Agent de triage
assurance santé animale
À chaque batch, les demandes de remboursement sont scorées contre les règles CGV. Le dossier est ensuite routé vers une des quatre voies : remboursement auto, validation conseiller, relance client ou expert.
Un dossier complexe, 3 canaux, 1 conseiller.
Les demandes arrivent par application mobile, email et courrier postal, avec une qualité documentaire très variable. Les conseillers traitent tout manuellement : lecture facture, contrôle CGV, vérification carence, détection fraude. Le délai d'instruction s'étire de plusieurs jours à plusieurs semaines selon le canal et la complexité, et la charge opérationnelle scale mal.
Plusieurs semaines
Délai d'instruction observé en traitement manuel, selon le canal et la complexité du dossier.
3 canaux
Application mobile, email et courrier postal. Qualité documentaire variable, vigilance accrue sur email et courrier.
6 familles
Exclusions, carence, plafonds, franchise et taux, conformité documentaire, cohérence et fraude. À appliquer sur chaque dossier.
Orchestration n8n + règles CGV embarquées.
7 étapes, des dossiers entrants au logging Salesforce. Les règles métier sont injectées dans le prompt Claude, n8n route ensuite vers la bonne voie.
- 01
Déclencheur planifié
Schedule trigger sur le rythme batch souhaité
- 02
Lecture base CRM
Google Sheets simulant le CRM d'un assureur santé animale, dossiers entrants multi-canaux
- 03
Analyse IA Claude + CGV
Claude Haiku 4.5 applique les règles CGV (exclusions, carence, plafonds, fraude)
- 04
Extraction résultats
Parsing JSON : triage, motif, montant remboursé, pièces manquantes, alerte fraude
- 05
Triage à 4 voies
Switch : Vert auto, Orange validation, Orange relance, Rouge expert
- 06
Email contextualisé
Client remboursé, client relancé, conseiller validation rapide, ou expert sinistres
- 07
Enregistrement Salesforce
Traçabilité par voie, alimentation pipeline conseiller et tableau de bord
Quatre voies, une décision par dossier.
L'agent applique les règles CGV et route chaque dossier vers une des quatre voies de traitement, selon la complétude, le score de confiance et l'éligibilité au remboursement.
Vert · Automatique
45%
Dossier complet, OCR ≥90%, montant ≤450€, pas d'exclusion CGV, carence respectée, score confiance ≥90%. Email validation client envoyé sans intervention humaine.
Orange · Validation conseiller
20%
Score de confiance Claude 80-89%. Le dossier est routé vers une tâche Salesforce avec l'analyse pré-mâchée par Claude ; le conseiller confirme ou ajuste avant envoi.
Orange · Relance client
20%
Pièce manquante, ordonnance absente, RIB non renseigné, facture illisible. Email automatique au client listant exactement ce qui manque.
Rouge · Expert requis
15%
Exclusion CGV, carence non respectée, alerte fraude, montant >450€ ou acte complexe. Routage immédiat vers expert sinistres avec analyse motivée.
Répartition mesurée sur le jeu test du POC (1 000 dossiers). Les seuils (450 €, ≥ 90 % OCR/confiance, 80–89 %) sont des paramètres du POC, choisis pour ce cas d'usage.
L'agent prend les dossiers les plus simples, le conseiller garde le reste.
Effets opérationnels observés sur le périmètre du POC.
Dossiers automatisés
45%
Mesuré sur le jeu test du POC (1 000 dossiers), voie Vert : dossier complet, sans exclusion CGV, score de confiance Claude ≥ 90%.
Délai client (Vert)
≤ 72h
Cible déclarée du POC. Ordre de grandeur cohérent avec les SLA de relation client observés dans le secteur assurance.
Détection fraude
Systématique
Chaque dossier passe par le filtre cohérence + exclusions CGV avant routage. Pas de bypass.
Stack : n8n (orchestration) · Claude Haiku 4.5 via API Anthropic (raisonnement + règles CGV) · Google Sheets (CRM d'assureur santé animale simulé) · Gmail (action) · Salesforce simulé (logging par voie de triage). Règles métier injectées dans le prompt système, versionnées avec le workflow n8n.
Audit du livrable.
Ce que le POC démontre aujourd'hui, et ce qui resterait à faire pour aller en production.
Confirmé : déjà en place
Ce qui est livré et démontrable.
Workflow LLM + règles CGV embarquées
Le prompt injecte les exclusions, carences, plafonds et critères de fraude propres à l'assurance santé animale. Claude applique les règles, n'invente pas.
Sortie JSON multi-champs
triage, motif, montant remboursé, pièces manquantes, alerte fraude, score de confiance. L'ensemble est typé et auditable.
HITL intégré
La voie Orange Validation route automatiquement les décisions à confiance 80-89% vers un conseiller pour validation rapide.
Routage déterministe à 4 voies
Switch n8n sur le champ triage retourné par Claude. Le LLM produit la décision, n8n l'exécute sans la re-questionner.
Tool-use orchestré
Sheets CRM + Anthropic + Gmail + Sheets de logging segmenté par voie. Chaque outil isolé et traçable.
Fenêtre de contexte maîtrisée
Email client + champs structurés = quelques centaines de tokens. Pas de risque de truncation.
Améliorations POC
À ajouter pour gagner en crédibilité démo. ROI fort, effort raisonnable.
Décomposition multi-agent
Séparer classification / extraction / routage permettrait de debugger et optimiser chaque étape. Aujourd'hui, tout est dans un seul appel.
ReAct explicite
Verbalisation du raisonnement : « mot-clé X + exclusion CGV Y → voie Rouge ». Améliore audit et confiance conseiller.
Validation entités via API
Après extraction (numéro contrat, animal, acte), vérifier l'existence dans le CRM. Flagger si non trouvé plutôt que router à l'aveugle.
Guardrails périmètre
Rejeter explicitement les demandes hors scope (questions générales, spam). Réponse standard plutôt que classification erronée.
KPI précision classification
Benchmark sur 100 demandes réelles labellisées par conseiller, mesure précision par voie de triage.
KPI taux d'automatisation par voie
Documenter le % observé par voie (Vert 45%, Orange Val 20%, Orange Relance 20%, Rouge 15%) avec données réelles.
Explicabilité conseiller
Phrase générée expliquant la décision (« facture montant > 450€ + acte complexe → Rouge ») affichée dans la tâche Salesforce.
Feedback loop conseiller
Bouton « Mauvaise voie de triage » dans Salesforce, alimentation d'un dataset de correction pour itération du prompt.
Industrialisation
Nécessaire uniquement en production à l'échelle. À nommer mais pas à embarquer pour un POC.
RAG sur contrat client
Retrieval automatique du contrat mentionné et de ses clauses spécifiques avant la décision. Précision accrue sur les cas litigieux.
Audit biais formalisé
Vérifier que la voie ne corrèle pas avec nom / origine du propriétaire. Critique en assurance régulée.
Observabilité production
Dashboard par canal (app, email, courrier), détection de drift, taux de fraude détectée, alerting.