Expertise de sinistre : l'IA lit les pièces, l'expert constate, conclut et signe

Un dossier de désordres sur des maisons individuelles, plusieurs parties en présence et environ 200 documents à lire : c’est de cette affaire qu’est née Épure, un service d’expertise de sinistres assisté par l’IA. Fabio Mastroianni, ancien maître d’œuvre passé par l’économie de la construction et la conduite de travaux, avait chiffré la mission à six mois. Le délai s’est révélé trop court dès l’arrivée des pièces, à une époque où l’expertise ne représentait qu’un faible volume de son activité. Il a alors appelé Antoine Boudon, chef de produit indépendant (product manager) spécialisé dans les outils d’intelligence artificielle pour les entreprises du BTP, son ancien collègue du bureau d’études Agyre, pour l’aider à dégrossir ce dossier avec l’IA. Ces deux spécialistes ont accepté de nous raconter comment ils ont construit leur méthode.

Une expertise amiable se fait en dehors de tout tribunal. L’expert constate les dégâts, en cherche les causes en les comparant aux règles de l’art, comme les documents techniques unifiés (DTU), puis propose des réparations et les chiffre. Son rapport sert ensuite à l’assureur pour indemniser, ou aux parties pour s’entendre. Le travail le plus long est de lire toutes les pièces du dossier : plans, contrats, fiches produits, courriers. C’est ce travail qu’Épure confie à plusieurs agents IA. Le client dépose ses photos et ses pièces sur le site d’Épure. Pour que l’IA sache ce que l’expert a vu sur place, celui-ci lui transmet une fiche navette : ses photos commentées et les déclarations recueillies sur place, chacune attribuée à son auteur.

Deux cents pièces à dégrossir

Bâtiment IA : Comment l’affaire des maisons fissurées est-elle arrivée ?

Fabio M. : L’affaire est simple. C’est un fabricant industriel qui se retrouve en difficulté parce qu’un constructeur qui utilise ses produits depuis quelques années pense que les maisons qu’il a construites fissurent à cause de la production de ces blocs. J’avais établi six mois entre le temps où on se rencontre et la livraison du rapport. Et quand tout est arrivé dans ma boîte mail, moi-même qui avais demandé beaucoup de documents, j’ai dit : six mois, ça va être impossible.

Au départ, vous avez demandé à l’IA de traiter tout le dossier ?

Antoine B. : Ce n’était pas de le traiter, c’était juste de dégrossir. Fabio, en tant qu’expert, m’avait donné une liste détaillée de ce qu’il faudrait réussir à extraire. Ensuite, nous avons constitué la base de référentiels techniques auxquels confronter ces informations, à partir de sources dont nous détenons les droits d’usage. Et pour certains de ces documents, il y a une partie de l’expertise de Fabio qu’on a dû formaliser.

Le premier rapport était-il bon ?

Fabio M. : Le premier jet qu’il m’envoie me met par terre. Je sais qu’il n’est pas encore optimal, il va falloir beaucoup itérer. Mais concrètement, quand je prends la V1, c’est 80 % du travail qui est établi. Ensuite, on a affiné la partie économique, les coûts de réparation, avec les références de prix locales. Puis je mets toutes les parties autour de la table et je restitue. C’est mon boulot.

Antoine B. : Dans ce premier jet de rapport, il y a plusieurs choses qui n’allaient pas. Fabio m’a fait des retours sur les conclusions techniques, sur des pièces qui n’avaient pas été correctement extraites, sur des informations qui étaient incohérentes entre elles. On a fait une première phase d’allers-retours, une deuxième, jusqu’à une V3 validée par Fabio sur le plan technique.

« Quand je prends la V1, c’est 80 % du travail qui est établi. »

Combien de temps a pris l’analyse ?

Antoine B. : Entre le moment où Fabio m’a sollicité et le rapport final, la période de traitement, ça a été deux mois à peu près. Si on nous avait envoyé tous les documents d’un coup, je pense qu’en deux semaines on aurait eu une version finale.

La méthode, de la visite au rapport

Que reçoit l’IA en plus des pièces du client ?

Antoine B. : Au début, Fabio m’envoyait des photos brutes, sans contexte. Sauf qu’une photo sans contexte, ça n’amène rien au dossier : une photo d’un problème d’étanchéité, je vois une photo avec un peu d’eau, certes. Quand Fabio va sur site, il parle avec les propriétaires, les gardiens, les concierges, les syndics. Ces infos-là, je ne les ai pas dans des docs, et pourtant c’est le cœur de l’étude. Sans elles, l’IA lit les pièces sans savoir ce qui compte sur le terrain. Elle peut passer à côté de l’essentiel ou surinterpréter un document isolé. Donc on a mis en place une fiche navette : Fabio y met des photos, explique ce qu’il a vu, ce qu’il a collecté auprès des parties prenantes, et les hypothèses qu’il souhaite voir testées. L’agent a pour consigne de relever aussi les pièces qui contredisent ces hypothèses. C’est elle qui sert de fichier de contexte à mon agent.

Chaque photo part avec un commentaire écrit, constat et cause probable : sans lui, l’IA verrait un mur et des feuilles mortes. Extrait de fiche navette transmis par Épure le 4 octobre 2026 (dossier anonyme).

