L’IA dans le cloud rapporte des dividendes à Liberty Mutual

Liberty Mutual est l’un des adopteurs de cloud les plus expérimentés et les plus avancés du pays. Et c’est en grande partie grâce à la vision de James McGlennon, qui, dans son rôle de CIO de Liberty Mutual au cours des 17 dernières années, a dirigé la charge du cloud, de l’analyse et de l’IA avec un budget de plus de 2 milliards de dollars.

Il y a huit ans, McGlennon a organisé un groupe de réflexion hors site avec son personnel et a proposé un « document de manifeste technologique » qui définissait à l’époque l’importance d’exploiter les services basés sur le cloud, de devenir plus agile et d’instaurer des changements culturels pour conduire la transformation digitale de l’entreprise.

Aujourd’hui, Liberty Mutual, qui compte 45 000 employés dans 29 pays, dispose d’une solide infrastructure de cloud hybride construite principalement sur Amazon Web Services, mais avec des utilisations spécifiques de Microsoft Azure et, dans une moindre mesure, de Google Cloud Platform. L’infrastructure cloud de Liberty Mutual exécute une gamme d’applications commerciales et de tableaux de bord d’analyse qui fournissent des informations et des prévisions en temps réel, ainsi que des modèles d’apprentissage automatique qui rationalisent le traitement des réclamations.

Au fur et à mesure que le voyage de la compagnie d’assurance basée à Boston vers le cloud s’est déroulé, elle a également maintenu un ensemble sélectionné de centres de données à partir desquels exécuter des applications héritées de manière plus économique qu’elles ne le feraient sur le cloud, ainsi que des logiciels de fournisseurs qui octroient des licences sur le cloud. moins attractif.

Et bien que McGlennon pense que cela changera avec le temps, il se concentre beaucoup plus sur les technologies qui définiront la prochaine génération d’applications.

«Nous essayons vraiment de comprendre le métaverse et ce qu’il pourrait signifier pour nous», explique McGlennon, dont le brogue irlandais doux met à nu son éducation à Galway, en Irlande. « Nous nous concentrons sur la réalité augmentée et la réalité virtuelle. Nous faisons beaucoup sur l’IA, l’apprentissage automatique et la robotique. Nous avons déjà construit une blockchain et nous continuerons avec tout cela.

Et cette capacité à repousser les limites, en particulier autour de l’apprentissage automatique et de l’IA, trouve son fondement dans les riches capacités cloud de Liberty Mutual.

Les avantages d’une base cloud solide

Malgré sa focalisation sur l’adoption des technologies émergentes, McGlennon reste très enthousiaste quant à l’utilisation et l’expertise de Liberty Mutual dans le cloud. Soixante pour cent des charges de travail mondiales de l’assureur s’exécutent dans le cloud, ce qui permet de réaliser d’importantes économies sur l’achat de matériel et de logiciels, mais le gros avantage se présente sous la forme d’informations commerciales incommensurables issues de l’analyse sur le cloud, dit-il.

« Le cloud a eu un énorme impact positif sur nous sur le plan économique et vous entendez sûrement cette histoire tout le temps, mais cela n’a pas nécessairement commencé de cette façon », dit-il. « Cela avait tendance à s’ajouter à nos plates-formes héritées lorsque nous avons commencé à développer notre cloud, mais plus récemment, nous sommes devenus beaucoup plus matures dans notre utilisation du cloud et dans notre capacité à l’optimiser pour nous assurer que chaque cycle d’un processeur que nous utilisons dans le cloud ajoute de la valeur. »

Ici, McGlennon dit que les contrôles de gouvernance, l’instrumentation et les mesures d’observabilité sont essentielles. Le CIO n’a pas précisé combien la multinationale a économisé en déployant des charges de travail dans le cloud, mais a estimé qu’elle avait économisé environ 5 % au cours des deux dernières années et demie. « C’est un gros chiffre », dit-il.

La mise en œuvre d’architectures cloud natives pour la mise à l’échelle automatique et l’instrumentation des applications de Liberty Mutual afin de contrôler leurs performances a été cruciale pour réaliser ces économies, déclare McGlennon.

Comme de nombreux autres premiers utilisateurs du cloud, Liberty Mutual déploie des outils prêts à l’emploi tels qu’Apptio pour surveiller les coûts et automatiser la mise à l’échelle en fonction des charges de travail, dit-il.

