Les mutuelles adoptent les nouvelles technologies afin de lutter contre les fraudes

Écrit par La rédaction Meilleurtaux . Mis à jour le 24 février 2021 .
Temps de lecture : 3 min

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Publié le mercredi 24 février 2021 10:53 par la Rédaction Meilleurtaux

Ordonnances trafiquées, équipements répétés pour des patients différents, détournement du forfait… la fraude à l’assurance peut prendre plusieurs formes. Afin de se prémunir contre ces actes malveillants, les mutuelles s’équipent des dernières innovations technologiques. Celles-ci complètent le travail humain qui ne peut pas disparaître malgré les avancées réalisées. D’ailleurs, certains organismes constatent déjà leurs limites.

À La Mutuelle Générale, au Malakoff Humans ou à la Mutuelle Air France, on lutte contre les actes frauduleux. Afin de minimiser les coûts, chacune tente désormais de les identifier avant de finaliser le versement. Pour ce faire, les mutuelles comptent sur le Big Data. Une solution qui devrait les aider à analyser les données en masse. Elle serait même plus efficace au fur et à mesure que le volume de données à étudier augmente.

Pour autant, elle ne supprime pas le travail humain. La plupart des organismes de complémentaire santé s’appuient ainsi sur les compétences du personnel combinées à la performance des outils technologiques.

Les méthodes classiques ont toujours leur place

La Mutuelle Air France se trouve parmi les organismes qui misent sur cette association. Elle collabore avec la start-up française, Shift Technology, spécialiste de l’intelligence artificielle. Elle n’est d’ailleurs pas la seule. Des assureurs rattachés au groupe Aéma travaillent avec la même entreprise.

Toutefois, son directeur général, Jean-Marc Fauvel, soutient que les méthodes traditionnelles demeurent utiles. Il se réfère en l’occurrence au bouche-à-oreille. À celle-ci s’ajoutent les lettres anonymes et leur lot de révélations.

Santéclair connaît bien les limites du Big Data. L’organisme s’en est servi pendant plusieurs années pour analyser les données des réseaux de soins et des tiers payants. Premier obstacle évoqué, les dentistes utiliseraient rarement les tiers payants. Il serait ainsi difficile de travailler avec le Big Data sur ce domaine.

De même, il ne s’avère pas aussi efficace que les méthodes classiques. C’est ce qu’indique Amélie Violeau, directrice adjointe des relations avec les professionnels de santé qui gère la lutte contre la fraude. Pourtant, la solution est loin d’être abordable. Santéclair est donc revenue vers son ancienne pratique, qui repose sur la statistique.

La Mutuelle Générale et Malakoff Humans utilisent un système identique. L’idée est de réaliser une détection à plusieurs niveaux.

Des outils conçus pour épauler les gestionnaires

À La Mutuelle Générale, le travail se fait avec l’aide de son opérateur Almerys et une application proposée par ce dernier, appelée HD Control. Elle remplit ses fonctions efficacement dans l’optique, le dentaire et l’audioprothèse, mais elle n’effectue pas la détection seule.

Des gestionnaires, qui ont reçu une formation sur les risques et les fraudes, effectuent un premier contrôle. Une cellule de fraude intervient ensuite. Elle étudie les demandes envoyées par la mutuelle, les gestionnaires de tiers payant et les réseaux de soins.

Serge Marcante, secrétaire général opérationnel à La Mutuelle Générale, assure qu’elle parvient à éviter 90 % des fraudes à ce niveau. Un autre outil s’occupe de la dernière étape de détection. Il s’appuie sur l’intelligence artificielle et a été développé par une équipe en interne.

Chez Malakoff Humans, la détection des fraudes repose sur le signalement effectué par les gestionnaires. Le groupe tient ensuite compte des anomalies décelées sur les requêtes reçues. Des factures aux sommes exorbitantes peuvent par exemple faire l’objet d’une attention particulière.

L’outil de détection intervient en dernier recours pour analyser les demandes provenant des opticiens. Sa performance repose sur des règles métier et un algorithme capable d’apprendre par lui-même. Le groupe prévoit de développer un équivalent pour l’audioprothèse et le dentaire.

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