Fraude à l’assurance : l’IA, arme à double tranchant ?
Dans la lutte contre la fraude à l’assurance, l’intelligence artificielle s’impose désormais comme une arme à double tranchant, utilisée autant par les escrocs que par les assureurs eux-mêmes. Le secteur vit un basculement sans précédent. Selon l’Agence de lutte contre la fraude à l’assurance (Alfa), 902 millions d’euros de fraudes ont été identifiés en 2024, toutes branches confondues, soit une progression de 54 % par rapport à 2023, année où les fraudes détectées en assurance IARD atteignaient déjà 485 millions d’euros, dont 236,80 millions pour l’automobile et 247,70 millions pour les incendies et risques divers. Cette envolée s’explique par la professionnalisation des fraudeurs, qui s’appuient massivement sur les technologies génératives pour industrialiser leurs méthodes, tandis que les compagnies déploient à leur tour des solutions d’IA pour contrer la menace.
Une industrialisation accélérée par l’intelligence artificielle
Le directeur général de l’Alfa, Maxence Bizien, résume le phénomène en quelques mots : « Nous assistons à une industrialisation de la fraude, elle s’est professionnalisée ces dernières années et devient l’œuvre de bandes organisées. » Cette évolution structurelle se traduit par des chiffres éloquents. En assurance auto, les fraudes détectées sont passées de 188 millions d’euros en 2022 à 236,8 millions en 2023, sous l’effet conjugué de la dématérialisation des procédures et de la démocratisation des outils d’IA générative. L’Alfa souligne également que le nombre de sinistres frauduleux détectés, tous secteurs confondus, a augmenté de 29,8 % en 2024, pour un montant total de 902 millions d’euros, dont 840 millions que les assureurs n’ont pas décaissés.
La prévoyance illustre particulièrement cette dynamique, avec une fraude identifiée qui atteint 140,3 millions d’euros en 2024 contre 96 millions en 2023, soit une croissance de 43,5 %. Les faux documents représentent 40 % des cas, les sociétés fictives 33 %, les fraudes sur arrêt de travail 20 % et les décès à l’étranger 7 %. Cette typologie montre combien la fabrication de pièces falsifiées constitue désormais le cœur du problème. Entre 2023 et 2024, les falsifications numériques ont connu une explosion de 244 %, portée par la capacité des grands modèles de langage à produire des faux documents quasi indétectables à l’œil nu.
Marc de Beaucorps, cofondateur de la start-up Finovox spécialisée dans la détection des documents falsifiés, confirme cette tendance tout en la nuançant : les images générées ou modifiées par IA générative montent en puissance, mais leur volume reste encore marginal comparé aux falsifications artisanales. Il précise néanmoins qu’il est parfois plus simple de repérer les anomalies dans des images générées par IA que dans des fraudes fabriquées à la main, car les caractéristiques techniques des grands modèles laissent des traces exploitables par les algorithmes de détection.
Les nouveaux visages de la fraude numérique
L’assurance automobile reste le terrain privilégié des fraudeurs, en raison du volume colossal de sinistres traités : près de 8 millions par an en France, soit environ 22 000 déclarations par jour. Entre 2022 et 2023, les fausses déclarations ont bondi de 26 %, pour un préjudice évalué à 237 millions d’euros. Selon un rapport de l’assureur en ligne Leocare, 50 % des tentatives de fraude analysées concernent un maquillage, physique ou numérique, du véhicule lors de la souscription. Un sinistre frauduleux coûte en moyenne 2 500 euros à l’assureur, et environ 1 000 euros pour un bris de glace.
Les techniques évoluent rapidement. Certains assurés souscrivent un contrat en possédant un véhicule déjà endommagé, puis envoient à l’assureur des photos prises avant sinistre, sous faible luminosité, ou avec les défauts supprimés grâce à l’intelligence artificielle. D’autres déclarent de faux sinistres en s’appuyant sur la retouche d’images pour fabriquer des preuves visuelles crédibles. En assurance habitation, les factures de réparation ou de remplacement deviennent elles aussi la cible de manipulations automatisées, le fraudeur générant en quelques secondes un document à l’apparence professionnelle.
