Le cœur battant de Qantev étant l’exploitation des données de remboursement santé de l’assureur grâce à l’intelligence artificielle, son cofondateur se veut rassurant sur la totale conformité aux réglementations locales relatives à la confidentialité et à la protection des données. “Tout est complexe dans le secteur de la santé, tout est plus délicat” : tel est le premier commentaire de Tarik Dadi, cofondateur de Qantev, joint par Médias24. Sa mission : simplifier la donne aux assureurs santé… et leurs données !

En 2015, le jeune entrepreneur fraîchement diplômé en mathématiques computationnelles et en intelligence artificielle, à AgroParisTech et à l’Université Paris Dauphine, rejoint le groupe Axa en tant que Senior Data Scientist avec une mission précise : “Accompagner le top management pays à mettre en place des stratégies et projets data pour moderniser leurs procédures.”

Il sillonne alors une dizaine de pays aux quatre coins du monde pour répondre à deux défis : placer la donnée au centre du modèle des différentes filiales et faire émerger des services d’analyse de données à forte valeur ajoutée. Sur le terrain, il acquiert une compréhension du métier de l’assurance en profondeur, et ses enjeux data et intelligence artificielle.

“J’ai compris ce qui pourrait apporter de la valeur aux compagnies d’assurance à travers le monde, avec un focus sur l’assurance santé”, confie-t-il, un sourire dans la voix.

Trois ans plus tard, le jeune technophile quitte le groupe Axa pour rejoindre Natixis en tant que Lead Data Scientist. La flamme d’entreprendre, elle, ne l’a pas quitté. La même année, il est sélectionné dans un programme anglais de mise en réseau de talents baptisé “Entrepreneur First”. Il y rencontre la variable qui manquait à son équation : Hadrien de March, son futur associé, polytechnicien qui a travaillé dans la finance des marchés chez Goldman Sachs à Hong Kong. Il est rentré à Paris pour faire son doctorat sur une thématique “sophistiquée en mathématique, qui s’appelle le transport optimal et qui relève de l’optimisation de probabilité”, explique Tarik Dadi.

Même génération, même goût précoce pour les mathématiques rythmé par des voyages au contact des équipes Tech, une passion pour la lecture et l’horreur de la routine. Ils avaient soif de créer un outil révolutionnaire. “Nous étions alignés sur la vision. En plus, tout semblait couler de source ; les algorithmes qu’il a développés dans sa thèse répondaient parfaitement aux problématiques que j’essayais de résoudre avec d’autres moyens”, enchaîne-t-il.

Les deux trentenaires décident de réunir leurs expertises de pointe nécessaires à la rationalisation du projet et au développement de méthodes et outils pour la création d’une entreprise DeepTech. Ainsi, en 2019, Qantev voit le jour à Paris. Elle dispose aujourd’hui d’une antenne à Londres, et un deuxième bureau de représentation sera bientôt ouvert en Asie. Sa solution est majoritairement commercialisée auprès des principaux acteurs de l’assurance santé dans plusieurs régions du monde comme la Thaïlande, Singapour, la Malaisie, l’Angleterre, le Mexique, les États-Unis, le Maroc et Hong Kong.

Aujourd’hui, “le pipeline commercial de Qantev va en s’accélérant. Une croissance à trois chiffres qui doit être soutenue par le recrutement de nouveaux talents dans plusieurs postes”.

Cette accélération justifie sa récente et deuxième levée de fonds de 10 millions d’euros en série A menée par Omnes Capital et Raise Ventures, avec la participation renouvelée d’Elaia PSL Innovation Fund. “Nous allons poursuivre le développement de la solution, doubler l’effectif d’ici fin 2023, et implanter notre modèle dans d’autres pays”, indique le jeune entrepreneur.

“La levée de fonds est un moyen d’atteindre des objectifs, une vision. Elle est relative à notre rythme de développement”, ajoute-t-il. Il rappelle que la première levée de fonds de 1,5 million d’euros a eu lieu un an après la création de la startup, une fois signé un contrat avec l’un des plus grands groupes d’assurance, l’allemand Allianz. “Cette levée de fonds provient d’un choix stratégique que nous avons fait pour accompagner l’amorçage de notre solution. Nous l’avons utilisée pour construire ce logiciel complexe et recruter du personnel”, relate Tarik Dadi.

L’analyse de données, enjeu vital pour l’assurance santé

Au départ, Tarik Dadi se penche sur des problématiques de détection de fraude ou d’analyse de données relatives aux assurances auto et habitation, pour des pays comme l’Espagne ou le Japon.

Ensuite, il s’envole à Singapour et aux Émirats arabes unis, où il découvre la branche santé qui, selon lui, était l’angle mort de l’analyse data. Il explique cela par le fait que la transformation digitale de l’assurance des biens “est beaucoup plus simple ; les données et les processus sont en effet beaucoup plus simples à manipuler, contrairement à l’assurance santé qui, elle, porte sur des données complexes et très sensibles”.

L’ingénieur s’est nourri de ce défi de redessiner les modèles opérationnels des assureurs grâce à une “solution dotée d’un fort pouvoir de disruption, capable de comprendre les données de santé et d’améliorer les process des assureurs”.

En effet, “les assureurs santé accumulent énormément de données à la suite des demandes de remboursement ou de prise en charge, les stockent, mais ne les utilisent pas pour la prise de décision au quotidien ! Les décisions sont prises manuellement sur la base de documents scannés, par une armée d’infirmiers, de médecins et d’opérateurs qui traitent des documents papiers toute la journée et prennent des décisions très importantes et très coûteuses en se basant uniquement sur leur connaissance et sur un fichier Excel”, s'étonne le jeune entrepreneur.

Lequel constat s’applique même aux “marchés très matures”, souligne-t-il, ajoutant que l’assurance privée collecte et analyse les mêmes types de données et a les mêmes process, qu’elle soit à Tokyo ou à Bogota.

Aujourd’hui, Qantev propose une plateforme SaaS qui permet aux assureurs d’agréger toutes les données liées aux demandes de remboursement et d’aider à la prise de décision grâce aux technologies et à des techniques de traitement des données avancées, à l’intelligence artificielle et au machine learning.

Au moyen de ses algorithmes, la solution permet l’analyse de données complexes, la vérification de la couverture des soins par la police d’assurance, l’analyse des factures, des ordonnances ou des contrats entre les prestataires de soins et l’assureur. En automatisant les différents processus de la chaîne de remboursement assurantielle, cette intelligence artificielle envoie à l’assureur, en quelques minutes, un diagnostic et une analyse complète de la demande de remboursement.

Et faisant d’une pierre deux coups, la startup aide les assureurs à améliorer la satisfaction des patients, car le temps de traitement - et donc de réponse - lié aux demandes de remboursement se réduit ; mais aussi l'excellence opérationnelle de l'assureur, car la solution permet une prise de décision rapide, voire automatique, de limiter les erreurs de traitement et d’identifier les abus des prestataires de soins.

Annuellement, jusqu’à 15% des dépenses des compagnies d’assurance sont considérées comme des paiements à tort du fait d’erreurs ou d'abus. Ce montant peut s’élever à plus de “80 milliards de dollars au niveau international”, d'après Tarik Dadi.