Qu'est-ce qu'un modèle de détection de fraude efficace ?
Un bon modèle ne se base pas sur une seule variable. Il croise dozens de signaux : historique du client, cohérence des déclarations, timing des sinistres, recoupement avec les bases de données publiques.
Les signaux analysés
- Fréquence de sinistres vs moyenne sectorielle
- Décalage entre la date de l'événement et la date de déclaration
- Incohérence entre les photos transmises et la description
- Multiplication des déclarations dans un court laps de temps
- Analyse sémantique des descriptions (mots clés, formulation)
Le scoring de risque en temps réel
Chaque dossier reçoit un score de 0 à 100. En dessous de 20 : traitement automatique standard. Entre 20 et 60 : revue par un expert. Au-dessus de 60 : investigation approfondie.
Ce scoring ne remplace pas l'expert — il le rend plus efficace. L'expert passe moins de temps sur les dossiers légitimes et plus de temps sur les cas suspects.
Ce qu'il faut savoir
La détection de fraude par IA n'est pas infaillible. Elle a un taux de faux positifs. C'est pour cela que l'humain reste dans la boucle pour les cas limites. L'IA est un outil, pas un juge.