C’est toujours du bout des lèvres que les assureurs évoquent le sujet de la fraude. Mais ils sont d’accord sur un point : le Big Data – l’exploitation de masses de données – leur ouvre de nouveaux horizons pour lutter contre ce fléau.

D’après Shift Technology, une start-up parisienne qui a développé une solution logicielle sécurisée reposant sur du Big Data, les méthodologies employées seraient souvent « très artisanales ». « Le traitement se fait encore manuellement chez beaucoup d’assureurs ! Mais comme la fraude se complexifie, ils ont besoin de plus de solutions informatiques d’aide à la décision », affirme Jeremy Jawish, président et cofondateur de cette société créée en 2013.

Shift Technology, qui va se frotter à des concurrents comme IBM ou BAE Systems, passe à la moulinette les données figurant sur les polices d’assurance et les déclarations de sinistres envoyées par ses clients. Elle affirme aller « bien au-delà de la simple analyse de corrélations statistiques » : « Nous sommes capables de détecter les vrais comportements frauduleux sous-jacents, en particulier les mécanismes de fraude en bande organisée. »

Selon des chiffres avancés en 2012 par l’Association pour la lutte contre la fraude à l’assurance, le phénomène coûterait 2,5 milliards d’euros par an aux assureurs dommages. Focalisé sur l’automobile et l’habitation, Shift Technology estime pouvoir,« sur un portefeuille de 300.000 sinistres par an, faire économiser aux assureurs au moins 9 euros par sinistre de plus que ce qu’ils détectent aujourd’hui ».

Avec trois contrats en poche, dont un à l’international, la jeune pousse vient de lever 1,4 million d’euros auprès du fonds d’investissement Iris Capital et de la société de capital-risqueElaia Partners. « Il y a un vrai potentiel de développement, puisque Shift Technology propose une tarification au volume de traitement, sur un phénomène qui va probablement s’avérer très volumineux chez les assureurs », explique Julien-David Nitlech, directeur de participations chez Iris Capital. 

Laurent Thévenin, Les Echos