Cet exemple de mémoire professionnel vise à vous donner un aperçu des attentes académiques relatives à la rédaction de ce type d’exercice.

La fraude en assurance IARD : défis et opportunités de l’IA.

REMERCIEMENTS

ACRONYMES

SOMMAIRE

REMERCIEMENTS 2

ACRONYMES 3

SOMMAIRE 4

LISTE DES TABLEAUX 5

LISTE DES FIGURES 5

INTRODUCTION 6

1 Le contexte du marché de l’IARD, de la fraude et de l’IA 9

1.1. Le marché de l’assurance Incendie, Accidents et Risques Divers 9

1.1.1. Présentation du marché de l’IARD 9

1.1.2. Importance économique et sociale de l’assurance IARD 13

1.1.3. La montée des risques et l’impact sur l’assurance IARD 14

1.2. La Fraude en Incendies Accidents et Risques Divers 15

1.2.1. Les tendances et évolutions de la fraude en assurance dommages 15

1.2.2. Les conséquences économiques et sociales de la fraude 17

1.2.3. Les acteurs de la lutte et de la prévention contre la fraude en assurance IARD en France 18

1.3. L’intelligence Artificielle dans le secteur de l’assurance 19

1.3.1. C’est quoi l’Intelligence Artificielle ? 19

1.3.2. Les outils utilisés par l’IA pour prévenir et détecter la fraude en assurance dommages 20

1.3.3. L’IA et son déploiement dans les compagnies d’assurances 21

2. Les enjeux et les perspectives de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude 23

2.1. Avantages de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude 23

2.1.1. Amélioration de la détection de la fraude 23

2.1.2 Optimisation des ressources et la gestion des dossiers IARD 24

2.1.3. Amélioration de la rentabilité 25

2.2. Les inconvénients et défis de l’utilisation de l’IA 26

2.2.1. Le coût de la mise en place de cette nouvelle technologie 26

2.2.2. La sécurité et la fiabilité des données collectées 26

2.2.3. Compagnies d’assurances françaises vs les compagnies internationales sur l’avancée de l’IA dans la fraude en Assurance IARD 27

2.3 Perspectives d’amélioration et d’évolution sur la prévention et la lutte contre la fraude 30

2.3.1 Synergie entre l’intégration de l’IA et des méthodes traditionnelles de prévention et lutte contre la fraude 30

2.3.2 Renforcement des garanties éthiques dans l’utilisation de l’IA 31

2.3.3 Sensibilisation des assurés sur l’impact de la fraude 34

ANNEXES 37

BIBLIOGRAPHIE 38

WEBOGRAPHIE 38

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : classement 2023 de l’assurance de biens et de responsabilité en France (CA 2022, en M€) 10

Tableau 2 : deux types de fraudes selon Périclès 16

Tableau 3 : Outils utilisés 21

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : les différents acteurs impliqués dans le processus de lutte contre la fraude 19

Figure 2 : impact de l’IA pour les assureurs 22

Figure 3 : Interrelation des sept exigences évaluées tout au long du cycle de vie d’un système d’IA 32

INTRODUCTION

Je travaille depuis bientôt 18 ans chez CNP Assurances, où j’ai commencé en tant qu’alternante en BTS Assurances. Au cours de ces 18 années, j’ai eu l’opportunité de découvrir divers métiers et réseaux liés à l’assurance vie. J’ai travaillé sur des contrats collectifs, notamment l’assurance emprunteur pour le réseau du Crédit Agricole, ainsi que sur des contrats individuels en cas de vie et de décès pour nos trois réseaux : Amétis, Caisse d’Epargne et La Banque Postale.

Actuellement, je suis technicienne support opérations clients au sein de de la direction de l’expérience client, des services numériques et de la donnée. Mon entité est au cœur du déploiement des nouvelles technologies, et j’ai choisi d’explorer l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans nos métiers, plus spécifiquement dans le domaine de l’assurance Incendies Accidents et Risques Divers (IARD) et axé sur la fraude. Cette décision fait suite à l’intégration des domaines de l’assurance dommages de La Banque Postale au sein de CNP Assurances.

Le Code de commerce dans son article L.650-1 mentionne que « la fraude s’entend, en matière civile ou commerciale, comme un acte réalisé en utilisant des moyens déloyaux destinés à surprendre un consentement, à obtenir un avantage matériel ou moral indu, ou réalisé avec l’intention d’échapper à l’application d’une loi impérative ou prohibitive ». La fraude est un fléau et un réel défi pour les compagnies d’assurances. Ce défi s’est intensifié depuis la crise sanitaire de la Covid-19 et l’augmentation de la digitalisation dans le secteur de l’assurance.

En France, les organismes institutionnels ont créé l’ALFA ou l’Agence pour la Lutte contre la Fraude à l’Assurance. Cette association a pour mission de doter les entreprises d’assurances d’une structure opérationnelle anti-fraude. Sa création s’inscrit dans une perspective d’intérêt général. La lutte contre la fraude consiste à adopter une stratégie d’entreprise et à mettre en place une organisation efficace et pérenne pour détecter et réduire les comportements frauduleux et les abus. Cette lutte encourage également le respect des obligations réglementaires et la sécurisation juridique des contrats d’assurance. L’ALFA définit la fraude comme « un acte intentionnel, réalisé par une personne morale ou physique, afin d’obtenir indûment un profit du contrat d’assurance. »

Dans le domaine de l’assurance, l’IARD représente « Incendies, Accidents et Risques Divers », il est utilisé pour désigner une catégorie d’assurances visant à protéger les biens matériels personnels en cas de sinistres. L’assurance IARD peut être souscrite pour protéger les biens mobiliers et immobiliers comme la voiture, l’habitation, les multirisques professionnelles et autres objets, etc. Toutefois, des fraudes ont été enregistrées dans le secteur de l’assurance. Fausses déclarations à la souscription, sinistres fictifs, exagération des montants des dommages, etc. l’ensemble de ces actes intentionnels de l’assuré entraîne des pertes financières conséquentes pour les compagnies d’assurances. Selon, le rapport de 2022 de l’ALFA, 587 millions d’euros de fraude globale ont été identifiés, dont près de 440 millions pour l’IARD (Incendie, Accident et Risques Divers), soit 8 % de plus qu’en 2021.¹
Ces pratiques frauduleuses ont un impact négatif sur la confiance des assurés envers les assureurs et vice versa, compromettant ainsi la viabilité financière des entreprises d’assurances et influant sur les primes d’assurance pour les assurés honnêtes. Le Code des assurances dans ses articles L.113-8 et L.113-9, énonce l’annulation du contrat d’assurance et la perte de tout droit à garantie et toute prime payée en cas de fraude en matière d’assurance.

Face à l’ampleur de ce risque et pour lutter et prévenir contre la fraude, les assureurs s’appuient sur la sensibilisation de ses acteurs internes (services de souscription, gestionnaires de sinistres, experts en assurance et service juridique, etc.). Ils ont recours également aux aides externes avec la collaboration d’autorités et d’entités privées (ALFA, des Assurtechs, des enquêteurs d’assurance et expert en justice spécialisé dans la fraude, etc.).

Les assureurs développent des solutions de lutte et de prévention contre la fraude plus rapide et efficace, ils se tournent vers les nouvelles technologies. C’est ainsi que depuis quelques années, les compagnies d’assurances s’intéressent à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle ; comme la méthode du Machine Learning qui peut détecter des motifs et des anomalies en cas de fraude. Le recours à l’intelligence artificielle est une réponse innovante et efficace à tous les niveaux de la chaîne de valeur de l’assurance. L’IA aide à définir les nouvelles tendances et les risques liés plus particulièrement à l’énergie et au changement climatique. Elle permet par la suite de concevoir de nouveaux produits d’assurance et d’une gestion adaptée. Elle répond également à des enjeux de rentabilité.

