En explorant l'IA générative, l'équipe de Finlex est rapidement passée de la curiosité à l'expérimentation, avec les premiers prototypes d'un Finlex Assistant conversationnel et de workflows multi-agents conçus pour épauler les courtiers et les équipes internes. Ces premières solutions révélaient un fort potentiel, mais leur passage à l'échelle en production a fait émerger une nouvelle complexité en matière de performance, de gouvernance et de contrôle opérationnel.
À mesure que les workloads dépassaient les environnements de test locaux, l'équipe s'est heurtée à des enjeux de latence, de cohérence et d'observabilité. Évoluer dans les services financiers imposait par ailleurs des exigences strictes d'auditabilité, de gouvernance des données et d'explicabilité, tandis que l'usage croissant du cloud rendait les dépenses d'infrastructure plus difficiles à anticiper et à optimiser.
En parallèle, Finlex devait déterminer comment l'IA pouvait apporter une véritable valeur métier dans les workflows d'assurance réels, et pas seulement démontrer une prouesse technique.
" Le volet technique n'est pas le plus grand défi ", explique Milad. " Le vrai défi, c'est de comprendre comment intégrer l'IA à l'entreprise pour résoudre concrètement des problèmes. "
Finlex s'est associée à DoiT dans le cadre du programme AWS RAPID GenAI (AI Assessment), pour combler l'écart entre expérimentation et production. Menée en étroite collaboration avec Rajan Bhave, AI Architect chez DoiT, et Hossein Rahmani, Head of Engineering chez Finlex, la mission a mêlé sessions techniques approfondies, ateliers d'architecture, évaluations de modèles et accompagnement opérationnel pour aider Finlex à concevoir une plateforme IA scalable et prête pour la production.
DoiT a fait évoluer le prototype initial de Finlex, basé sur LangGraph, vers une architecture cloud-native plus robuste bâtie sur Amazon Bedrock AgentCore, en s'appuyant sur les modèles Anthropic Claude pour les principaux workflows génératifs et agentiques. Résultat : une meilleure scalabilité, une observabilité accrue et un contrôle opérationnel renforcé, avec moins de dépendance à une orchestration sur mesure. La mission a également inclus un atelier dédié à la sécurité et à la conformité GenAI, consacré à la conception d'agents sécurisés, à la modélisation des menaces, au RGPD et aux enjeux liés à l'EU AI Act, afin d'aider Finlex à opérer l'IA en toute confiance dans un environnement financier régulé.
Autres améliorations : la mise en place d'une propagation d'identité multi-tenant sécurisée, l'introduction de cadres structurés d'évaluation des modèles, la refonte des workflows de traitement documentaire via Bedrock Data Automation, ainsi que l'application des meilleures pratiques de conception d'agents et de gestion de la mémoire.
" Nous avons eu des sessions consacrées à des problématiques très précises, ainsi que des ateliers plus larges ", indique Hossein. " Des extraits de code nous étaient même parfois partagés pour nous aider à avancer plus vite. "
DoiT nous a donné la confiance nécessaire pour passer de l'expérimentation à la production. Leurs équipes nous ont aidés à comprendre comment concevoir de l'IA pour le monde réel.
Milad Rezazadeh, CTO
La collaboration avec DoiT a produit un impact mesurable sur la plateforme, les opérations et les équipes internes de Finlex. Grâce à la visibilité accrue, à la gouvernance renforcée et à l'optimisation rendues possibles par Cloud Intelligence™, Finlex a nettement amélioré son efficience cloud tout en bâtissant des fondations opérationnelles plus solides pour l'adoption de l'IA.
" En 2025, nous avons réduit nos coûts d'environ 35 à 40 % ", précise Milad. " Et globalement, entre fin 2024 et aujourd'hui, nous avons atteint plus de 50 % d'optimisation des coûts. "
La mission visait à améliorer la précision des recommandations, à fiabiliser l'extraction documentaire, à réduire les tâches de support répétitives et à accélérer l'onboarding des contrats via des workflows automatisés et un meilleur traitement documentaire.
Au-delà des économies, le projet a accéléré la vélocité de développement et renforcé la prise de décision dans toute l'organisation. Finlex a livré sa première solution d'IA agentique de bout en bout, créant une base réutilisable pour ses futurs services propulsés par l'IA et permettant à ses équipes d'évaluer et de lancer de nouvelles fonctionnalités en toute confiance.
" Nous avons désormais la certitude que si une nouveauté arrive demain, nous saurons l'évaluer, la construire et la mettre en production ", souligne Milad.
Finlex se concentre désormais sur le passage d'une plateforme dotée d'IA à une architecture pleinement AI-native. Cette prochaine étape consistera à diffuser l'intelligence tout au long du parcours utilisateur, en dépassant les assistants isolés au profit de workflows automatisés et profondément intégrés.
" Nous n'ajoutons pas l'IA comme une simple fonctionnalité par-dessus ", explique Milad. " Nous l'intégrons au cœur du fonctionnement de la plateforme, étape par étape. "
Finlex investit aussi dans sa transformation organisationnelle, en repensant sa structure d'engineering pour accompagner cette évolution et en créant de nouveaux rôles centrés sur un développement piloté par le produit.
En parallèle, Finlex continue d'affiner son approche de la résolution de problèmes par l'IA, en s'éloignant des workflows rigides et déterministes au profit d'une pensée plus adaptative et AI-first.
À l'avenir, DoiT restera un partenaire clé de ce parcours, pour accompagner la mise en production de nouveaux cas d'usage, leur passage à l'échelle et l'évolution rapide du paysage IA.
" Il y a toujours une part d'incertitude dans l'IA ", confie Milad. " Mais travailler avec DoiT nous a donné la confiance d'aller de l'avant. "
Finlex est une insurtech basée à Francfort, avec des bureaux à Berlin et en Autriche. Courtier grossiste spécialisé dans les assurances cyber et financial lines, sa plateforme met en relation courtiers, assureurs et entreprises via une place de marché entièrement digitale, conçue pour simplifier les workflows d'assurance complexes.
Ce qui n'était au départ qu'une petite activité sur Excel est devenu une plateforme cloud-native sophistiquée, qui prend en charge les processus d'assurance de bout en bout, de l'appel d'offres à la souscription en passant par la gestion des polices. Finlex prépare aujourd'hui sa prochaine grande transformation : intégrer nativement l'IA dans l'ensemble de la plateforme.
" Depuis le début, notre mission est de digitaliser et de simplifier les processus d'assurance ", explique Milad Rezazadeh, CTO de Finlex. " L'IA est aujourd'hui au cœur de la manière dont nous délivrons ce service. "
AWS GenAI Accelerator
Des Forward Deployed Engineers IA seniors travaillent aux côtés de vos équipes pour passer de l'idée à un pipeline GenAI prêt pour la production sur Bedrock et SageMaker.
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Let us show you what ships this week.
