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L'analyse prédictive pour lutter contre les fraudes aux prestations santé

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Par Vincent Lequenne, Directeur associé de Kadris Consultants.
Depuis plus de 10 ans, il est également enseignant associé au Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM)
ainsi qu’à l’université Paris IX Dauphine au sein des masters en Economie et Gestion de la Santé.

En France en 2012, les fraudes à l’assurance maladie détectées représentaient près de 150 millions d’euros (source CNAMTS). De son côté, l’industrie de l’assurance au niveau mondial estime qu’au moins 10% des sinistres déclarés sont frauduleux, alors qu’entre 1% et 3% seulement sont détectés grâce aux moyens actuels. Le profil des fraudeurs correspond en très grande majorité aux fournisseurs de soins (feuilles de soins frauduleuses, services inutiles, mauvaises codifications, etc.) et dans une moindre mesure aux consommateurs de santé (falsification de feuilles de soin, enregistrement erroné de droits, usurpation d’identité, etc.).

La fraude, contrairement aux abus qui sont le résultat d’un usage excessif inconscient, est une action de mauvaise foi dans le but de tromper ou de nuire aux intérêts des autres. C’est une problématique complexe et protéiforme (fraudes aux prestations, aux cotisations, fraudes en réseau, fraudes internes, etc.).

Dans un contexte de restriction budgétaire nécessitant rigueur et transparence (Solvabilité 2, communication des frais de gestion, Conventions d’Objectifs et de Gestion, LFSS 2014), la lutte contre les abus et la fraude aux prestations santé et prévoyance est reconnue par les experts comme une activité rentable avec un effet immédiat et positif sur les résultats techniques des organismes complémentaires.

De nouvelles approches pour une solution industrielle efficace

Alors que les organismes complémentaires sont majoritairement dotés d’équipe(s) de contrôle interne et / ou de gestion du risque, actives contre la fraude, les processus en place ne sont que rarement industrialisés. Le plus souvent, seules des démarches sur un échantillonnage limité, de manière aléatoire et a posteriori ont été menées.

A l’issue d’expériences concrètes réalisées avec nos clients du secteur et d’un important travail de recherches, la conviction de Kadris est que la stratégie optimale de lutte contre la fraude doit combiner les capacités des solutions d’analyse prédictive capables de s’intégrer aisément au sein des Systèmes d’Information existants en temps réel ou en différé (mode batch), et la construction de modèles "métiers" adaptés aux organismes complémentaires. 

La combinaison du recours aux solutions d’analyse predictive...

L’analyse (ou logique) prédictive englobe en effet une forte variété de techniques statistiques, d’extractions de données et de calculs de probabilités. Elle permet d’analyser des faits présents et passés dans le but de produire des hypothèses prévisionnelles sur des événements futurs. Ces technologies, désormais facilement accessibles, sont capables de mettre en évidence des "comportements" inhabituels ou déviants dans un ensemble de données historiques et transactionnelles. De surcroît, elles ont la capacité à s’intégrer au sein des chaînes de liquidation des prestations existantes en amont de la validation et du paiement. Plus le volume de données est important, plus l’analyse est pertinente.

... Et de l’utilisation de modèles adaptés aux métiers de l’assurance santé et de la prévoyance

Afin de bien orienter l’analyse des données, Kadris a construit et mis au point un référentiel complet de modèles métiers qui couvre à la fois les prestations spécifiques à l’assurance santé (optique, dentaire, audio, transports, forfait journalier, soins hors périmètre RO, etc.), celles liées à la prévoyance (invalidité, IJ, décès), mais également des règles transverses à toutes les catégories de soins ou typologie de fournisseurs ou de clients (consommation globale de soins, situation administrative des adhérents ou des professionnels de santé, etc.).

Concrètement, les outils d’analyse prédictive affectent une note ou un "score" à chaque prestation analysée. Cette méthode, appelée également "scoring", permet de sélectionner et de se concentrer sur les cas de fraude les plus probables, et ainsi de faciliter la tâche des gestionnaires en charge de l’instruction des dossiers et du recouvrement des indus.

Le bon enchaînement de ces phases garantit aux organismes une couverture maximale et efficace des cas de fraude et d’abus et, par conséquent, un retour sur investissement positif et rapidement visible.

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