C’est dans ce contexte d’évolution et de changement que s’inscrit ma problématique : « L’intégration de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude en assurance IARD, enjeux et perspectives ? »

Pour répondre à cette problématique, la première partie est consacrée à l’étude contextuelle actuelle de l’assurance IARD et de l’IA en matière d’automobile et d’habitation. Les enjeux et les perspectives de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude seront abordés dans la deuxième partie pour améliorer la rentabilité dans le marché d’assurance.

1. Le contexte du marché de l’IARD, de la fraude et de l’IA 

Dans cette partie contextuelle, nous présentons le marché de l’IARD et de l’évolution de la fraude en assurance. L’ère de l’intelligence artificielle met à la disposition des compagnies d’assurance de moyens pour lutter contre les actes frauduleux nuisant à sa rentabilité. Nous présentons successivement le marché de l’IARD, les différentes formes de fraudes et l’exploitation de l’IA dans l’assurance dommages.

1.1. Le marché de l’assurance Incendie, Accidents et Risques Divers

L’assurance IARD (Incendie, Accidents et Risques Divers) est une famille d’assurances qui couvre les biens de l’assuré, comme l’automobile, l’habitation, les multirisques professionnelles, etc. Toutes ces assurances couvrent les biens des assurés au quotidien en cas de dommages tels que l’incendie, le vol, les dégâts des eaux ou encore les catastrophes naturelles, etc. Elle se distingue des assurances protégeant les personnes comme pour les assurances santé, décès, invalidité, etc.
Nous allons présenter le marché de l’IARD, avec ses différents acteurs, le rôle qu’il joue auprès des ménages français et dans l’économie française, mais également la montée de certains risques.

1.1.1. Présentation du marché de l’IARD 

Le marché de l’assurance en France fait preuve de résilience depuis quelques années. Après avoir été fortement impactée par la crise sanitaire de 2021, elle doit faire face depuis à l’instabilité géopolitique et économique causée par la crise avec l’Ukraine. Malgré ce contexte tendu, le marché de l’assurance de biens et de responsabilité est en croissance en 2022 avec une augmentation du chiffre d’affaires par rapport à 2021 de 3,6 Md€, soit une progression de 6,21 %.² Cette croissance est alimentée à la fois par l’augmentation du nombre d’assurés et par la hausse des tarifs due à l’inflation, qui impacte le coût des sinistres. Cependant, depuis 10 ans France assureurs constate que le coût des sinistres augmente plus vite alors que les fréquences ne diminuent pas. C’est principalement le prix des pièces détachées qui est responsable de l’inflation du coût des sinistres.

Ce sont principalement des grandes sociétés d’assurances ou de bancassureurs qui distribuent et gèrent les produits d’assurances en France. L’activité d’assurance IARD est hautement compétitive avec ses nombreux acteurs sur le marché et l’arrivée de nouveaux acteurs tels que les Assurtechs comme Lemonade qui propose une souscription en ligne et une indemnisation en cas de sinistre en à peine trois (3) secondes. Les compagnies d’assurances doivent s’adapter et renouveler leurs offres et tarifs pour être toujours compétitives.

Pour illustrer cette compétitivité, la France recense en 2022, presque 68 millions d’habitants et selon France assureur en 2022, 55 millions de véhicules terrestres à moteur sont assurés et plus de 43 millions d’habitations.³

Voici le tableau représentant le classement des 20 compagnies d’assurances de biens de responsabilité en France en fonction de leur chiffre d’affaires en 2022 :

Tableau 1 : classement 2023 de l’assurance de biens et de responsabilité en France (CA 2022, en M€)

Source : L’Argus de l’Assurance, les sociétés cotées et les analyses de Mazars.

A la lecture du tableau, nous pouvons constater que les clients souscrivent leurs assurances IARD auprès principalement de grands groupes d’assurances tel que Covéa qui est une Société de Groupe d’Assurance Mutuelle qui regroupe : la MAAF, MMA et GMF.

Une compagnie d’assurance ne peut pas exercer sur le territoire français sans recevoir un agrément délivré par l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR), qui vérifie la solidité financière de l’entreprise, mais aussi les compétences de son équipe dirigeante. Cette rigueur réglementaire liée à Solvabilité 2 s’accompagne d’une gestion lourde et complexe, avec des processus et des systèmes informatiques nombreux et parfois difficile à rationaliser.

De plus, il ne faut pas oublier que les produits d’assurance sont basés sur des contrats, établissant un lien juridique entre l’assureur et l’assuré. En assurances de biens, ces contrats définissent les obligations réciproques en fonction des déclarations faites par l’assuré. Cette asymétrie d’informations peut influencer la relation contractuelle et la gestion des risques pour les assureurs.

Les différents marchés en assurance

La loi Hamon est une loi de consommation de 17 mars 2014, permettant une grande liberté de choisir son assurance. Elle a pour l’objectif de rééquilibrer les pouvoirs entre les consommateurs et les entreprises, en établissant les droits et devoirs des parties respectives et en simplifiant la procédure de résiliation de contrat. Par conséquent, les biens immobiliers et les mobiliers devraient être assurés pour pouvoir circuler et exploiter.

Le marché français de l’assurance de biens et de responsabilité dispose un chiffre d’affaires de 6,2 milliards de dollars en 2022⁴. Il comprend principalement l’assurance automobile, l’assurance habitation et l’assurance commerciale. Le marché évolue dans un environnement de plus en plus complexe et réglementé pour ne citer que la transformation numérique. Cette dernière a créé de nouveaux modèles économiques pour l’assurance des dommages.

L’assurance habitation fait partie des assurances de la vie quotidienne. Elle est obligatoire pour les locataires (les locataires de logements meublés et les copropriétaires). Cette assurance permet de protéger le patrimoine familial en cas d’un sinistre où la plupart des assureurs proposent les MRH ou assurances multirisques habitation. Ces risques affectent les biens de l’assuré comme l’incendie, le gel des canalisations, les catastrophes naturelles, cambriolage et vandalisme, etc. L’assurance habitation couvre les dommages aux biens, la responsabilité civile de l’assuré ainsi que la responsabilité civile vie privée. Le montant des primes en France s’élève à 263 euros en 2021⁵. Selon le Statista, 217 milliers de cambriolages ont été recensés au total. Le nombre de contrats MRH s’établit à 45,4 millions en 2022⁶.

La cotisation de l’ensemble de l’assurance automobile est de 24,9 milliards d’euro en 2022⁷. Elle représente 38 % des assurances de biens et de responsabilité civile et les sinistres enregistrés représentent 60 % de la branche assurances de biens et responsabilité selon l’Argus de l’assurance⁸. Les voitures doivent être assurées pour pouvoir circuler. L’assurance automobile est depuis classée comme un champ d’innovations et de modernisation (Gougenheim, Vandier, & Strauss, 2013) comme la création des modèles hybrides, des voitures autonomes, les voitures 100 % électriques souciant de l’environnement et le climat. La prime moyenne d’un véhicule de 1^ère catégorie s’établit à 433 € hors taxe en 2022 et tandis que la prime moyenne d’un deux roues est à 253 € ⁹.

Les mutations actuelles entraînent des modifications et des évolutions en matière d’assurance IARD. L’ère numérique à travers l’insurtech développe différents outils technologiques pour le marché de l’assurance.

Les insurtechs ou les technologies de l’assurance

Le marché d’assurance présente de nombreux acteurs. Nous nous intéressons aux insurtechs dans cette étude, plus particulièrement dans le domaine d’automobiles et d’habitation. Les insurtech ont pour objectif d’améliorer les services rendus aux assurés par les compagnies d’assurance avec une réduction des prix. Les start-ups présentent diverses solutions innovantes avec le secteur Insurtech. A l’ère du digital, l’insurtech a facilité le processus juridique et administratif des assurances. Les entreprises ont recours à des technologies comme la blockchain, le Big data, l’intelligence artificielle favorisant l’automatisation de la gestion des contrats et des sinistres. La digitalisation des assurances permet la transparence entre les assureurs et les assurés et réduit les litiges entre eux. Dans ce sens, l’intelligence artificielle permet l’évaluation précise des risques à chaque assuré. En analysant les données comportementales et les attentes des consommateurs, l’IA peut établir les montants des tarifs d’assurance précis et personnalisés.

