Infosys détaille l'usage des agents IA par les assureurs santé
Infosys publie un guide sur les agents IA destinés aux assureurs santé, du contrôle de couverture au suivi des dossiers. À New York, le Hospital for Special Surgery traite désormais 1 100 dossiers d'assurance par mois grâce à ces systèmes, selon PYMNTS.
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Les agents d'intelligence artificielle s'installent dans la mécanique administrative de l'assurance santé. Infosys consacre un document, « Agentic AI Playbook for Healthcare Payers », aux gains attendus chez les assureurs, rapporte PYMNTS. Le prestataire indien y décrit des systèmes capables de rassembler des informations, d'exécuter des tâches répétitives et de relancer un dossier bloqué.
Vérification de couverture et relances automatisées
Dans le scénario retenu par Infosys, un agent contrôle la couverture d'un assuré, récupère les pièces manquantes d'une demande de prise en charge ou constitue le dossier nécessaire à l'examen d'une réclamation contestée. Ce chaînage doit permettre aux assureurs de traiter les demandes plus vite et de réduire les appels répétés des adhérents. Les agents peuvent aussi suivre les soins après une sortie d'hôpital et signaler les rendez-vous manqués.
Infosys conditionne ces résultats à l'organisation du travail et à la supervision de la technologie. L'entreprise recommande de démarrer sur une tâche circonscrite, de connecter les données concernées et de laisser les décisions cliniques à des responsables humains. Les agents émettent d'abord des recommandations, le validateur humain tranchant en dernier ressort. Leur périmètre ne doit s'élargir qu'une fois l'exactitude, l'équité et la sécurité démontrées. Les systèmes doivent en outre consigner leurs actions et les motifs qui les sous-tendent, afin que les équipes de conformité repèrent plus tôt les anomalies.
La plupart des déploiements en service client restent au stade du pilote ou d'une mise en œuvre initiale, précise Infosys, ce qui justifie une montée en charge progressive.
Au Hospital for Special Surgery, 1 100 dossiers par mois
À New York, le Hospital for Special Surgery utilise des agents pour alléger le temps consacré aux réclamations d'assurance, d'après un article de MIT Technology Review Insights réalisé avec le développeur d'IA Ema. Le directeur du numérique et de la technologie de l'établissement, le Dr Ashis Barad, indique que les agents traitent aujourd'hui 1 100 dossiers par mois. En neuf mois, la phase d'appel est passée de 45 minutes à cinq, et le taux de succès des appels de 65 % à 100 %. L'hôpital gère désormais l'ensemble de ses dossiers en interne.
L'établissement déploie également avec Ema un service d'IA qui aide les patients à trouver et réserver le bon praticien, en tenant compte des symptômes, de la localisation, de la couverture d'assurance et des créneaux disponibles. Les cas sensibles ou incertains sont renvoyés à des spécialistes humains, et le personnel peut revoir les décisions de l'outil et intervenir à tout moment. Un comité interne examine les projets d'IA, avec un contrôle renforcé pour ceux susceptibles d'affecter les soins.
L'objectif affiché par Ashis Barad est de rendre la technologie disponible dans tout l'hôpital, avec l'appui de formations du personnel, pour dégager du temps sur les cas complexes.
Chez Wesley Mission, trois agents pour l'aide à domicile
En Australie, Wesley Mission a mis en service trois agents afin de réduire la charge administrative dans le secteur de l'aide aux personnes âgées, selon Health Services Daily. Le premier assiste l'évaluation des plans de soins, ce qui épargne au personnel entre 30 minutes et une heure par poste. Le deuxième fait passer la vérification quotidienne des visites de six heures à environ quinze minutes. Le troisième traite les appels liés aux arrêts maladie et aux vacations annulées, identifie des remplaçants et soumet une recommandation d'ajustement à un responsable.
« L'objectif est de donner au personnel plus de temps avec les clients », déclare Scott Shipman, cadre de Wesley Mission. Les trois agents requièrent une validation humaine avant toute action définitive.
L'expérience livre aussi une leçon opérationnelle : corriger le processus sous-jacent avant d'ajouter de l'IA. Scott Shipman raconte le cas d'un agent qui semblait dysfonctionner ; l'origine du problème était un salarié qui ne suivait pas la procédure, l'agent restant bloqué à répéter les mêmes étapes. Lors d'un webinaire de Health Services Daily, des intervenants ont conseillé aux hôpitaux de recenser les outils d'IA déjà utilisés par les équipes et d'établir une responsabilité claire de supervision. Ils préconisent de commencer par une tâche limitée dont l'amélioration est mesurable en quelques semaines, avant d'élargir les missions confiées aux agents.
