Data Science et Détection de Fraude en Assurance

Projet scientifique

La détection de fraude automatique est un domaine très particulier de la modélisation statistique. Contrairement à la détection d’anomalies dans le domaine industriel par exemple, elle vise à détecter des transactions frauduleuses issues de comportements rationnels d’agents. Dès lors, la détection des cas de fraude requiert non seulement des compétences en data science et en économétrie (connaissance des modèles statistiques et de leurs propriétés), mais aussi des compétences économiques et juridiques permettant de comprendre les motivations et les comportements stratégiques des fraudeurs. Les motivations de l’IdR « Data Science et Détection de Fraude en Assurance » sont principalement liées (i) à la modélisation du comportement stratégique des fraudeurs dans le domaine de l’assurance ; (ii) à la nécessité de mettre en place des systèmes de détection efficaces compte tenu des pertes financières énormes liées à la fraude ; (iii) à l’exploitation de nouvelles bases de données permettant d’identifier les mécanismes de la fraude à l’assurance.

Le projet s’organise autour de plusieurs actions :

a) Une recherche active dans le domaine de détection de la fraude à l’assurance qui inclut :

• Une réflexion méthodologique sur les algorithmes de détection de la fraude en assurance ;
• L’optimisation du traitement des signaux positifs (suspicion de fraudes) émis par le modèle et dimensionnement par rapport aux capacités de traitement et de contrôle ;
• Une réflexion sur la stabilité et la gouvernance des modèles de détection de la fraude ;
• L’élaboration d’une typologie des fraudeurs et des fraudes en assurance non-vie ;
• Une réflexion sur les liens avec d’autres modélisations de risque en finance (risque de crédit, par exemple).

b) La mise en place d’un programme de chercheurs invités et d’un cycle de séminaires bimensuels.

c) La valorisation et la diffusion de la recherche via des publications dans des revues à comité de lecture.

d) La formation des data scientists aux problématiques spécifiques de la détection de fraudes en assurances.

e) Le recrutement d’un doctorant qui travaillera sur les thèmes de recherche de l’initiative de recherche.