Dans le secteur immobilier, les propriétaires bailleurs peuvent profiter de la Garantie des Loyers Impayés ou GLI pour la protection financière en cas de défaut de paiement du loyer.

Les différentes contraintes nuisant à la rentabilité

Pour l’assurance automobile, les assureurs doivent protéger les véhicules électriques. Ils sont construits par les constructeurs asiatiques pour répondre à la demande européenne de voitures à bas prix. Face à cette situation, les assureurs trouvent des moyens d’y faire face en digitalisant le marché et en mettant en œuvre la portabilité réelle. L’émergence des assureurs 100 % digitaux comme Lemonade intensifie la concurrence en matière d’assurance IARD. Les nouveaux acteurs séduisent les millenials et les premiers utilisateurs de l’internet.

Les entreprises doivent faire preuve de réactivité et de créativité face au développement des offres IARD. L’aggravation des risques climatiques présente une forte contrainte de solvabilité surtout en matière de l’assurance dans les secteurs de l’automobile et de l’habitation.

Face à l’évolution numérique, le succès des assureurs dépend de leurs agilités face aux concurrents et aux évolutions de la société, plus particulièrement à l’assurance du déménagement et l’assurance du covoiturage. L’adaptation à l’innovation nécessite également un investissement long et coûteux pour les entreprises assureurs. Elle nécessite plus particulièrement une intégration avec des systèmes d’information avec des efforts de formation et d’accompagnement pour la maîtrise des outils innovés.

1.1.2. Importance économique et sociale de l’assurance IARD 

L’assurance IARD constitue un service de proximité auprès des assurés. Elle protège les biens et les activités économiques contre divers risques tels que l’incendie, le dégât des eaux, les catastrophes naturelles, etc. Ceci permet aux assurés de se prémunir contre les pertes financières liées à ces événements. Par exemple, à la suite d’une tempête, la couverture d’une maison a été endommagée. L’assureur prendra en charge les réparations de ce sinistre pour remettre son assuré dans l’état qu’il était avant le sinistre. Cependant, il reste toujours un reste à charge à l’assuré que l’on appelle la franchise. La franchise permet de responsabiliser les assurés, mais également de réduire le coût du sinistre supporté par la compagnie d’assurance.

L’Etat français à également par la promulgation de loi, rendu obligatoire certaines assurances comme l’assurance automobile avec la Loi Badinter de 1985. Cette loi établit que toute personne victime d’un accident de la route impliquant un véhicule terrestre à moteur a droit à une indemnisation. Ceci permet une protection renforcée pour les victimes, mais également une indemnisation plus rapide.

La particularité de l’assurance est que son activité se base sur l’anticipation des risques. Le fondement économique de l’assurance est donc l’inversion du cycle de production : qui consiste à vendre un produit sans connaître son coût de revient. Ce n’est qu’au bilan annuel qu’un assureur peut le connaître grâce au taux de sinistralité. Il s’agit du ratio des sinistres sur le montant des primes collectés. La cotisation d’assurance doit donc être suffisante pour faire face aux sinistres survenus pendant l’exercice et également pour supporter les frais de l’entreprise. Une partie de ces primes qui alimentent les réserves des compagnies d’assurance, sont ensuite investies dans l’économie via des placements et ainsi aident au développement économique du pays.

Le secteur de l’assurance génère de nombreux emplois et un bassin riche de divers métiers allant d’agents d’assurance, experts en sinistre, centre d’appel, gestionnaires de contrats aux services annexes comme le marketing, l’informatique, les ressources humaines ou bien encore les actuaires.

1.1.3. La montée des risques et l’impact sur l’assurance IARD 

Les risques que disposent des impacts sur l’assurance IARD les entraînent à remodeler leurs stratégies.

Les risques environnementaux 

Ces risques se présentent comme le changement climatique. La fréquence et la gravité des catastrophes naturelles (les inondations, les canicules et sécheresses, les tempêtes, les incendies, le glissement de terrain, etc.) ont des impacts significatifs sur les assurances IARD. Ces événements naturels causent des dommages importants aux biens et aux infrastructures. Des travaux menés par les acteurs s’appuient sur la résilience face à ce changement en se centrant sur la prévention, l’excellence opérationnelle, la maîtrise des coûts. Les assureurs prévoient des provisions importantes pour affronter les sinistres, entraînant ainsi une hausse des primes d’assurance.

La transition énergétique est le processus visant à réduire la dépendance aux énergies fossiles, elle se heurte sur l’utilisation des énergies renouvelables, plus particulièrement dans le domaine de l’habitat et de l’automobile. L’ensemble de la chaîne de valeur de l’assurance IARD est touché.

Face aux phénomènes liés au climat, l’assurance paramétrique couvre les conséquences financières liées aux aléas climatiques. En matière de couverture, l’assurance paramétrique est simplifiée et optimisée. Elle est fondée sur l’utilisation d’indices corrélés aux pertes du client en faisant référence par exemple aux indices climatiques tels que la température, la vitesse du vent, le taux d’humidité, etc. et aux données quantifiables. Le paiement de l’indemnisation est réalisé si un seuil est atteint ou dépassé, autrement dit en fonction d’un paramètre mesurable et objectivable.

Risques cyber 

L’assurance en IARD couvre des risques cyber comme la perte de données et sa récupération. Suite à ces risques, des pertes financières peuvent être rencontrées issues des fraudes et de la violation des données ou ransomware. Les assureurs doivent payer pour l’incident, la remédiation, les dommages, les litiges, les amendes de conformité, les réparations aux clients, ainsi que les polices d’assurance cybernétique. Denis Kessler, PDG de Scor (2019) a affirmé que « le secteur de la réassurance estime que le risque cyber est aussi important que le risque de catastrophes naturelles » ¹⁰. Cette analyse a été confirmée par l’évaluation des risques cyber en 2018, qui a atteint les 600 milliards de dollars.

1.2. La Fraude en Incendies Accidents et Risques Divers 

La fraude en IARD représente un risque croissant pour les compagnies d’assurance. L’asymétrie d’information entre l’assureur et l’assuré est souvent à l’origine de différentes formes de fraudes. En se référant aux articles L.113-8 et L.113-9 du Code des assureurs, la fraude entraîne l’annulation du contrat d’assurance, lorsque l’élément intentionnel est établi, l’assuré perd tout droit à garantie et toutes les primes payées restent acquises à l’assureur.

1.2.1. Les tendances et évolutions de la fraude en assurance dommages 

Dans cette section, nous présentons des chiffres-clés sur le sujet ainsi que les différents types de fraude à l’assurance. Les données statistiques présentées sont celles fournies annuellement par l’ALFA pour doter les entreprises d’assurance d’une structure opérationnelle anti-fraude.

Chiffres de l’ALFA sur l’évolution de la fraude

En 2017, l’ALFA a recensé plus de 52 000 fraudes ou tentatives de fraudes pendant son exercice de 2015. Cela représente 330 millions d’euros. Le coût de la fraude est estimé à 3 à 2,5 milliards d’euros par an en assurance IARD, équivaut à 5 % des encaissements de primes¹¹.

En 2018, pour la branche IARD, 36 887 sinistres frauduleux ont été identifiés par l’ALFA suite à une analyse sur 76,59 % du marché IARD. Pour la branche automobile, 67 % représente les dossiers frauduleux dans le domaine, à savoir 24 842 cas. Dans cette année, l’enjeu financier est estimé à 431 millions d’euros.

Pour l’assurance IARD, en 2020, le montant total de la fraude détecté en IARD est de 359,1 milliards d’euros. L’ALFA a enregistré près de 440 M€ de fraudes¹² en 2022. En France, les fraudes sont estimées sur un chiffre fourni par le Comité européen des Assurances. L’IARD représente 6 % des fraudes enregistrées.

