Fraude assurance santé, une détection en temps réel

La fraude en assurance santé évolue vers plus de sophistication et d’industrialisation, impliquant à la fois des professionnels de santé (actes fictifs, surfacturation, collusions) et des assurés (déclarations mensongères, faux documents, réseaux sociaux). Face à ces pratiques, la digitalisation et l’intelligence artificielle (IA) deviennent des leviers essentiels pour détecter, prioriser et traiter les cas en temps réel grâce à l’analyse multi-sources, le machine learning, le NLP, l’OCR et l’analyse de réseaux. L’IA permet d’accélérer les investigations, renforcer la transparence, réduire les paiements indues et produire un effet dissuasif sur les fraudeurs, tout en restant un outil d’aide à la décision validé par des gestionnaires humains. La mutualisation des données, la collaboration inter-acteurs et le respect des contraintes réglementaires sont également essentiels pour améliorer l’efficacité des dispositifs. Les innovations à venir incluent l’IA agentique, le partage sécurisé entre organismes et l’optimisation continue des modèles de détection.

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