Sur quels modèles d’IA repose cet agent ?

Antoine B. : J’ai utilisé plusieurs modèles, avec une technique de « LLM as a judge » [un modèle arbitre les réponses des autres]. Plusieurs modèles analysaient les mêmes pièces. Leurs désaccords servaient d’alerte : les points concernés étaient revérifiés sur la pièce source, puis par Fabio. Les différents modèles généraient des parties de rapport, et le modèle juge arbitrait sur les parties incohérentes ou contradictoires par rapport à d’autres éléments.

L’IA travaille dans les phases de lecture et de synthèse ; la visite sur site et la restitution devant les parties restent à l’expert. Présentation transmise par Épure le 4 octobre 2026.

Sur un sinistre plus courant, qu’est-ce que ça donne ?

Fabio M. : J’avais un syndic dans Paris. Le sinistre était simple : c’est de l’eau dans une cour qui stagne et qui remonte par capillarité dans le plancher du rez-de-chaussée d’un voisin. Je le vois tout de suite, je sais exactement les travaux qu’il faut mettre en œuvre, je sais à peu près les coûts. Sur ce sinistre simple, il s’est écoulé trois jours entre le dépôt du dossier sur le site, la visite de l’immeuble et la remise du rapport. Une expertise classique, avec déplacements, convocation des parties et lecture des pièces, se compte plutôt en mois.

Celui qui signe reste l’expert

Pourquoi ne pas vendre l’outil en logiciel par abonnement, en SaaS ?

Antoine B. : Je pense que ce serait le pire but contre notre camp qu’on pourrait faire. On ne vend pas un logiciel, on vend une expertise sur un désordre, on privilégie aujourd’hui une prestation complète dont nous maîtrisons la qualité. Ce que les gens cherchent, c’est une expertise, et un responsable si ça se passe mal. Si on donne l’outil à n’importe qui, sans expert pour vérifier, le rapport peut contenir des erreurs factuelles, et ce sont souvent celles qui pèsent le plus. C’est pourquoi chaque affirmation est rattachée à sa pièce source, vérifiée et validée par l’expert avant signature.

Cette méthode a-t-elle un coût pour celui qui signe le rapport ?

Antoine B. : Oui, une fatigue différente. Quand on reçoit une V1, il faut s’y replonger en se demandant sans cesse : ce qui est affirmé ici, est-ce que c’est vrai ? Si ça ne l’est pas, c’est notre responsabilité qui est engagée. Et reprendre un rapport demande beaucoup d’effort, parce que ce n’est pas toi qui as écrit les lignes une par une. C’est pour ça qu’on a la fiche navette : elle nous permet de retrouver d’où vient chaque information.

Avez-vous perdu des compétences en confiant la lecture des pièces à l’IA ?

Fabio M. : Non. La compétence d’aller lire 200 documents reste nécessaire, mais le premier tri est long et répétitif. L’IA me le prépare, et je relis moi-même les pièces qui comptent. Mon temps va à ce qui demande mon jugement : la visite, la cause, les travaux, le chiffrage.

Ce qui reste à régler, et la suite

Qu’est-ce qui résiste encore ?

Antoine B. : L’analyse des pièces graphiques : les plans, les coupes, les vues, les schémas sont relus directement par l’expert, car l’IA ne les exploite pas encore de façon suffisamment fiable. Et la confidentialité des données. Les données financières et personnelles des propriétaires sont retirées avant toute analyse par l’IA, ce qui demande ensuite un recoupement manuel. Nous travaillons à étendre le périmètre traité, dans un cadre d’hébergement et de contrats qui répond aux exigences de nos clients.

Où en êtes-vous aujourd’hui ?

Antoine B. : Après ce premier dossier, j’ai repris toute la démarche depuis le début pour l’écrire étape par étape. On a créé la fiche navette, puis mené deux autres dossiers avec Fabio, et à chaque fois on a amélioré la méthode. J’ai aussi automatisé la génération du devis de l’expertise, en fonction du désordre à adresser.

Et la suite ?

Fabio M. : J’ai identifié plusieurs usages où l’IA pourrait être croisée à l’humain, là où promoteurs, maîtrise d’œuvre et artisans ne s’y retrouvent pas, par un problème de coordination. On ne remplacera personne. On accélérera juste.

Ce qu’il faut en retenir

Cette histoire montre l’IA à la bonne place. Elle prend la tâche la plus pénible d’un dossier de sinistre, lire et recouper des centaines de pièces, et elle la fait vite : sur l’affaire des maisons fissurées, l’analyse documentaire prévue dans une mission de six mois a pris deux mois environ, et un sinistre courant, comme celui d’un syndic parisien, a été traité en trois jours. L’expert garde ce qui fait son métier : aller sur place, rassurer les occupants, conclure et signer.

La méthode a ses limites, et ses auteurs les connaissent : les plans se lisent encore mal, les données personnelles sont mises de côté, et chaque version du rapport se relit avec attention avant la signature.

Pour un syndic, un assureur, un constructeur ou un propriétaire face à un désordre, Épure propose une expertise amiable outillée par l’IA et signée par un expert. Contact : [email protected], site : epure.lovable.app.

Le principe de la fiche navette, décrire photo par photo ce que la visite a montré, reste utile à tout professionnel avant de confier un dossier à l’IA.

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