
Documentation médicale: 80 % de temps de rédaction en moins
Dictée vocale transformée en document clinique structuré en moins de 30 secondes, dans 9 formats cliniques.
Chaque assureur a sa propre base de données, et les pièces d’identité des membres se lisent par IA.
ABT Insure sert plusieurs compagnies d’assurance santé. La plateforme gère tout le cycle d’une police: soumission, émission, adhésion des membres, synchronisation avec le portail gouvernemental des assureurs et échanges avec les administrateurs tiers.
Chaque assureur exigeait une isolation complète de ses données, certains par contrat. Et le personnel transcrivait à la main les pièces d’identité de chaque membre.
Chaque administrateur tiers a son propre contrat d’API, et le portail gouvernemental impose ses propres règles.
Chaque assureur fonctionne dans sa propre base de données, avec sa marque et sa configuration. Les intégrations se branchent comme des pilotes.

La bonne base de données est choisie selon l’adresse du site ou le jeton d’accès.
OpenAI Vision extrait les données des cartes d’identité, passeports et visas. Le personnel vérifie avant d’enregistrer.
Administrateurs tiers, reconnaissance de texte, paiement: un nouveau fournisseur s’ajoute sans toucher à la logique métier.
Une table partagée avec une colonne par assureur a été écartée: un filtre oublié suffit pour exposer les données d’un autre. Chaque compagnie a donc sa propre base, avec ses propres identifiants. La connexion change selon l’adresse du site ou le jeton d’API, et le code métier s’écrit sans se soucier de l’assureur.
Les opérations en plusieurs étapes, comme numéroter une police, la pousser vers le portail, la synchroniser avec l’administrateur tiers et créer les cartes, sont regroupées dans des classes d’action, avec reprise sur erreur et suivi.
Créer la base et lancer les migrations suffit, sans changement de code.
Police, soumission, répondant et membres: l’état de synchronisation se lit d’un coup d’œil.
Les valeurs extraites s’affichent à côté de la pièce, pour correction avant enregistrement.
Une nouvelle consigne suffit, sans entraîner de modèle.
Les exigences des assureurs, et la réponse apportée à chacune.
Une saisie manuelle des pièces. Lente, fastidieuse et sujette aux erreurs.
Extraction par IA, avec vérification par le personnel avant enregistrement.
Une isolation exigée par contrat. Certains assureurs voulaient des bases séparées.
Une base de données par assureur, avec ses propres identifiants.
Des administrateurs tiers différents. Chacun avec son propre contrat d’API.
Pilotes interchangeables: un nouveau partenaire ne touche pas la logique métier.
Des synchronisations difficiles à suivre. Portail, administrateur tiers, membres: où en est chaque police?
Arbre d’état qui regroupe la police, la soumission, le répondant et les membres.

Dictée vocale transformée en document clinique structuré en moins de 30 secondes, dans 9 formats cliniques.

Territoires dessinés sur la carte, visites vérifiées par GPS, plans de tournée approuvés à l’échéance.

Entreprises vérifiées, appels d’offres, propositions comparées et messagerie liée à chaque demande.
Décrivez-nous les systèmes avec lesquels votre plateforme doit parler. On revient vers vous avec des questions précises et une première étape.