La fraude à l’assurance se présente également comme un acte volontaire commis par l’assuré en vue de tirer d’un gain illicite de son contrat. La fraude n’existe pas si l’assuré a agi par erreur ou par ignorance, toutefois, il faut que l’assuré soit de mauvaise foi pour que la fraude existe.

Périclès Consulting a distingué deux types de fraudes récapitulées dans le tableau ci-après :

Tableau 2 : deux types de fraudes selon Périclès

Source : https://www.pericles-group.com/assurance-iard-detecter-fraude-amont-tache-transverse-aux-metiers-outils/

Pour la fraude opportuniste, l’assureur doit se concentrer sur la détection en amont et la gestion des cas suspects. La fraude organisée est plus complexe en impliquant de moyens considérables et différents acteurs.

Les fraudes prennent forme généralement à la souscription en dissimulant ou falsifiant la nature du risque, le non-respect des termes du contrat et à la création d’un sinistre ou à la déclaration d’un faux sinistre. Certaines personnes ont dû inventer certains documents pour appuyer leur fraude à commettre comme la fraude documentaire.

La fraude documentaire concerne essentiellement le vol d’identité. La fraude documentaire en ligne est la plus fréquentée. Le Code pénal énonce les fraudes et les sanctions correspondantes dans ses articles 441-1-441-12. Les types de fraude documentaire sont généralement la contrefaçon ou la reproduction complète d’un document d’identité, la falsification des documents d’identité, le vol de document d’identité vierge, l’usurpation d’identité, l’élaboration d’un document fantaisiste, l’élaboration des vrai-faux documents ou l’obtention indue. Les motivations des acteurs peuvent être : séjour illégal dans un pays, fuite des poursuites judiciaires, usurpation d’identité, obtention des documents authentiques, etc. Ce type de fraude entraîne le développement des techniques de sécurité pour la lutte contre la fraude pour les organisations.

La génération Z est composée de jeunes de natifs du numérique, elle est confrontée à des niveaux inquiétants d’anxiété économique. Ces jeunes ont tendance à faire confiance aux espaces numériques au détriment de leur sécurité. Ainsi, d’après les études de Sift sur le dernier Digital Trust and Safety Index, ils sont exposés à des offres de participation à une fraude¹³.

1.2.2. Les conséquences économiques et sociales de la fraude 

La fraude présente des enjeux financiers considérables pour les compagnies d’assurance. Elle présente des coûts financiers pour les assureurs et pour les assurés.

Coût financier pour les assureurs

La fraude en IARD a coûté 432 millions d’euros pour les assureurs pour l’ALFA en 2018. Egalement, au niveau de l’Europe, la fraude représente 10 % de toutes les dépenses liées aux sinistres, selon Insurance Europe (Insuranceeurope, 2013). La fraude augmente la vigilance et le temps des assureurs pour le traitement des réclamations, pouvant nuire à la qualité de leurs services par la lenteur.

Plus généralement, les compagnies d’assurance développent leurs processus pour favoriser la lutte contre la fraude. Cela pourrait interpréter qu’elles cherchent des moyens de refuser les demandes d’indemnisation.

Le risque de fraude impacte sur la réputation des compagnies d’assurance. Les assurés perdent confiance si les fraudes ne sont pas correctement contrôlées, par la suite, une diminution des souscripteurs peut être rencontrée. Tout cela provoque des pertes de revenus pour la compagnie d’assurance affectant sa viabilité.

Coût financier pour les assurés 

La fraude en IARD augmente le montant des primes pour tous les clients, car les compagnies d’assurance sont contraintes de compenser les pertes financières liées par les fraudes. La hausse du coût d’assurance affecte par la suite le pouvoir d’achat des assurés, rendant l’assurance habitation moins accessible. Les propriétaires sont obligés à assurer leurs biens, c’est ainsi que les fraudes de toutes sortes vont augmenter également.

La constatation de ces impacts de la fraude incite les différents acteurs à lutter contre la fraude. Des actions préventives peuvent être entreprises et en instituant l’agence ALFA en France.

1.2.3. Les acteurs de la lutte et de la prévention contre la fraude en assurance IARD en France 

Différents acteurs sont impliqués dans la lutte contre la fraude à l’assurance. La CNIL ou la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés est créée en 1978. Elle accompagne les professionnels dans la mise en conformité et appuyer les particuliers à maîtriser leurs données personnelles et à exercer leurs droits. La CNIL met à disposition des compagnies d’assurance des données inscrites dans l’Article 2 de la loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés. Elle permet un échange d’informations personnelles conservées dans le cas d’une procédure judiciaire engagée.

L’ALFA ou l’Agence de Lutte contre la Fraude à l’Assurance est une association créée en 1989, ayant pour l’objet de promouvoir la lutte contre la fraude dans le secteur de l’assurance. Elle développe les actions de prévention ainsi que les moyens de détection des sinistres frauduleux. L’ALFA réalise des études pour des recherches des méthodologies ainsi des perspectives par des professionnels certifiés.

Les gestionnaires de sinistres sont chargés de détecter les incohérences lors des déclarations des sinistres. Cette détection est la première étape dans la détection de la fraude. Les gestionnaires doivent clarifier les circonstances, identifier et déterminer la responsabilité de chaque partie (l’assuré et l’assureur). Certaines compagnies d’assurance disposent déjà des experts de lutte contre la fraude pour faire face à l’apparition de risques accrus.

Au sein d’une compagnie d’assurance, le dispositif de lutte contre la fraude mobilise les acteurs comme le conseil d’administration et la Direction générale, les équipes internes de gestion, fraude, juridique de l’assurance, certains partenaires professionnels comme les experts, les enquêteurs, etc., les distributeurs et le client même. Ces acteurs sont impliqués dans le processus et présentés dans la figure ci-après :

Figure 1 : les différents acteurs impliqués dans le processus de lutte contre la fraude

Source : (LevoConsultants & Bearingpoint, 2021).

Dans la lutte et la prévention contre la fraude en assurance, différents acteurs sont impliqués et doivent être responsabilisés tout au long du processus. Pour récapituler, bon nombre d’acteurs sont présents dans cette lutte contre la fraude.

1.3. L’intelligence Artificielle dans le secteur de l’assurance

Le machine learning (ML) et le Deep Learning (DL) font parties des intelligences artificielles. Le machine learning ou apprentissage automatique reproduit le comportement humain grâce aux algorithmes alimentés par un grand nombre de données. L’IA se présente comme des outils incontournables dans la lutte contre la fraude. Nous nous intéressons dans cette section l’utilisation de l’IA dans l’assurance.

1.3.1. C’est quoi l’Intelligence Artificielle ? 

Cédric Villani a défini l’IA comme « un programme informatique visant à effectuer, au moins aussi bien que des humains des tâches nécessitant un certain niveau d’intelligence ». (Villani, 2018) L’intelligence artificielle est définie comme un système informatique, il reconnaît et analyse les éléments de son environnement. Elle est capable de comprendre, d’apprendre, d’agir en fonction des connaissances. Certains systèmes IA peuvent agir de manière autonome, sans aucune assistance humaine (Kelley & coll., 2018). Selon Lustman (2020), de plus en plus de compagnies d’assurance intègrent l’IA pour gagner en productivité, pour réduire les coûts et pour faire face à la concurrence (Lustman, 2020).

Les nouvelles technologies proposent des opportunités pour les compagnies d’assurance. L’intelligence artificielle permet le traitement et l’exploitation des données sans aucune intervention humaine, mais avec une supervision humaine. L’IA permet une optimisation des opérations, un gain de temps, une amélioration de la relation client.

En matière d’assurance automobile, l’IA est en mesure de déterminer avec précision la gravité d’un incident et d’évaluer les dommages. Ceci est réalisé grâce à l’alliance d’une reconnaissance visuelle et les cas similaires antérieurs (Delcourt, 2017 ; Flinders (2020)). Egalement, l’application Weproov, permet de dématérialiser les inspections liées aux accidents de voiture. Les inspections sont horodatées, géolocalisées et sécurisées par le blockchain en certifiant les actes ¹⁴.

