L'estimation des coûts de réparation des dommages automobiles est essentielle pour les assureurs et les ateliers. Les méthodes traditionnelles, souvent manuelles et lentes, peuvent entraîner des erreurs. Cet article, publié dans le journal Intelligent Systems with Applications (Ahaggach et al., 2024a), présente une approche combinant des modèles de régression et une ontologie des dommages automobiles (OCD). Peuplée d'informations extraites de données non structurées grâce à des techniques de reconnaissance d'entités nommées et d'extraction de relations, et enrichie par des règles SWRL, cette ontologie permet de générer de nouvelles variables influençant les coûts. La méthode hybride développée, testée sur 300 000 enregistrements, améliore la précision des prédictions.