À cette fraude documentaire s’ajoute une menace plus inquiétante encore : celle des deepfakes. La société Pindrop, spécialisée dans la sécurité vocale, a observé en 2024 une augmentation de 475 % des attaques par voix synthétique visant les compagnies d’assurance, contribuant à une hausse annuelle de 19 % de l’ensemble des tentatives de fraude à l’assurance. Les assureurs se retrouvent face à une exposition à la fraude estimée à vingt fois celle des banques, en raison de leur forte dépendance aux documents, aux images et aux vérifications à distance. Un rapport de 2025 sur la comptabilité légale indique que les escroqueries fondées sur l’IA représentent désormais plus de la moitié de l’ensemble des fraudes financières numériques.
Les cas signalés récemment donnent la mesure du phénomène. Finovox a déjà détecté une fraude de 47 millions d’euros chez un assureur privé, orchestrée par des fraudeurs professionnels capables de générer jusqu’à deux cents tentatives simultanées. L’Alfa, pour sa part, relate dans son dernier rapport annuel l’affaire d’un escroc du Centre Val-de-Loire, surnommé « le miraculé », qui avait souscrit 24 contrats de prévoyance et garantie accident de la vie en deux mois auprès de quinze assureurs différents, pour un préjudice global de 18 millions d’euros sur la base de 18 faux sinistres déclarés.
La riposte technologique des assureurs
Face à ce basculement, les compagnies d’assurance industrialisent à leur tour leur propre usage de l’IA. Shift Technology, licorne française créée en 2014 et désormais implantée dans vingt-cinq pays, s’est imposée comme l’un des acteurs de référence. Ses clients comptent notamment AXA, AG2R La Mondiale ou la Macif. Sa plateforme analyse des centaines de millions de sinistres et propose des modules couvrant l’ensemble du cycle, de la détection à l’enquête en passant par la gestion de dossiers. L’éditeur a notamment développé un module Case Management offrant un flux de travail de bout en bout, tout en restant capable de gérer aussi bien les cas individuels que les fraudes complexes organisées.
Shift Technology a également initié une base de détection mutualisée en assurance santé et prévoyance, qui permet d’identifier des suspicions de fraude, d’abus ou de faute entre plusieurs assureurs. Cette mutualisation répond à une caractéristique récurrente de la fraude organisée : le recours simultané à plusieurs compagnies pour brouiller les pistes. Le rapport Shift Insurance Perspectives décrit ainsi le cas d’une assurée ayant souscrit en 24 heures deux polices couvrant chacune un véhicule de tourisme, avant d’ajouter sur le second contrat onze voitures de luxe via les outils self-care de l’assureur. L’IA a permis de relier les contrats et de découvrir que l’intéressée gérait en réalité une application de location entre particuliers, activité non couverte par ses garanties.
Finovox incarne l’autre versant de cette riposte. La deeptech parisienne, fondée en 2019 par Marc de Beaucorps, Théophile du Portal et Pierre-Alexis Gouzien, analyse automatiquement les pièces transmises par les courtiers et les assureurs au moment de la souscription ou du sinistre. Après avoir traité 1,2 million de documents en 2023, la société a franchi le cap des 10 millions en 2025, dont près de 30 % rédigés dans des langues étrangères. Elle combine plusieurs modèles d’intelligence artificielle avec des algorithmes issus des méthodes classiques d’expertise en fraude documentaire, le tout sans conserver les fichiers analysés, conformément aux exigences européennes en matière de protection des données.
