comment True Aim se compare aux approches AI traditionnelles

CapacitéAI traditionnelleTrue Aim
Cohérence des décisionsVariableDéterministe
Piste d'auditPartielleComplète
Explicabilité"Le modèle l'a dit"Traçable jusqu'à la clause
Conforme au Règlement sur l'IAIncertainOui

Partenariat de recherche

Des parties de notre technologie sont développées en collaboration avec la ZHAW (Haute école zurichoise de sciences appliquées) et avancées grâce à un programme de recherche financé par Innosuisse, reconnu à travers le cadre national d'innovation de la Suisse.

Découvrez notre technologie en action

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