Des photos de sinistres retouchées en quelques secondes, des dommages habitation fabriqués de toutes pièces, des scanners médicaux synthétiques impossibles à distinguer d’un vrai : la fraude à l’assurance entre dans une nouvelle ère. Des outils qui nécessitaient autrefois des compétences techniques sont désormais gratuits et utilisables en quelques minutes par n’importe qui.
Des analyses alertent sur la montée en puissance des contenus manipulés par IA dans les déclarations de sinistres. La réponse du secteur passe par une contre-IA aussi sophistiquée que la menace.
Le rapport publié début mai 2026 par Roots Automation dans son bilan mensuel de l’IA dans l’assurance a mis en lumière une réalité qui commence à préoccuper sérieusement les gestionnaires de sinistres : les contenus générés ou manipulés par IA apparaissent désormais dans les déclarations de sinistres de toutes les branches : assurance habitation, auto, santé et lignes spécialisées. Des photos de dommages habitation gonflés, des accidents de voiture mis en scène, des scanners médicaux synthétiques : la fraude documentaire franchit un cap qualitatif inédit. « Nous avons atteint un point où les gestionnaires de sinistres ne peuvent plus se fier uniquement à leurs yeux face à ces images générées par IA », avertit Shift Technology, spécialiste mondial de la détection de fraude par IA.
Le phénomène s’accélère en France aussi
En France, Leocare a documenté cette mutation depuis 2025. Fini les simples falsifications de documents à la main : les fraudeurs effacent désormais rayures, fissures ou impacts sur les photos de leur véhicule grâce à des outils d’IA générative grand public, avant de déclarer ces mêmes dégâts comme de nouveaux sinistres quelques semaines plus tard. Certains utilisent des véhicules similaires avec la plaque du sinistré. « Avec l’IA, il devient possible d’effacer un dommage en quelques clics », soulignait Christophe Dandois, CEO de Leocare. Selon l’assurtech, jusqu’à 10 % du prix d’une assurance peut être consacré à la détection et à la prévention des fraudes : un coût qui se répercute mécaniquement sur les primes de l’ensemble des assurés honnêtes.
L’Agence de lutte contre la fraude à l’assurance (ALFA) avait déjà documenté 485 millions d’euros de fraudes détectées en 2023 dans l’assurance IARD, dont 236,8 millions d’euros pour l’automobile et 247,7 millions d’euros pour les incendies et risques divers. Des chiffres qui, avant même l’accélération de l’IA générative, témoignaient d’une réalité massive et structurelle.
La contre-IA : une riposte technique et systémique
Face à cette menace, les acteurs technologiques répondent par l’IA elle-même. Shift Technology a développé des capacités d’analyse d’images capables d’identifier les contenus manipulés ou générés, un défi particulièrement complexe à l’heure où les smartphones appliquent eux-mêmes des traitements d’IA sur toute photo avant envoi. « Ce que l’IA a contribué à créer, elle peut aussi aider à le détecter », fait valoir la société. Le principe : croiser les métadonnées des fichiers, analyser les incohérences d’éclairage ou de pixellisation, et comparer avec des signatures de sinistres authentiques issues de bases de données massives.
Mais la technologie seule ne suffit pas. La solution préventive la plus efficace reste la visio-assistance en temps réel : permettre à un expert d’évaluer le sinistre via le smartphone de l’assuré, en direct, élimine toute possibilité de mise en scène ou de manipulation d’image a posteriori. Plusieurs assureurs français développent ce type de dispositif. Plus largement, les acteurs du secteur convergent vers une conviction : la lutte contre la fraude ne peut plus reposer sur une course aux armements algorithmiques. Elle doit changer de logique : de la détection pure vers la prévention structurelle, en sécurisant les canaux de déclaration dès le premier contact.
La gouvernance de l’IA appliquée à la lutte contre la fraude soulève également des questions réglementaires : comment s’assurer que les systèmes de détection ne génèrent pas de faux positifs qui pénaliseraient des assurés de bonne foi ? Comment documenter et auditer les décisions automatisées de rejet ? Des questions que l’AI Act européen, progressivement entré en application, commence à structurer, mais dont les assureurs devront s’emparer de manière proactive bien avant que le régulateur ne frappe à leur porte.
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Sources utilisées : Roots.ai, mai 2026 / L’Assurance en Mouvement, 31 mars 2026 / Shift Technology / Certificall.app, janvier 2026 / ALFA 2023 / L’Argus de l’Assurance