Analyse de réseau pour la détection de la fraude assurance : une étude de cas critique

L’intérêt croissant porté aux méthodes de détection de la fraude s’explique par de nouvelles réglementations ainsi que par les pertes financières associées à la fraude. Parmi les approches les plus avancées pour lutter contre la fraude, on trouve l’analyse de réseaux. Cette dernière exploite les interactions entre différentes entités afin de repérer des motifs complexes révélateurs de fraude. Toutefois, l’analyse de réseaux n’a été appliquée à la détection de la fraude qu’assez récemment dans la littérature actuarielle. Bien qu’elle présente un fort potentiel, de nombreuses méthodes basées sur les réseaux ne sont pas encore largement utilisées. Ce papier contribue à la littérature de deux manières principales. Premièrement, nous passons en revue et appliquons plusieurs méthodes dans le contexte de la fraude assurance, en évaluant leur pouvoir prédictif mutuel. Deuxièmement, nous analysons la valeur ajoutée des caractéristiques issues des réseaux par rapport aux caractéristiques intrinsèques pour détecter la fraude. Nous concluons que (1) les méthodes complexes ne surpassent pas nécessairement les caractéristiques de réseau de base, et que (2) l’analyse de réseaux permet de détecter des schémas de fraude différents de ceux identifiés par des modèles entraînés uniquement sur des caractéristiques propres aux sinistres.