D’autres acteurs complètent l’écosystème. Itesoft, avec sa plateforme Streamline Fraud et sa Base M+ mutualisée entre assureurs, propose une comparaison automatique de chaque document avec une base d’empreintes connues. Lors d’une opération pilote menée avec l’Alfa, 350 000 dossiers ont été analysés sur une période de quatre mois, déclenchant 12 % d’alertes de suspicion de fraude. Dans 77 % des cas, les incohérences portaient sur les données figurant dans les documents soumis par l’assuré. Dans 10 % des cas, la fraude reposait sur une manipulation du document, typiquement la modification du montant d’une facture par logiciel de retouche d’image. Les 13 % restants combinaient les deux méthodes.
L’humain, maillon décisif de la détection
Malgré la sophistication croissante des outils, l’intervention humaine demeure indispensable. Selon les rapports européens Enisa 2024 et 2025, 82 % des fraudes réussies à l’IA impliquent encore une interaction humaine, ce qui souligne le rôle clé de la vigilance des équipes et de la qualité de la formation. Chez Generali, l’introduction des paiements instantanés en 2019 avait été immédiatement détournée par des fraudeurs : la compagnie a dû supprimer ce mode de règlement et introduire des traitements nocturnes de vérification avant tout paiement. Cette expérience illustre combien la détection automatisée ne peut se passer d’un cadre opérationnel repensé.
Les experts du secteur soulignent désormais que la détection seule ne suffit plus. Si la fraude se standardise et devient accessible à tous, la lutte doit changer de logique en intervenant dès la porte d’entrée, au moment de la souscription, plutôt qu’après le versement. Les Pays-Bas ont ainsi publié récemment des chiffres édifiants qui confirment cette industrialisation. La stratégie gagnante combine trois niveaux : contrôle documentaire en temps réel à l’entrée en relation, analyse comportementale des flux à la déclaration de sinistre, et expertise humaine ciblée sur les cas les plus ambigus.
La visio-assistance figure parmi les innovations qui réarment le regard humain. Elle permet à un expert de voir en direct, via le smartphone de l’assuré, l’état réel du véhicule ou du bien endommagé, évitant toute mise en scène ou manipulation d’image. Dans la même logique, les applications mobiles des assureurs analysent systématiquement les photos envoyées par les assurés, tandis que des équipes dédiées continuent de valider les alertes automatiques et d’écarter les faux positifs. Marc de Beaucorps rappelle que l’objectif est de filtrer l’ensemble des documents reçus par le courtier ou l’assureur, que ce soit au moment de la souscription ou du sinistre, afin de pointer les endroits où le risque de fraude est important, à cause d’une anomalie sur un document qui n’aurait pas forcément été perceptible à l’œil nu.
Un enjeu de formation et de gouvernance des données
La bataille se joue aussi sur le terrain des compétences. Les profils spécialisés manquent, les équipes d’enquête sont débordées et le burn-out guette les investigateurs confrontés à un volume exponentiel de cas. Gartner prévoit que d’ici 2030, 70 % des cas de blanchiment seront investigués, déclarés et gérés via des interactions machine à machine entre agents d’IA des banques, des assureurs et des régulateurs. Cette automatisation avancée impose dès maintenant de standardiser les données, de renforcer l’explicabilité des algorithmes et de concevoir des contrôles mesurables, traçables et défendables devant les autorités de contrôle.
L’enjeu formation est d’autant plus critique que 20 % des moins de 35 ans reconnaissent avoir déjà été tentés de falsifier un document dans une démarche bancaire ou assurantielle. Les collaborateurs de première ligne, gestionnaires de sinistres, conseillers commerciaux et souscripteurs, doivent être formés à reconnaître les signaux faibles de la fraude à l’ère de l’IA générative : incohérences dans la mise en forme d’un document, contradictions entre plusieurs pièces transmises, comportements anormaux durant un échange en visioconférence, demandes inhabituelles d’accélération du traitement.
