Dossiers complexes : de l’analyse à la détection de fraude documentaire, comment l’intelligence artificielle est devenue un levier de performance ? C’est le sujet de cette interview.
Explosion des volumes de documents digitalisés, sophistication des fraudes, complexité croissante de certains sinistres…Dans un contexte où l’œil humain et l’analyse des gestionnaires peuvent atteindre des limites, Shift Technology revendique une approche globale et métier de l’intelligence artificielle appliquée à la gestion des sinistres et prestations, ainsi que de la fraude. Au-delà de la fraude documentaire “classique”, l’éditeur mise sur sa capacité à traiter les dossiers les plus complexes, en combinant analyse documentaire, données structurées et enrichissements avec des données externes. Entretien avec Raphaël Secheyron, ingénieur avant-vente senior chez Shift Technology.
Jean-Luc Gambey – On parle beaucoup de fraude documentaire depuis quelques années. En quoi le sujet a-t-il profondément évolué ?
Raphaël Secheyron – La fraude documentaire n’est pas un sujet nouveau, mais son ampleur et sa complexité ont radicalement changé. Il y a encore quatre ou cinq ans, beaucoup de fraudes étaient grossières, visibles à l’œil nu. Aujourd’hui, on observe deux phénomènes simultanés : une hausse massive des volumes de documents à traiter et une démocratisation de la falsification, beaucoup plus sophistiquée, souvent indétectable sans outils avancés. Les documents peuvent être entièrement fabriqués, subtilement modifiés ou réutilisés à partir de sources trouvées en ligne. À ce niveau-là, le contrôle humain seul ne suffit plus.
Comment Shift s’est positionné face à cette montée en complexité ?
RS – Chez Shift, la fraude documentaire n’a jamais été traitée comme un silo. Autrement dit, nous considérons que le document seul ne “parlera pas suffisamment ». Aussi, pour une détection optimisée, il faut passer par une analyse globale du document, lui donner du contexte. Historiquement, nous travaillons à la fois sur les données structurées issues des systèmes de gestion et sur les documents eux-mêmes.
Ce qui fait la différence, c’est notre connaissance métier de l’assurance, intégrée dans notre couche d’IA. L’intelligence artificielle de Shift évalue, priorise, conseille et automatise la gestion des sinistres et prestations.Chaque dossier est analysé selon plusieurs critères de complexité : couverture, responsabilité, cohérence des documents, suspicion de fraude, blessures corporelles, historique, comparaison statistique, etc… Autrement dit, si l’on sait traiter un dossier complexe, on sait évidemment traiter un dossier plus simple.
Concrètement, comment se structure cette approche “augmentée” du traitement documentaire ?
RS – Il y a trois niveaux clés.
- L’analyse du document lui-même
On examine la structure, les métadonnées, les zones modifiées, les incohérences visibles ou invisibles à l’œil nu, et on compare les documents aux modèles frauduleux déjà identifiés dans nos bases. C’est le socle, mais ce n’est pas suffisant. - L’analyse du contenu métier
Dates incohérentes, montants aberrants, actes médicaux incompatibles avec une spécialité, incohérence médicale, factures non plausibles selon le contexte (notamment la comparaison avec les pairs) ou le pays, etc… On est déjà dans une logique métier, pas seulement technique. - L’enrichissement par des données externes et internes
C’est là que la valeur se crée vraiment. On croise le document avec :
- Des référentiels externes (météo, registres professionnels, bases économiques, données médicales publiques),
- Et les données historiques du contrat et de l’assuré.
On obtient alors une vue à 360° du document dans son contexte réel.
Beaucoup d’acteurs promettent des analyses “en temps réel”. Est-ce réaliste ?
RS – Shift a déployé chez de nombreux clients une détection en temps réel. Mais il est important de noter qu’une analyse complète ne se fait pas en une seconde. Extraire le texte (OCR), analyser la structure, croiser avec des données externes, prendre en compte l’historique… tout cela prend du temps de calcul.
Chez Shift, nous favorisons une détection fiable, expliquée et exploitable, encrée dans un besoin métier, plutôt qu’une promesse marketing creuse. Le vrai enjeu, ce n’est pas la vitesse brute, c’est le moment de la détection (avant paiement idéalement), la qualité de la décision et la capacité à guider le gestionnaire sans le noyer sous des faux positifs.
Justement, que devient une alerte générée par l’IA ?
RS – Une alerte n’a de valeur que si elle est actionnable. Nous utilisons des approches multi-facteurs avec des scores de suspicion, pour hiérarchiser les cas et expliquer pourquoi un document est jugé sensible. L’objectif n’est pas de dire “ce document est frauduleux”, mais « Voici les signaux de suspicion observés, leur poids, et le niveau de risque global. » Ensuite, selon le contexte, le traitement peut être automatisé ou confié à un gestionnaire avec une aide à la décision claire. Tout ceci est accéléré par un ensemble de fonctionnalités permettant de traiter l’alerte avec un workflow configurable, des courriers et relances pré-paramétrés…
Tous les marchés se prêtent-ils de la même façon à cette approche ?
RS – Non. En terme de fraude documentaire, il n’existe pas une assurance, mais des assurances :
- En santé, en France, la majorité des flux sont automatisés et structurés. La fraude documentaire représente une part plus marginale, mais reste pertinente sur certains périmètres.
- En revanche, en santé internationale, les documents sont beaucoup plus nombreux et hétérogènes : l’analyse documentaire devient centrale
- En prévoyance, on est clairement sur des dossiers complexes, avec de multiples documents de différentes natures, des incohérences inter-documents. Dans ce cas, la valeur de l’IA est maximale.
- En IARD, la multiplicité des prestataires et par voie de conséquence des gabarits de devis ou de factures rendent la détection d’un document altéré ou d’un faux document de plus en plus difficile.
Dans ces cas-là, l’enjeu n’est pas seulement la fraude, mais la cohérence globale du dossier, le temps de traitement et la sécurisation des décisions à fort impact financier.
Peut-on dire que la vraie compétence se joue aujourd’hui sur les dossiers complexes ?
RS – Oui, clairement. Les contrôles “basiques” sont devenus un pré-requis. Ils protègent contre certaines fraudes, évitent les cas grossiers. Mais ils ne créent pas d’avantage compétitif durable. La valeur porte sur la capacité à :
- Automatiser intelligemment,
- Comprendre des dossiers non linéaires,
- Croiser documents, données et contexte,
- Et accompagner les gestionnaires sur les décisions sensibles.
C’est là que Shift se démarque réellement avec une IA qui est aussi pensée pour les dossiers qui posent vraiment problème.
En résumé, comment définiriez-vous l’approche Shift ?
RS – Shift, c’est une plateforme modulaire qui s’adapte aux besoins réels des assureurs. Fraude sur les données structurées, fraude documentaire seule, analyse documentaire globale, automatisation de la gestion des sinistres et prestations, lutte contre le blanchiment et financement du terrorisme… tout est interconnecté. Finalement, nos clients peuvent chercher un “produit anti-fraude” ou un “produit document”. Mais s’ils cherchent à mieux gérer leurs sinistres, en particulier les plus complexes, notre intelligence artificielle et notre expérience nous permettent de nous adapter au contexte et besoins particuliers de chacun de nos clients et d’apporter un maximum de valeur.