En matière d’habitat, l’application Assuretch permet d’aider l’assuré sur l’expérience client¹⁵. Le bot a commencé par la simulation virtuelle et par la collecte des premiers critères par sa localisation et son zonier. A travers l’algorithme de traitement de l’image ou computer vision, les matériaux de construction, les performances énergétiques, etc. sont analysés et peuvent déterminer les risques de sinistres.

1.3.2. Les outils utilisés par l’IA pour prévenir et détecter la fraude en assurance dommages 

Pour relever les défis, les compagnies d’assurance utilisent des outils en matière d’IA. Elles mettent en place des mesures de prévention pour lutter les pratiques malhonnêtes. Le tableau suivant montre certains outils IA utilisés.

Tableau 3 : Outils utilisés

Source : https://www.ringover.fr/blog/ia-assurance

De multiples outils sont utilisés par l’IA pour prévenir et lutter contre la fraude. Ils sont basés par le Machine Learning et le Deep Learning. En premier lieu, les outils IA permettent de vérifier l’identité et d’authentifier les documents et de contrôler les déclarations. Concernant l’analyse prédictive des fraudes à l’assurance, elle se repose sur l’exploitation des données pour détecter les comportements frauduleux. Cela permet également la prévision des réclamations malhonnêtes. L’identification des cas inhabituels ou atypiques permet de détecter ou de prévenir les fraudes. Les algorithmes d’apprentissage automatique ou machine learning sont utilisés dans le domaine d’assurance pour repérer les variations des données.

1.3.3. L’IA et son déploiement dans les compagnies d’assurances 

L’IA est utilisée dans l’évaluation des risques jusqu’à la gestion des sinistres. Des missions spécifiques peuvent être attribuées à l’IA comme : la collecte de preuves, le tri des données et le classement de données, la vérification de l’identité des clients, le calcul des primes, l’automatisation de nombreuses tâches répétitives et chronophages. Cela permet à la dématérialisation des tâches. L’IA est également utilisée dans l’amélioration de la relation avec le client et de leur satisfaction par le chatbot, le traitement des e-mails. Avec le blockchain, l’IA peut personnaliser les produits d’assurance en s’appuyant sur l’expérience client, ses besoins et ses attentes.

L’utilisation de l’IA permet de diminuer le risque et le coût de la fraude aux compagnies d’assurance en détectant les comportements frauduleux.

L’IA intervient également en cas de litiges des demandes d’indemnisation. Elle peut évaluer le préjudice en s’appuyant sur les algorithmes permettant de prévoir l’issue d’un dossier. Cependant, elle aide les personnes ayant peu de connaissances juridiques de disposer une estimation sur l’indemnisation et la portée des dossiers juridiques en leur offrant de l’argumentation. Ainsi, l’utilisation de l’IA favorise l’accès égal au droit (Lahana, 2022).

En effet, le déploiement de l’IA permet aux compagnies d’assurance d’améliorer leur efficacité et leur performance globale en matière de lutte contre la fraude. La figure ci-après récapitule les impacts de l’utilisation de l’IA dans le secteur de l’assurance.

Figure 2 : impact de l’IA pour les assureurs

Source : Rolland Berger, Symposium Sidexa.2018.

2. Les enjeux et les perspectives de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude 

2.1. Avantages de l’IA dans la prévention et la détection de la fraude

Les avancées de l’intelligence artificielle dans la détection des fraudes dans le secteur de l’assurance reposent bien évidemment sur l’utilisation des méthodes comme l’apprentissage automatique ou Machine Learning (ML) afin d’analyser les schémas de fraude, même les plus complexes et émergents. L’IA dispose de capacité d’analyser de quantité de données et offre des avantages cruciaux dans la détection des fraudes.

2.1.1. Amélioration de la détection de la fraude 

• L’utilisation de l’IA permet de détecter en temps réel les menaces. Elle permet de traiter le flux des données de façon ponctuelle. En ce sens, elle peut traiter toutes les données entrantes et bloquer les nouveaux risques et menaces automatiquement en quelques millisecondes. Elle offre une sécurité en indiquant rapidement les schémas et les tendances dans les données, permettant ainsi de repérer les activités frauduleuses instantanément. Comme le secteur de l’assurance fait partie du secteur financier, il gère des transactions et/ou des données sensibles en ligne, le déploiement de l’IA est devenu impératif pour détecter les fraudes de manière efficace. À cet effet, des méthodes et des logiciels de détection évolutifs sont utilisés par l’IA pour détecter, réagir en temps réel afin de prévenir et de protéger contre les attaques et les fraudes de tout genre, tant par sa dynamique que par sa vitesse d’exécution. L’apprentissage automatique ou machine learning (ML) en tant que technique de détection des fraudes réagit en temps réel et dynamique sur les menaces et se présente comme une solution efficace de protection continue face aux attaques et aux fraudes.

• Analyse précise des données : grâce aux algorithmes, l’IA peut analyser de grandes quantités de données, y compris les transactions, les profils de clients et les comportements inhabituels. Cela permet de détecter les anomalies et de signaler les cas suspects aux équipes de gestion des risques. Dans ce cadre, l’IA doit être alimentée systématique à l’aide de données historiques sur les différents types de fraude. L’IA analyse les données beaucoup plus efficace et rapide que l’intervention humaine. C’est un avantage concurrentiel pour le secteur de l’assurance en atténuant les menaces spécifiques et en répondant efficacement et automatiquement à la nature évolutive des menaces en ligne.

• Personnalisation des modèles de fraude : l’IA peut s’adapter et apprendre à partir des données historiques pour créer des modèles de fraude spécifiques à chaque compagnie d’assurance. Elle peut identifier les schémas de fraude spécifiques à un domaine (par exemple, les sinistres incendie ou les fausses déclarations) et améliorer la précision de la détection. En analysant les grandes quantités de données de fraudes, les algorithmes d’IA constituent et identifient des modèles de fraude pour améliorer les mesures de sécurité et détecter les anomalies, les nouvelles activités frauduleuses.

• Systèmes de gestion des risques : l’intégration de l’IA dans les systèmes de gestion des risques favorise l’évaluation et la hiérarchisation des menaces potentielles selon leur gravité.

2.1.2 Optimisation des ressources et la gestion des dossiers IARD

• Optimisation des flux de travail : L’IA peut automatiser certaines tâches, telles que la vérification des documents, la détection des anomalies et la gestion des réclamations. Cela permet aux équipes de se concentrer sur des tâches plus complexes et de réduire les coûts opérationnels. L’IA a la capacité d’analyser des masses énormes de données, ce qui permet de gagner en performance et en compétitivité, car elle permet à l’entreprise et à l’humain de faciliter considérablement le travail en gagnant du temps. L’IA analyse le flux de travail et l’améliore en réduisant les erreurs et en apportant des ajustements à temps réel par l’autonomisation et procure de l’efficacité organisationnelle. L’IA met en place un système de gestion des flux de travail sur des tâches les plus élémentaires et les plus répétitives pour économiser du temps et de l’argent. La gestion des dossiers IARD est une question opérationnelle pour le secteur de l’assurance, elle demande une grande coordination, contraignante pour l’assurance et pour le client. L’IA intégrée dans cette gestion opérationnelle, d’une part améliore le processus en détectant des comportements suspects dans le cadre des réclamations, des déclarations de sinistre et des demandes de souscription. Et d’autre part, elle permet aux assureurs non seulement d’offrir une expérience client exceptionnelle, mais aussi d’augmenter leur efficacité opérationnelle et de réduire leurs coûts. Ainsi, l’IA procède, en se référant aux données et aux expériences accumulées, à des analyses dans chaque étape de la gestion des dossiers, détermine la suite à donner tout en signalant les déclarations potentiellement frauduleuses, et prend des décisions pour faire progresser le processus dans le but d’aider et de soutenir le processus décisionnel humain de façon rapide et plus efficace.
• Réduction des faux positifs : avec l’utilisation des techniques d’apprentissage automatique, l’IA peut réduire les faux positifs (c’est-à-dire les alertes incorrectes) en affinant continuellement ses modèles de détection (Detection&Response). Cela améliore l’efficacité des enquêtes sur les cas de fraude réels. Les faux positifs peuvent engendrer de nombreuses conséquences indésirables entre autres l’insensibilité aux alertes entraînant une diminution de la réactivité et une baisse de la vigilance dans la détection des cas réels et des anomalies passagères, la perte de temps pour des vérifications supplémentaires. L’IA intégrant le système de sécurité avec des bases de référence, peut identifier les faux positifs et est capable de faire la différenciation, d’ajuster les alertes et les seuils, et d’analyser les alertes afin d’en assurer leur exactitude et leur pertinence.