La gouvernance du partage de données constitue le dernier étage de la défense. En France, la plateforme mutualisée pilotée par Darva et Shift Technology permet depuis plusieurs années à l’Alfa de centraliser les alertes impliquant plusieurs assureurs. Le projet de loi de financement de la Sécurité sociale 2025 a introduit la possibilité pour l’Assurance maladie et les organismes complémentaires d’échanger des informations ciblées en cas de soupçon de fraude. Ces passerelles réglementaires, combinées aux outils technologiques, dessinent progressivement un écosystème plus résilient, même si les fraudeurs conservent encore, selon Pierre-Alexis Gouzien, un train d’avance.
Une course à l’armement qui redéfinit le métier d’assureur
Le duel entre fraudeurs et assureurs s’apparente désormais à une course à l’armement permanente. Chaque innovation défensive suscite une réponse offensive, chaque nouvelle technique frauduleuse force les compagnies à mettre à jour leurs modèles. La démocratisation des outils d’IA générative, disponibles gratuitement en ligne, signifie qu’une simple recherche suffit à produire un document falsifié d’apparence professionnelle ou à cloner une voix en quelques minutes. Pour les assureurs et les banques, l’équation est claire : investir massivement dans la détection automatisée, mutualiser les données entre concurrents, renforcer la vigilance des équipes et revoir les parcours clients pour intégrer des points de contrôle à chaque étape.
Les sanctions pénales restent élevées, avec jusqu’à 45 000 euros d’amende et trois ans d’emprisonnement pour usage de documents falsifiés, et jusqu’à 375 000 euros et cinq ans de prison pour escroquerie. Mais ces peines, pour dissuasives qu’elles soient, ne remplaceront jamais la prévention technologique et la formation continue des collaborateurs. Le secteur entre dans une ère où la confiance numérique doit être constamment vérifiée. La réussite passera par la capacité des assureurs à conjuguer l’intelligence artificielle, la robustesse des processus et le discernement humain pour préserver le principe mutualiste qui fonde leur métier.
Dans cette bataille, les 840 millions d’euros de pertes évitées en 2024, selon l’Alfa, démontrent que l’investissement technologique paie. Reste à maintenir l’écart face à des fraudeurs qui, eux aussi, adoptent les dernières innovations dès qu’elles sont disponibles. L’IA restera durablement une arme à double tranchant, et la victoire se jouera sur la capacité du secteur à conjuguer vitesse d’adaptation, coopération interentreprises et investissement dans le capital humain.
Sources
La fraude à l’assurance dommages à l’heure de l’intelligence artificielle, L’Argus de l’Assurance – 25 juin 2025
L’IA, nouveau complice des fraudeurs à l’assurance ?, Assurland – 11 avril 2025
Assurance : près d’un milliard d’euros de fraudes détectées en 2024, L’Argus de l’Assurance – 16 septembre 2025
Fraude documentaire assurance : alerte rouge face à l’IA, L’Assurance en Mouvement – 16 avril 2025
La startup française Finovox monte en puissance dans la lutte anti fraude documentaire, La Revue du Digital – 21 janvier 2026
Faux sinistres, vraies factures : comment l’IA booste la fraude à l’assurance auto, Voituremalin.com – 11 mars 2026
Fraude à l’assurance pilotée par l’IA : 2025 Tendances et contre-mesures, TruthScan – 12 novembre 2025
Shift Technology révèle de nouvelles tendances de fraude à l’assurance détectées par l’intelligence artificielle, ActuIA – 14 février 2025
Solution de détection de la fraude : pourquoi les assureurs ne peuvent plus se contenter de l’IA, Certificall – 8 janvier 2026
L’IA pour traquer la fraude, Le Monde Informatique – 19 juin 2025
https://www.lemondeinformatique.fr/les-dossiers/lire-l-ia-pour-traquer-la-fraude-1624.html
Lutte contre la fraude à l’assurance : bilan du projet ALFA/ITESOFT, Itesoft – octobre 2025
https://www.itesoft.com/fr/blog/fraude-assurance-bilan-operation-alfa-itesoft/
Comment les assureurs se mobilisent face aux fraudeurs en bande organisée, L’Argus de l’Assurance – 2026
