Détection de la fraude avec l’IA et le cloud

Le retour d’expérience de Thélem assurances

La fraude à l’assurance automobile coûte chaque année des milliards d’euros aux compagnies d’assurance. Ces pertes sont répercutées sur les consommateurs qui absorbent une partie de ce risque au travers de l’augmentation des tarifs des contrats.

Dans le cadre d’un programme d’intelligence artificielle, Thélem assurances, assureur IARD et groupe mutualiste français, a lancé un projet pour adresser ce problème.

La détection de la fraude est un modèle qui se prête bien à la modélisation automatique en ligne. Ce projet permettait aussi à Thélem Assurances de faire ses premiers pas en intelligence artificielle au sens large en commençant par l’analyse de données. La réussite du projet allait également apporter à la compagnie des gains financiers immédiats et significatifs.

Thélem assurances témoigne

« Nous avons procédé à un certain nombre d’essais et d’expérimentations préliminaires en interne avec nos scientifiques spécialistes des données et nos statisticiens. Cependant, nous avons rencontré des difficultés relatives aux outils et à l’environnement. Pour pouvoir avancer, nous avons donc pris deux décisions. Premièrement, nous devions trouver une solution qui nous permettrait de nous libérer des contraintes de stockage et de performances. Deuxièmement, nous devions travailler avec des experts du domaine pour élargir notre savoir-faire. Nous devions également prendre en compte la législation RGPD en vigueur en Europe. Du fait de cette réglementation, nous avons accordé une attention particulière, dans toutes les démarches mises en œuvre, à minimiser le volume des données personnelles chargées et à sécuriser les données personnelles reçues ».

Intervention des équipes IBM Services

Au cours de ses recherches, Thélem assurances a rencontré différents interlocuteurs d’IBM qui lui ont montré les outils d’analyse avancée des solutions IBM Watson Studio et IBM Cloud.

« IBM Services nous a épaulés pour la définition de l’architecture et l’incorporation des données en toute sécurité dans le Cloud. Nous avons ensuite également travaillé ensemble pour définir les méthodes de mise en œuvre des scénarios d’application, puis pour les phases d’apprentissage à l’aide de modèles de science des données ».

Multiplication par cinq de cas potentiels identifiés de fraude

« C’est dans l’assurance automobile que nous rencontrons la majorité de nos cas de fraude, et nous avons donc décidé de commencer par ce domaine.

De manière plus concrète et tangible, nous avons constaté la multiplication par 5 des cas identifiés comme potentiellement frauduleux. De plus, IBM nous a épaulés pour développer une méthodologie que nous pourrons réutiliser. Nous disposons donc désormais d’un outil, de la méthodologie et du savoir-faire nécessaire en matière de modélisation des données. Nous allons pouvoir enrichir nos modèles au fil du temps, progresser plus rapidement et au final, augmenter le taux de détection, ce qui devrait nous permettre de réduire encore nos coûts de plusieurs centaines de milliers d’euros par an au cours des prochaines années ».

La solution d’IBM facilite la collaboration des différents scientifiques spécialistes des données travaillant sur ces approches. Ils peuvent être en effet plusieurs à travailler sur une démarche spécifique, en partageant leurs travaux et la progression de leurs algorithmes.
Un avantage considérable apprécié par Thélem assurances dès le départ : la souplesse du démarrage de la solution, sans avoir à se préoccuper des capacités de stockage, des performances des machines ou des services utilisés.

A l’avenir, Thélem assurance a l’intention d’explorer d’autres outils Watson, notamment certains aspects de la reconnaissance d’images ou des services d’assistant virtuel.

 

Pour en savoir plus, consultez l’étude de cas.

Ce cas sera présenté en atelier à Big Data & AI Paris 2020 le 15 septembre à 14h00 par

  • Robert Worsley – Data Science Leader, IBM France
  • Jan Eilhard, Data Science Scientist, IBM France.

Leave a Reply