« Nous avons travaillé avec nos partenaires cloud pour mieux instrumenter nos applications et mieux comprendre leurs performances », déclare McGlennon, qui a été finaliste du MIT Sloan CIO Leadership Award pour 2022. « Cela nous donne une meilleure idée de l’endroit où nous gaspillent potentiellement des ressources et où nous pouvons optimiser, comme le déplacement des charges de travail vers des plates-formes cloud plus petites. »

McGlennon est fier de l’utilisation d’Apptio par son équipe, par exemple, pour exploiter au mieux son modèle axé sur la consommation, non seulement pour ses données sur le cloud, mais aussi pour ses services internes, ses logiciels et ses offres SaaS, qui, lorsqu’ils sont liés au portefeuille d’activités de Liberty Mutual , fournit essentiellement aux partenaires de l’assureur une nomenclature de l’ensemble des moyens utilisés.

La récompense de l’IA

Au cours des huit dernières années, l’équipe informatique de Liberty Mutual, qui se compose de 5 000 employés informatiques internes et d’environ 5 000 sous-traitants externes, a utilisé une variété de plates-formes de développement et d’outils analytiques dans le cadre de son parcours vers le cloud, allant d’IBM Rational et .NET à les débuts de Java et d’outils tels que New Relic, Datadog et Splunk.

Les data scientists de Liberty Mutual utilisent largement Tableau et Python pour déployer des modèles en production. Pour accélérer cela, l’équipe technique de l’assureur a construit un pipeline d’API, appelé Runway, qui regroupe les modèles et les déploie en tant que Python, au lieu d’obliger les data scientists de l’entreprise à revenir en arrière et à les reconstruire en Java ou dans un autre langage, explique McGlennon.

« Il est vraiment essentiel que nous puissions déployer des modèles rapidement sans avoir à les reconstruire dans une autre plate-forme ou dans un autre langage », ajoute-t-il. « Et pour pouvoir suivre l’efficacité de ces modèles d’apprentissage automatique afin que nous puissions les recycler si les ensembles de données changent, comme ils le font souvent. »

L’assureur utilise également Amazon Sage Maker pour créer des modèles d’apprentissage automatique, mais les modèles de base sont basés sur Python.

L’équipe informatique de Liberty Mutual a également créé un ensemble de composants appelé Cortex pour permettre à ses data scientists d’instancier les postes de travail dont ils ont besoin pour construire un nouveau modèle « afin que le data scientist n’ait pas à se soucier de la façon de construire l’infrastructure pour démarrer le processus de modélisation », dit McGlennon.

Avec Cortex, les scientifiques des données de Liberty Mutual peuvent simplement définir leurs exigences techniques et d’ensemble de données, et un poste de travail de modélisation sera créé sur AWS avec les bonnes données et les bons outils dans un environnement GPU de taille appropriée, explique McGlennon.

L’assureur déploie également des robots logiciels dans son modèle de réclamation pour permettre aux clients d’initier une réclamation, d’envoyer par e-mail une photo numérisée de leur véhicule endommagé, de répondre à quelques questions et d’organiser rapidement une location de voiture. À l’arrière, un modèle d’apprentissage automatique analyse la photographie du véhicule endommagé pour détecter si son airbag a été déployé, par exemple, et pour déterminer immédiatement si un véhicule est totalisé ou si les dommages se limitent à une cintreuse d’aile.

Les modèles de vision par ordinateur de l’assureur peuvent également exploiter les appareils et capteurs IoT déployés à l’extérieur pour générer davantage de données pour la réclamation.

Liberty Mutual a parcouru un long chemin depuis son manifeste technologique jusqu’à son utilisation avancée du cloud et de l’IA, et l’adoption de technologies de nouvelle génération telles que la réalité augmentée et la blockchain entraînera de nouvelles avancées, note McGlennon.

Mais ce CIO est assez satisfait de la plate-forme cloud et IA d’aujourd’hui.

« Nous avons déjà constaté un retour sur investissement important grâce à la possibilité d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique pour affiner les devis et les prix, dans la détection des fraudes et notre processus de codage pour faciliter les relations commerciales avec nos clients », déclare McGlennon, pointant aux avantages des applications cloud avancées dans son cœur de métier de traitement des réclamations. « Nous l’utilisons partout. »

Bien qu’il s’agisse d’une société d’assurance IARD, McGlennon pense que les DSI doivent stimuler l’innovation et prendre des risques « pour créer une culture où les gens sentent qu’il y a la latitude d’essayer quelque chose ».

« Le risque est notre affaire », a déclaré McGlennon lors d’un panel au MIT Sloan CIO Symposium cette semaine, ajoutant que les DSI doivent montrer que lorsque les choses tournent mal, et parfois elles le feront, personne ne sera amené à ressentir que le risque n’en valait pas la peine.

« Vous devez incuber quelque chose, le nourrir, lui apporter un soutien », a-t-il déclaré.