2.1.3. Amélioration de la rentabilité 

L’IA peut automatiser divers process dans le secteur de l’assurance. Elle contribue à réduire les coûts en automatisant les tâches et en réduisant les niveaux d’intervention humaine. Cette automatisation permet de réduire les erreurs humaines et les incertitudes, d’accélérer les process de traitement et d’analyse des dossiers pour libérer du temps aux humains afin qu’ils puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. En analysant en temps réel les flux de données, elle peut repérer des anomalies potentielles qui pourraient indiquer une fraude. Cela permet d’intervenir rapidement pour prévenir les pertes financières.

L’IA est capable d’estimer les tendances futures des indicateurs financiers, elle aide à mieux anticiper les performances financières et ainsi d’aider à prendre des décisions stratégiques éclairées. En ce sens, l’IA permet de faire des prédictions précises. Elle contribue également au développement de nouveaux services et de nouveaux produits de manière efficace et efficiente. La rentabilité d’un investissement en IA par l’assurance peut se mesurer via différentes métriques comme l’amélioration de la chaîne de traitement des données ou encore le temps homme gagné en sous-traitant certaines tâches à l’IA.

2.2. Les inconvénients et défis de l’utilisation de l’IA 

Le secteur de l’assurance, à l’ère de l’intelligence artificielle, explore et s’adapte aux nouvelles technologies pour répondre les besoins des consommateurs et être compétitif. Le domaine de l’intelligence artificielle innove et se développe incessamment avec les avancées technologiques. Les assurances sont confrontées en permanence à des défis dans l’utilisation de l’IA et à la complexité des environnements technologiques.

2.2.1. Le coût de la mise en place de cette nouvelle technologie

L’intégration de l’IA est une forme de transition des processus manuels traditionnels vers des systèmes automatisés. D’une façon ou d’une autre, cette transition est perturbatrice et coûteuse pour le secteur de l’assurance. Elle nécessite des investissements onéreux entre autres dans l’infrastructure technologique, les mesures et règles d’intégration, mais surtout sur les nouvelles compétences (formation des employés ou recrutement). Il y a également les coûts d’inférence, c’est-à-dire les coûts des moyens utilisés pour le fonctionnement correct de l’IA (outils et densité des usages). La collecte de grandes quantités de données, souvent données à partir de sources externes, pour l’IA et le système ML implique aussi des coûts.

Afin de pouvoir faire tourner en permanence des IA capables de fournir des réponses optimales en un temps réduit et de façon dynamique, une puissance informatique considérable est à prévoir. Les risques numériques tels que les risques de disruption et les cybermenaces incitent les compagnies d’assurance à investir davantage et de façon considérable dans leur mise à jour et leur transformation technologique. Le coût concerne donc les dépenses d’investissement et les dépenses opérationnelles.

2.2.2. La sécurité et la fiabilité des données collectées 

Comme énoncé précédemment, l’IA permet de collecter et d’analyser d’énormes quantités de données, notamment des données personnelles. Cette capacité de traiter des informations n’est pas sans risques surtout pour les assureurs et les clients. Elle soulève des préoccupations en matière de la fiabilité des données collectées et de leur confidentialité. L’IA fournit une assistance client instantanée pour les requêtes, les réclamations. Le recours aux algorithmes d’IA peut entraîner un risque de violation de données et de l’utilisation abusive des informations personnelles, provoquant des dommages tant pour les assurés et que les assureurs (financiers et réputation) surtout quand elle est utilisée dans les processus décisionnels. Le pouvoir accordé à l’IA dans la prise de décision avec des actions automatisées résultant du traitement des données se fait souvent en l’absence de contribution et d’autorisation humaine. « Tous les produits et services de l’IA devraient être conçus de manière à garantir le droit des personnes à ne pas être soumises à des décisions qui les affectent de manière significative prises uniquement sur le fondement d’un traitement automatisé de données, sans que leur point de vue soit pris en compte », « les systèmes d’IA devraient être supervisés par des personnes, plutôt que par l’automatisation, afin d’éviter des résultats préjudiciables »¹⁶.

La fuite des données, déjà connue comme étant un problème de cybersécurité, représente également un facteur de risque exponentiel pour la sécurité des données. Les informations et données partagées avec l’aide de l’IA peuvent révéler des données techniques et personnelles confidentielles. Les conséquences de cette action sont lourdes comme l’accès non autorisé aux données, les violations de la conformité ou de la confidentialité et, bien évidemment, les violations de données.

2.2.3. Compagnies d’assurances françaises vs les compagnies internationales sur l’avancée de l’IA dans la fraude en Assurance IARD 

L’IA est impérative pour le secteur de l’assurance, et l’exploitation efficace des données et l’utilisation des diverses techniques d’IA constituent les décisions stratégiques prometteuses selon les assureurs. La lutte contre la fraude par le déploiement de l’IA apparaît comme le domaine le plus susceptible de bénéficier de l’utilisation à bon escient de l’IA et les avancées technologiques. Les compagnies d’assurance française considèrent que le déploiement des solutions d’IA transforme les processus internes et la relation client, les parcours clients en assurance IARD. Cette nouvelle technologie peut contribuer à l’amélioration des process et apporter à une réponse plus performante aux besoins nouveaux des assurés. D’après l’ACPR, trois grandes raisons ont poussé les organismes d’assurance à intégrer l’IA et la transformation numérique : (i) les attentes des clients qui se développent dans un espace digitalisé dont les usages digitalisés ont été confirmés par la récente crise sanitaire ; (ii) le contexte concurrentiel surtout à l’international avec l’émergence des nouveaux acteurs comme « assurtech » et « big techs » ; (iii) le développement incessant des nouvelles technologies qui façonnent les perspectives en matière d’analyse des données¹⁷. En France, d’après le rapport sur l’assurance dommages, « 62 % des dirigeants du secteur de l’assurance reconnaissent que l’Intelligence Artificielle (IA) permet d’améliorer la qualité de la souscription et de réduire la fraude et 43 % des souscripteurs font confiance et acceptent régulièrement les recommandations automatisées des outils d’analyse prédictive, mais beaucoup s’inquiètent encore de la complexité et de l’intégrité des données »¹⁸. Pour les Assureurs en IARD, les modèles prédictifs (IA, ML, LLM) jouent un rôle important dans la rationalisation de la souscription, toutefois, la majorité des entreprises ne disposent pas de capacités avancées sur ces modèles. Les systèmes de données posent encore des problèmes, les capacités des assureurs à traiter les données ne sont pas efficaces. Ce besoin d’efficacité dans les activités de l’assurance telles que la souscription, le traitement des sinistres et le service à la clientèle constitue un besoin urgent. L’objectif n’est pas seulement la réduction des coûts, mais également l’adaptation à l’évolution démographique et à l’évolution technologique. Seule la technologie permet d’être plus performant, plus rapide et plus précis, tout en nécessitant moins de ressources. De nombreux assureurs IARD français, tout en cherchant à optimiser leurs opérations, déploient l’automatisation des processus au moyen de l’IA. Ils intègrent des technologies avancées (callbots, chatbots) et des systèmes de prévention de la fraude dans la relation client en créant des interactions personnalisées et pertinentes, tout en optimisant les services client.

