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Deepfakes et chiffrages automatisés. Un mélange explosif pour les assureurs !


Telephone prenant une photo d'une voiture


Le chiffrage automatisé tire parti de la capacité de l’IA à analyser les images qui lui sont fournies : l’assuré prend en photo son véhicule 📷, le cliché est traité via une application, et voilà ! On lui communique un montant d’indemnisation sans que personne n’ait eu à se déplacer.




IA vs IA 🦾



C’est ce que proposent depuis quelques années plusieurs insurtech. Parmi lesquelles s’illustrent les Français de WeProov, qui ont traité l’an passé 155 000 sinistres auto en Europe. [1]



Précisons que, dans notre contexte réglementaire, une IA, comme le souligne François Mondello, président de la FFEA, « ne peut pas produire de rapport d’expertise ». [2] Elle n’a pas en effet de statut juridique lui permettant d’engager sa responsabilité. ☝️



Quoi qu’il en soit, le chiffrage automatisé offre un process simplifié, adapté aux petits sinistres, et mise sur la satisfaction client, quitte à accepter un peu d’imprécision et de fraude opportuniste. Sauf que cette confiance accordée à l’image se heurte à un usage concurrent de l’IA. Celle-ci étant aussi habile à lire qu’à créer ou modifier un contenu…




Comme deux gouttes d’eau 💧



De plus en plus de gens prennent conscience des dangers du deep fake. En février dernier, à Hong Kong, l’employé d’une multinationale a effectué, suite à une vidéoconférence avec ses collègues, pour 25 millions de dollars de transactions vers les comptes bancaires de fraudeurs. 💸 On le devine, tout était faux : l’IA avait cloné l’apparence et la voix de chacun des participants. [3]



On comprend aussi que, avec de tels outils, le crime organisé fasse plus que jamais de la fraude aux assurances son terrain de jeu. Des visuels (photos ou vidéos) de véhicules en bon état peuvent aisément être travestis pour y incorporer des dégâts, et venir appuyer une demande d’indemnisation.




Pas près de s’arrêter… 💨



Or il ne s’agit plus simplement, comme on a pu le penser, de « garder de l’humain dans la boucle ». L’œil humain n’étant plus en mesure de distinguer le vrai du faux. 😕 Dans cette authentique course à l’armement qui oppose les fraudeurs aux assureurs, ceux-ci n’ont pas d’autre choix que de pousser d’un cran leur outillage technologique.



C’est pourquoi tout un marché de la vérification d’image se développe aussi. Des entreprises telles que Attestiv, Inc. ou DICEUS offrent leurs services pour, au moyen de l’IA, contrôler les visuels et évaluer la probabilité de fraude associée. En s’efforçant de rester à la page face à l’inventivité des fraudeurs.




La bataille, vieille comme le monde (celle des gendarmes et des voleurs), promet donc de durer et de coûter aux assureurs quelques cheveux blancs. 


De là à considérer que la meilleure parade serait de revenir au réel, à l’humain se rendant sur site pour inspecter le véhicule, il n’y a qu’un pas… que je ne franchirai pas. 😉




Sources :

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