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Révolution de la data

Le secteur de l'assurance mise sur le partage de données pour mieux lutter contre la fraude

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Publié le

L’Agence pour la lutte contre la fraude à l’assurance a mis en place, avec le concours de Shift Technology, un outil pour collecter les datas des quelque 8 millions de sinistres auto recensés chaque année et détecter les éventuelles escroqueries.

Le secteur de l'assurance mise sur le partage de données pour mieux lutter contre la fraude
En France, les assureurs auto enregistrent quelque 8 millions de sinistres par an, soit 22 000 déclarations par jour.

Fin avril 2018, la gendarmerie de la Haute-Vienne interpellait sept personnes impliquées dans la vente de véhicules d’occasion trafiqués et la simulation d’accidents afin d’obtenir le remboursement des épaves. Une escroquerie qui, au total, aura causé un préjudice d’environ 300 000 euros à des particuliers et des assureurs. Cette affaire est loin d’être un cas isolé. Selon les chiffres de l’Agence pour la lutte contre la fraude à l’assurance (Alfa), association qui regroupe plus de 280 adhérents assureurs, les escroqueries (détectées) à l’assurance dommages représentaient en 2016 plus de 300 millions d’euros d’enjeux financiers. Et encore ne s’agit-il que de la partie émergée de l’iceberg, qui avoisinerait au total plus de 2,5 milliards d’euros.

C’est la raison pour laquelle les assureurs ont donné une nouvelle impulsion à la lutte contre la fraude. Si chacun d’eux s’est doté de moyens humains et techniques pour juguler ce phénomène, ils ont jugé nécessaire de lancer un véritable outil de marché afin de détecter plus facilement et rapidement les escroqueries en bande organisée. "C’est une première importante en France. L’ensemble de la profession a été sensibilisé à l’intérêt de mettre en commun ses données", souligne le directeur de l’Alfa, Maxence Bizien, ex-responsable de la gestion des risques et conformité, chargé de la lutte contre la fraude à l’assurance chez Generali France.

22 000 déclarations de sinistres par jour

Le projet mené sous la houlette de l’Alfa a demandé près de trois ans de travaux préparatoires (expérimentation, choix des prestataires, développement technique…). Il est entré en 2018 dans sa phase de mise en production. Le choix a été fait, au moins dans un premier temps, de traiter l’assurance automobile. "C’est un produit plutôt normé, avec des garanties relativement communes et un bien assuré – le véhicule – assez standard", justifie Pierre-Louis Blanc, le président de l’Alfa et directeur actuariat et pilotage Iard au sein d’Axa France. Et d’ajouter : "Un bilan sera réalisé en 2019 et le conseil d’administration de l’Alfa pourrait alors étendre le champ d’action de l’outil." Il insiste bien sur le périmètre : "l’outil ne concerne ni la fraude d’opportunité, ni la fraude à la souscription, pour lesquelles le retour sur investis­sement est trop faible. Il est conçu pour détecter la fraude lourde lors des sinistres, celle menée avec préméditation, à grande échelle. Et seuls les cas impliquant plus de deux assureurs seront remontés."

En France, les assureurs auto enregistrent quelque 8 millions de sinistres par an, soit 22 000 déclarations par jour. Le big data permet désormais de trouver rapidement dans cette masse d’informations des indices de potentielles escroqueries. Shift Technology a été retenu par l’Alfa pour mener à bien cette tâche : "L’expertise de cette start-up dans la lutte contre la fraude va nous permettre de gagner du temps", relève Pierre-Louis Blanc. Mais, comme toujours, la discrétion est de mise sur la nature exacte du process déployé. Pas question de donner trop de détails aux fraudeurs quant aux mailles du filet mis en place pour les attraper. Les assureurs auto devaient se brancher sur cet outil au fur et à mesure. L’Alfa visait entre 30 et 50 % du marché de l’assurance auto couvert fin 2018, sachant qu’un premier bilan sera réalisé cette année.

2015
Réflexion de l’assurance sur le renforcement de la lutte contre la fraude et le rôle complémentaire du marché vis-à-vis des sociétés
2016
Expérimentation concluante sur les gains d’une mise en commun de données
2017
Construction de l’outil de détection des fraudes
2018
Production de l’outil en deux étapes, en juin et en septembre

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