Solution de détection de la fraude : pourquoi les assureurs ne peuvent plus se contenter de l’IA

Comment une solution de détection de la fraude peut-elle encore être fiable à l’ère des documents générés par l’IA ?
C’est la question que se posent aujourd’hui les assureurs, les courtiers et les acteurs du retail, confrontés à une accélération des fraudes rendues simples, rapides… et accessibles à tous.

La réponse est inconfortable, mais de plus en plus évidente : la détection seule ne suffit plus.
La lutte contre la fraude assurance doit changer de logique.

La fraude à l’assurance devient industrielle (et l’IA l’alimente)

La fraude n’est plus marginale. Elle se standardise, s’automatise, et devient industrialisée.

Prenons les Pays-Bas par exemple où des chiffres édifiants viennent d’être publiés par les assureurs et les retailers.
Les signaux sont déjà très clairs :

• Plus de 9 000 fraudes à l’assurance recensées en 2024, soit 1 000 de plus qu’en 2023.
• En décembre, des e-commerçants avec retours automatisés (dont Amazon, Zalando et ASOS) ont déclaré avoir reçu au moins 1 000 réclamations manipulées par l’IA sur le mois.

Concrètement ? Un client achète un pantalon en ligne (≈50€), utilise un outil d’IA pour faire apparaître le vêtement “gravement endommagé” sur une photo, envoie sa réclamation… et obtient un remboursement ou un échange, alors que le produit est intact.

La fraude devient quasi gratuite pour le fraudeur.
Et surtout : elle devient facile à exécuter.

Pourquoi une solution de détection de la fraude atteint vite ses limites

Face à cette menace, la réaction est logique : renforcer son système de détection de la fraude à l’assurance.

Analyse d’images, détection d’anomalies, scoring, recoupements… Les assureurs investissent dans l’IA pour “trier le vrai du faux”.

Mais il existe un problème structurel :

• Les IA utilisées pour frauder sont accessibles, simples, peu coûteuses (parfois gratuites), et mises à jour en continu.
• Les IA de détection deviennent de plus en plus complexes, de plus en plus chères… et ne peuvent pas promettre le “zéro doute”.
• Les équipes de gestion au sein des compagnies d’assurance et des retailers devront en permanence être sur le qui-vive et être formée pour rester à jour sur l’usage des outils.

Dans l’article, un expert souligne un cas typique : une fissure de pare-brise générée par IA peut être quasiment indiscernable d’une vraie. Or, selon les contrats d’assurance et le montant du sinistre, l’indemnisation peut être accordée sur la base d’une simple photo.

Résultat : si la fraude n’est pas détectée, les indemnisations montent… et les primes aussi pour les assurés honnêtes.

Et même quand la détection est performante, une réalité demeure, celle qui dérange :
il y aura toujours un doute a posteriori.

Ce qui se passe aux Pays-Bas annonce la trajectoire de la France

Ce qui arrive aux Pays-Bas n’est pas une anomalie.
C’est un avant-goût de ce qui attend l’écosystème européen, et donc la France.

Pour les assureurs, les enjeux sont multiples :

• hausse des indemnisations indues,
• coûts opérationnels croissants (contrôles, enquêtes, outils),
• risques juridiques et réputationnels,
• et un sujet explosif : les soupçons injustifiés qui pénalisent des clients honnêtes.

La prévention des fraudes à l’assurance devient donc un enjeu central… mais elle ne peut pas reposer uniquement sur une course à l’armement algorithmique.

Le problème de fond : décider sur la base de “documents”

La plupart des approches actuelles reposent sur le même schéma :

1. Un assuré envoie des documents (photo, facture, justificatif).
2. L’assureur tente de “vérifier” ensuite via un système de détection de la fraude à l’assurance.
3. On statue… avec une part d’incertitude.

Le souci, c’est que le document est désormais un format hautement manipulable :
une image, une facture ou un justificatif ne prouvent plus grand-chose s’ils sont isolés.

La question devient alors : comment réduire le doute avant même d’entrer dans la phase de détection ?

Changer de paradigme : de la détection à la prévention dès l’origine

Il existe une autre voie : bloquer la fraude dès le départ, au moment où la preuve est produite.

Autrement dit : ne plus “analyser après”, mais fiabiliser avant.

C’est précisément l’approche des tiers de confiance numériques comme Certificall : des acteurs qui permettent de capturer des preuves avec des garanties fortes d’authenticité et d’intégrité.

Certificall : certifier les preuves terrain pour réduire le doute

Certificall certifie les données numériques et les transforme en preuves infalsifiables : horodatage de photo, vidéo, avec géolocalisation, via une application mobile ou par API sur les logiciels métiers de ses clients et partenaires. Les preuves deviennent juridiquement recevables en droit français et européen.

L’idée est simple : quand la preuve est capturée, elle est encadrée et scellée, plutôt que laissée “libre” puis contestable.

Certificall s’intègre dans les process métiers (assurance, BTP, transport, immobilier, collectivités) et couvre des cas d’usage typiques :

• état des lieux,
• suivi de chantier (avant / pendant / après),
• preuve de bonne exécution d’une prestation,
• déclaration de sinistre et dommages subis.

Concrètement, la certification repose notamment sur :

• géolocalisation renforcée,
• horodatage qualifié eIDAS,
• cachet de signature conforme eIDAS via un tiers de confiance,
• stockage sécurisé (jusqu’à 10 ans selon les besoins),
• certificats infalsifiables (format PDF/A, empreinte cryptographique) et traçabilité.

Et surtout : une trame métier peut guider l’utilisateur sur le terrain pour collecter des preuves pertinentes, cohérentes, complètes — intégrées au quotidien opérationnel.

Ce que ça change pour une solution de détection de la fraude

Une solution ou un logiciel de détection de la fraude, notamment pour l’assurance, reste utile. Mais son rôle évolue :

• Elle ne doit plus être le dernier rempart qui “devine” le vrai du faux.
• Elle doit s’appuyer sur des preuves dont l’authenticité est déjà renforcée.

Autrement dit : moins de dépenses pour courir après le faux, plus de valeur à sécuriser le vrai.

Conclusion : la décision ne peut plus reposer sur de simples « fichiers » ou déclarations

Dans un monde où tout peut être falsifié, la prise de décision ne peut plus se baser sur de simples documents.

Elle doit être intégrée dans des processus opérationnels qui reposent sur des preuves certifiées par des tiers de confiance numériques — dès la capture, dès la déclaration, dès l’origine.

Parce qu’à l’ère de l’IA, l’enjeu n’est plus seulement de détecter la fraude.
C’est de réduire le doute.