Dans le contexte international, chaque pays et chaque assurance disposent de systèmes, d’outils de détection et d’équipe référente pour la lutte contre la fraude. L’intégration de l’IA favorise la coordination en termes d’organisation et améliore le processus de détection et de gestion de la fraude. L’efficacité de l’IA est basée sur la qualité et la quantité des données. Le recours des assureurs à l’IA pour la gestion des applications émergentes de l’automatisation et des interactions de premières lignes avec les clients, est une pratique impérative pour les grandes compagnies internationales. Ces dernières font même intervenir des sociétés (InsurTech ou AssurTech) ou d’autres experts digitaux pour identifier les opportunités d’évolution et les risques de fraude en amont, en développant des mécanismes de détection de fraudes, intégrés à l’IA, avec des données sur les clients (comportement quotidien, éléments physiques, etc.). Leurs objectifs sont de permettre de mieux anticiper les risques et les sinistres, mais aussi une plus grande personnalisation des offres d’assurance, taillées sur mesure en fonction du profil de chaque assuré, et encore une plus grande automatisation du traitement des sinistres et des indemnisations.

2.3 Perspectives d’amélioration et d’évolution sur la prévention et la lutte contre la fraude

2.3.1 Synergie entre l’intégration de l’IA et des méthodes traditionnelles de prévention et lutte contre la fraude

Dans le secteur de l’assurance, la souscription du contrat à la déclaration de sinistre est auparavant matérialisée ou en version physique. L’IA permet de dématérialiser ce processus et de numériser les données. Ces deux méthodes peuvent être complémentaires en fournissant de la traçabilité et en satisfaisant aux différents clients selon leurs attentes et leurs capacités.

Dans l’assurance automobile et habitation, le contrat d’assurance offre la possibilité de prendre une couverture d’assurance sur les biens personnels. L’IA permet la collecte exponentielle de données et de réaliser une analyse pertinente. Les objets connectés comme la voiture connectée, la montre connectée, etc. et les appareils intelligents permettent de générer des connaissances approfondies sur les risques. Tout cela peut réduire les tentatives de fraude. Les compagnies d’assurance ont actuellement le choix d’investir ou non dans les insurtechs afin de moderniser leur fonctionnement traditionnel. L’avantage, c’est que l’IA prend en charge des tâches répétitives et complexes sous la surveillance de l’humain. Toutefois, les décisions finales sont analysées et prises finalement par l’humain.

Transformation de l’activité d’assurance

L’assurance est depuis toujours fondée sur l’interaction physique entre l’assureur et l’assuré. L’échange de courrier est moins fréquent après l’adaptation de l’IA. Ensuite, l’interaction multimodale avec l’utilisation des téléphones réduit encore cette interaction physique. L’évolution de la technologie avec les emails, les SMS, les systèmes de messagerie instantanée permet aux assureurs de traiter les opérations et les échanges d’informations depuis les appareils des assurés.

L’activité d’assurance est devenue par la suite une activité de gestion de flux. Les assurés ont choisi le canal de communication selon leurs besoins et demandes. Les compagnies d’assurance doivent adapter leurs solutions plus rapidement possibles pour satisfaire les attentes des assurés. Actuellement, l’utilisation massive des échanges numériques permet à l’intelligence artificielle de se présenter comme une solution incontournable pour gérer les activités répétitives.

Renforcement de l’intelligence situationnelle

L’IA appuie l’humain au traitement des demandes des assurés. Elle fournit des éléments d’analyse pour faciliter la prise de décision par le personnel de la compagnie d’assurance. Par ces éléments d’analyse avancés par l’IA, l’humain améliore la pertinence des réponses ou des propositions pour les assurés. En effet, l’IA optimise les processus décisionnels en donnant plus de précision grâce aux données massives. Les capacités analytiques avancées par l’IA conjuguées de l’expertise humaine mettent à la disposition des entreprises des solutions pour prévenir les risques potentiels comme la fraude à l’assurance.

L’IA et le jugement humain dans la prise de décision

Avec une masse de données disponible, l’IA peut aider la méthode traditionnelle à détecter la fraude. L’IA et l’humain collaborent pour avoir des données plus précises, rapides et efficaces dans l’analyse et la prévision des fraudes à l’assurance. L’avancement des systèmes IA est indéniable, également, le rôle des décideurs humains est primordial pour des activités sollicitant d’un jugement éthique, empathique, etc.

Les éventuelles modalités de prise de décision assistée par l’IA pourraient augmenter l’efficacité en matière de lutte contre la fraude et en matière d’indemnisation des sinistres. Elles suscitent une réflexion sur les aspects éthiques, réglementaires et humains dirigée par les collaborateurs humains.

En résumé, les méthodes traditionnelles concernant la lutte contre la fraude ne sont plus efficaces face aux menaces actuelles, car elles sont basées sur des règles statiques et elles reposent fortement sur le travail humain ¹⁹. Le Machine Learning est plus rapide, précis et rentable par rapport aux méthodes traditionnelles concernant la détection et la prévention des fraudes à l’assurance. L’association de la perspicacité humaine et de l’IA peut améliorer la lutte contre la fraude à l’assurance.

2.3.2 Renforcement des garanties éthiques dans l’utilisation de l’IA

Le renforcement des garanties éthiques sous-entend la confiance dans l’utilisation de l’IA dans l’assurance. La résolution du Parlement européen en 2019 a prévu des lignes directrices en matière d’éthique et d’IA en respectant la Charte des Droits fondamentaux et pour IA digne de confiance²⁰. Les sept exigences-clés pour que l’IA soit digne de confiance :

• Action et surveillance humaine : comprenant les droits fondamentaux, l’intervention humaine et le contrôle humain ;
• Robustesse technique et sécurité : résilience aux attaques et sécurité ; plan de repli et sécurité générale ; précision ; fiabilité et reproductibilité ;
• Respect de la vie privée et gouvernance des données : respect de la vie privée, de la qualité et de l’intégrité des données ; accès aux données ;
• Transparence : traçabilité, explicabilité et communication ;
• Diversité, non-discrimination et équité : éviter les biais injustes ; l’accessibilité et la conception universelle ; la participation des parties prenantes ;
• Bien-être sociétal et environnemental : durabilité et respect de l’environnement ; impact social ; société et démocratie ;
• Responsabilité : auditabilité ; la réduction au minimum des incidences négatives et la communication à leur sujet ; les arbitrages et les recours.

Ces exigences clés sont représentées par la figure suivante :

Figure 3 : Interrelation des sept exigences évaluées tout au long du cycle de vie d’un système d’IA

Source : GENH IA. 2019. Lignes directrices en matière d’éthique pour une IA digne de confiance. Commission européenne.

Selon ces lignes directrices, les principes éthiques dans le contexte des systèmes concernent le respect de l’autonomie humaine, la prévention de toute atteinte, l’équité et l’explicabilité. L’adoption de l’IA soulève des implications éthiques, plus particulièrement la confidentialité, la sécurité et la responsabilité.

Les compagnies d’assurance devraient ainsi prendre des mesures proactives pour intégrer des principes éthiques solides dans l’utilisation de l’IA. Ces principes éthiques concernent la responsabilité et la gouvernance. Ces deux questions impliquent l’établissement des lignes directrices dans la responsabilité en cas de préjudice et la modalité de prise de décision.

L’intégration des principes éthiques à l’utilisation de l’IA dans les politiques et procédures de l’entreprise est essentielle. L’évaluation de la conformité doit être régulière pour s’assurer que l’IA est déployée de manière éthique et responsable. Cette évaluation régulière contribue à renforcer la confiance des parties prenantes. Des principes devront être établis pour assurer une supervision humaine adéquate concernant l’utilisation de l’IA. Il est essentiel également de définir les processus de surveillance et de contrôle de qualité du contenu généré par l’IA.

