Extraction automatique d'informations provenant de sources externes pour faciliter les demandes de soumission d'assurance

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Dans ce projet mené en partenariat avec Intact Assurance, nous utiliserons des techniques d'intelligenceartificielle afin d'améliorer le processus de soumission d'assurance. Plus spécifiquement, nous exploiterons desalgorithmes permettant d'extraire automatiquement des informations provenant de sources non structurées ousemi-structurées disponibles sur le Web. Il a été déterminé, conjointement avec notre partenaire, de cibler pources travaux des sources utiles pour l'assurance commerciale et habitation.L'objectif principal du projet sera de démontrer la pertinence d'algorithmes du domaine de l'apprentissageautomatique et du traitement automatique de la langue naturelle pour extraire des informations commerciales etrésidentielles. Nos travaux permettront également d'évaluer la performance d'extraction de ces algorithmes surdes sources pertinentes. Aucun renseignement personnel ni information démographique ne seront manipulédans le cadre de ce projet. Les volets scientifiques du projet seront de faire des preuves de concepts afind'illustrer comment:a) extraire des informations pertinentes en assurance commerciale provenant des sources d'informationssemi-structurées ou non structurées provenant du Webb) prédire des caractéristiques résidentielles à partir d'images d'habitations.Au terme du projet, nous estimons qu'Intact Assurance sera en mesure d'évaluer les bénéfices que peuventapporter les approches explorées dans le projet pour leur processus de soumission. Ces travaux serviront par lasuite de base pour une demande de subvention de recherche et développement coopérative (RDC) afin depoursuivre nos recherches sur divers thèmes connexes.