La couche qui fait de nombreux domaines de risque et de protection un seul système.
MAKOR relie gestion des contrats, sinistres, partenaires et documents en une image sémantique. Tous les systèmes cœur restent intacts, l'IA utilisée reçoit un contexte fiable — et chaque réponse fournit la preuve vérifiable par les données.
Des paysages de systèmes qui se sont étoffés soustraient des données précieuses à l'image d'ensemble.
Vos systèmes cœur portent l'activité de façon fiable depuis des décennies. Des systèmes intelligents ne peuvent toutefois lire ces données que s'ils apportent le contexte approprié.
Du mainframe à la tarification
Chaque branche porte son propre historique : vie, santé et IARD travaillent sur des portefeuilles distincts. Les portefeuilles acquis et en run-off reposent en outre sur leurs propres systèmes hérités.
Du dossier au paiement
Les faits d'un dossier se trouvent dans des documents, la structure dans des tableaux. Le pont sémantique entre les deux se fait aujourd'hui dans la tête du gestionnaire.
Du CRM à la commission
Un client apparaît plusieurs fois dans plusieurs systèmes. La vue client complète se constitue aujourd'hui manuellement.
Les projets d'intégration classiques mobilisent des mois et des millions de budget avant que le premier modèle d'IA ne soit en production. Dans le même temps, la pression de preuve exercée par DORA, VAIT, Solvabilité II et le règlement européen sur l'IA augmente.
Avec quelle capacité de preuve un assureur répond-il aujourd'hui à une question sur son portefeuille ?
Cinq étapes décrivent comment un assureur passe de l'information manuelle à une base de données documentée et réutilisable. En pratique, certaines branches — vie, santé ou IARD par exemple — se trouvent souvent à des étapes différentes et ne parlent donc pas le même langage.
Les états de données sont contrôlés formellement quant à leur exhaustivité et à leur plausibilité avant d'entrer dans les décisions. La signification métier des champs reste entre les mains des services métier.
L'exhaustivité est établie avant la validation
De nombreuses maisons démarrent à A2–A3. Le passage de A2 à A4 décide de la capacité à fournir des informations.
MAKOR intervient à chaque étape.
Faire situer votre positionMAKOR se raccorde en exploitation courante. La souveraineté des données reste chez l'assureur.
Pas de migration, aucune intervention dans les systèmes cœur. MAKOR lit, modélise, relie.
Les ontologies comme langage universel. Le sens et les relations entre vos données deviennent visibles.
Quatre principes non négociables.
Le sens, c'est plus que des données dans des tableaux.
L'ontologie comprend ce que signifient vos données et comment elles s'articulent : un sinistre appartient à un contrat, le contrat comporte des clauses de garantie, la clause détermine l'obligation de prestation, l'expertise prouve les faits.
Réponses d'IA traçables. Chaque réponse porte son contexte : vous voyez quelle clause de contrat et quelle donnée conduisent à l'affirmation — explicable, vérifiable, prête pour la décision.
Dossier de sinistre relié logiquement à la clause de garantie et à l'expertise — l'obligation de prestation devient démontrable, les provisions gagnent en précision.
Ce qui compte, c'est ce qui tourne aujourd'hui en direct sur des portefeuilles réels.
| Plateformes rachetées / monolithiques | MAKOR en production | |
|---|---|---|
| Démarrage | 6 à 18 mois de préparation avant que le premier modèle ne tourne | 4 semaines jusqu'à une image ontologique fonctionnelle |
| Compréhension des données | Mappage manuel par jeu de données, à refaire à chaque changement de schéma | L'ontologie modélise le sens une fois pour toutes, les nouvelles sources s'y intègrent |
| Dépendance à une IA | Modèle imposé par l'éditeur de la plateforme | Libre choix du LLM, modifiable à tout moment |
| Vérifiabilité | Analyses en boîte noire, pas de piste d'audit | Piste d'audit sur chaque inférence, présentable à la révision et à la supervision |
| Montée en charge | Résultat sur des données de démonstration dans des environnements contrôlés | Résultat sur vos portefeuilles en production, démontrable |
| Exploitation | Exploitation dans une infrastructure externe ou d'un pays tiers | Développé et exploité en Allemagne |
La preuve sur vos données.
Raccorder les systèmes existants
Vous choisissez les systèmes : gestion des contrats, sinistres, mainframe ou archive documentaire.
L'IA de votre choix
Une IA librement choisie tourne sur l'image ontologique de vos données en production.
Jours jusqu'au résultat
Une image ontologique fonctionnelle — en direct et vérifiable.
Ce que la supervision et la révision voudront voir à l'avenir.
Applications à haut risque
L'évaluation des risques et la tarification en vie et en santé comptent parmi les applications à haut risque. La traçabilité de la décision et la documentation de la base de données sont exigées.
Démontrer les dépendances TIC
La preuve des flux de données et des dépendances dans le paysage TIC est tenue en continu. Une image sémantique rend ces dépendances explicites.
Qualité des données et responsabilité
La supervision attend une qualité des données démontrable et des responsabilités documentées pour chaque ensemble de données.
Origine et cohérence
Les modèles actuariels s'appuient sur des données de portefeuille issues de plusieurs systèmes. L'origine et la cohérence de chaque grandeur deviennent démontrables.
Ce que les assureurs veulent savoir avant le premier entretien.
Qu'est-ce que MAKOR change dans nos systèmes cœur ?+
MAKOR lit dans les systèmes sources et place une couche sémantique au-dessus. Votre gestion des contrats et votre mainframe restent dans leur état actuel.
Où tournent nos données ?+
MAKOR est développé et exploité en Allemagne. L'exploitation dans votre propre centre de données est possible.
À quelle IA sommes-nous liés ?+
Vous choisissez le modèle et pouvez en changer librement par la suite.
À quoi ressemble concrètement la piste d'audit ?+
Chaque conclusion de l'IA (inférence) — c'est-à-dire chaque réponse que l'IA déduit de vos données — est consignée et archivée avec les données utilisées. La preuve est présentable.
Que devons-nous apporter pour la preuve de concept en 4 semaines ?+
Un accès en lecture à deux ou trois systèmes, un interlocuteur métier et un périmètre de processus délimité.
Comment commencer si nous sommes à l'étape A1 ?+
Un premier positionnement montre vos plus grandes lacunes. La preuve de concept s'appuie sur un périmètre qui apporte rapidement de la clarté.
15 minutes suffisent pour une première impression.
Nous vous montrons en direct comment naît une image sémantique du portefeuille, des sinistres et des documents — et ce que votre IA peut en répondre.