Les compagnies d’assurance doivent garantir qu’elles assument la responsabilité liée à l’utilisation de l‘IA. Elles doivent disposer des collaborateurs correctement formés sur les enjeux éthiques. Les assurances doivent mettre en place par exemple des processus d’évaluation des potentiels risques ainsi que des mesures d’atténuation.

2.3.3 Sensibilisation des assurés sur l’impact de la fraude

La fraude présente des impacts touchant les compagnies d’assurance ainsi que les particuliers. Il est nécessaire de se protéger contre les fraudeurs et d’assurer l’intégrité du secteur par la sensibilisation. L’un des moyens efficaces pour lutter contre la fraude est d’être informé et s’en informer pour les souscripteurs.

Des sujets de sensibilisation concernent principalement : les réclamations, le coût de la fraude et les impacts de la fraude sur les assurés, la protection contre la fraude, le signalement de la fraude à l’assurance, les sanctions correspondantes, la réglementation, les droits et devoirs de l’assuré en matière de lutte contre la fraude, la protection des comptes des assurés et leurs responsabilités, les mesures de vigilance et tant d’autres.

Il existe également des programmes de sensibilisation à la fraude à l’assurance. Ils visent à sensibiliser et à fournir des ressources et à proposer des conseils sur la manière de prévenir et de signaler la fraude.

La compréhension de l’importance de la sensibilisation à la fraude à l’assurance est importante pour protéger contre les fraudeurs. La sensibilisation en matière d’impact de la fraude à l’assurance peut se faire par :

• Une organisation des séances d’information régulières : en couvrant des aspects de la fraude, fournir aux assurés les connaissances et outils nécessaires pour identifier et prévenir la fraude ;
• Une étude de cas pour partager des expériences : le partage d’études de cas réels, en soulignant l’importance de la prévention sur le plan financier et la réputation des compagnies d’assurance ;
• Une communication continue : les compagnies d’assurance doivent communiquer régulièrement avec les assurés sur les tendances et l’évolution de la fraude. La sensibilisation doit se faire d’une manière continue en incitant les assurés à s’engager dans la prévention des fraudes ;
• Un encouragement des partages d’information avec les proches des assurés sur la prévention de la fraude et pour l’adoption des pratiques en ligne sûres.

Ces actions sont considérées comme une participation à la lutte contre la fraude. L’assuré doit être engagé dans la prévention et la lutte contre la fraude pour ne pas subir les impacts néfastes de ces crimes.

CONCLUSION

La fraude à l’assurance se présente comme un crime que tous les assurés paient. Elle constitue une menace pour les consommateurs et les assureurs. L’adoption des outils destinés à détecter et à protéger les risques de la fraude permet de diminuer leur fréquence et leur gravité et par conséquent à diminuer les primes d’assurance, et les pertes financières. L’intelligence artificielle apporte de l’innovation dans le domaine d’assurance, plus particulièrement dans la lutte contre la fraude.

Les usages de l’IA dans la prévention et la protection de la fraude sont associés à un gain important de productivité et d’efficacité. L’intelligence artificielle assure un traitement plus rapide des dossiers en simplifiant le processus de déclaration pour les assurés et en améliorant l’expérience client (Kelley & coll., 2018). L’automatisation de l’évaluation des sinistres favorise le principe d’impartialité et d’égalité de traitement envers les clients d’une compagnie d’assurance.

L’introduction de l’intelligence artificielle au sein de la lutte contre la fraude à l’assurance, d’une manière responsable et éthique, contribue à l’amélioration des services fournis aux clients. L’adoption de l’IA dispose également des défis. Les coûts d’implémentation, les considérations éthiques et réglementaires complexes, une connaissance approfondie de la technologie sont des défis à relever.

Le groupe d’experts de l’Union européenne recommande de favoriser une complémentarité entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle. Le déploiement de l’IA doit être sous la supervision humaine. L’adoption de l’IA responsable relève de risques considérables comme la protection des données.

La sensibilisation des assurés s’avère cruciale dans la lutte contre la fraude. Elle consiste à miser sur la prévention de la fraude. L’utilisation de l’IA dans l’assurance n’est pas nécessairement sans risques. L’évolution rapide des technologies dans le secteur d’assurance implique une réflexion sur les enjeux éthiques sur leur utilisation. La protection des données personnelles nécessite une certaine vigilance et une gestion rigoureuse. Celles-ci engagent totalement la capacité humaine pour lutter contre la fraude à l’assurance.

ANNEXES

Annexe 1 : Livre blanc de Levo Consultants, « La gestion de la fraude externe dans l’assurance et dans la banque », septembre 2021 : Réponses des assurés sur les raisons du pourquoi ? et du comment ? ils sont prêts à frauder à l’assurance (sources : Etudes YouGov 2019)

BIBLIOGRAPHIE

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Lahana, M. (2022). DataJust ou l’algorithisation du dommage corporel: retour sur la décision du Conseil d’Etat. Village de la justice.

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Villani, C. (2018). Al For Humanity: Donner un sens à l’intelligence artificielle.

WEBOGRAPHIE

1 https://www.alfa.asso.fr/fraude-a-lassurance/#:~:text=En%202022%2C%20on%20constate%20120,encore%20peu%20significatif%20cette%20ann%C3%A9e.

2 https://www.argusdelassurance.com/les-assureurs/mutuelles/top-20-de-l-assurance-2023-l-assurance-francaise-dynamique-malgre-les-vents-contraires.229750

3 https://www.franceassureurs.fr/wp-content/uploads/2022/09/2-1_vf_assurance-dans-les-teritoires_1.pdf

4 https://www.mordorintelligence.com/fr/industry-reports/france-property-casualty-insurance-market

5 https://fr.statista.com/statistiques/513720/prime-moyenne-contrats-assurance-multirisques-habitation-france/

6 https://www.franceassureurs.fr/nos-chiffres-cles/assurance-de-dommages-et-responsabilite/lassurance-habitation-en-2022/

7 https://www.franceassureurs.fr/nos-chiffres-cles/assurance-de-dommages-et-responsabilite/lassurance-automobile-des-particuliers-en-2022/

8 https://www.argusdelassurance.com/jurisprudence-automobile/actualite/les-chiffres-cles-de-l-assurance-automobile-en-2022.226798

9 France Assureurs. 2022. L’assurance automobile des particuliers en 2022. Assurances des biens et de responsabilités.

10 La fabrique d’assurance. 2019.Livre blanc. Intelligence artificielle et éthique dans le secteur de l’assurance.

11 Idem.

12 https://www.alfa.asso.fr/fraude-a-lassurance/

13 https://securite.developpez.com/actu/355709/Les-membres-de-la-generation-Z-sont-plus-sensibles-a-la-fraude-que-les-autres-groupes-d-age-et-la-commettent-a-un-rythme-plus-eleve-selon-un-rapport-de-Sift/

14 La revue du digital. La startup Weproov dope son IA d’inspection des carrosseries de véhicules sur https://www.larevuedudigital.com/la-startup-weproovai-dope-son-ia-daudit-des-dommages-causes-aux-carrosseries-de-vehicules

15 https://www.acapella-consulting.fr/21/ia-assurance-lassurance-habitation

16 https://rm.coe.int/2018-lignes-directrices-sur-l-intelligence-artificielle-et-la-protecti/168098e1b8

17 https://acpr.banque-france.fr/sites/default/files/medias/documents/20220114_as132_transfo_numerique_assurance.pdf

18 https://www.capgemini.com/fr-fr/actualites/communiques-de-presse/les-dirigeants-du-secteur-de-lassurance-estiment-que-lia-va-ameliorer-la-qualite-de-la-souscription-et-reduire-la-fraude-meme-si-les-souscripteurs-se-montrent-sceptiques/

19 https://datadome.co/fr/learning-center/comment-ameliorer-la-detection-de-la-fraude-avec-le-machine-learning/

20 Lignes Directrices en matière d’Ethique pour une IA digne de confiance, 8 avril 2019 https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation.1.html