Une nouvelle technique de fraude qui se démocratise
Les tentatives de fraude à l'assurance automobile prennent une tournure inédite : des auteurs utilisent désormais des intelligences artificielles grand public pour fabriquer ou retoucher des clichés et faire croire à des dommages inexistants. Cette évolution, documentée auprès d'au moins un acteur du marché, transforme des images banales en pièces « probantes » soumises aux compagnies, et met à l'épreuve les processus de contrôle traditionnels.
Des chiffres qui alertent
Un grand assureur direct interrogé par la presse rapporte des montants détectés significatifs : jusqu'à 16 millions d'euros de demandes frauduleuses identifiées annuellement. Parallèlement, le volume de documents falsifiés reçus a été multiplié par 3,5, signe d'une montée en puissance de ce type d'escroquerie depuis l'apparition d'outils d'IA accessibles au grand public.
"Donc là, on voit la photo d'un pare-brise endommagé et on s'est aperçu qu'elle avait été générée par de l'IA générative. Ça ne correspond pas à un vrai dommage."
Ce constat professionnel illustre la difficulté : certaines images trompent à première vue, mais présentent des incohérences que repèrent des spécialistes (experts, garages) ou des algorithmes entraînés au repérage d'anomalies.
Comment les escrocs procèdent
- Ils prennent une photo réelle d'un véhicule puis demandent à une IA d'y ajouter des dégâts ciblés (pare-chocs enfoncé, impact sur pare-brise, etc.).
- Ils exploitent les réseaux sociaux pour diffuser des méthodes ou des exemples, favorisant la reproduction de la technique.
- Ils envoient ces images aux assureurs accompagnées d'un récit visant à garantir la cohérence du sinistre.
Les garde-fous des assureurs et leurs limites
Face à cette menace, les compagnies renforcent deux types de réponses : l'automatisation (algorithmes de détection d'images synthétiques, vérifications croisées) et la mobilisation d'experts humains (experts, carrosseries, garages) capables d'identifier des incohérences subtiles. Toutefois, la sophistication croissante des modèles d'IA restreint la marge de manœuvre de ces dispositifs, obligeant à des investissements plus lourds en technologies de vérification et en formation.
Conséquences pour les assurés et le marché
La hausse des tentatives de fraude a des effets concrets : elle pèse sur le coût global des sinistres et peut, à terme, se répercuter sur les tarifs pratiqués pour l'ensemble des clients. Elle nécessite aussi un renforcement des procédures de contrôle au moment de la déclaration (exigence de photos originales, d'éléments complémentaires, rendez-vous physique pour expertise). Pour les assurés honnêtes, cela peut se traduire par des délais d'indemnisation plus longs ou par l'obligation de fournir davantage de preuves.
Que peuvent faire les conducteurs ?
- Conserver les originaux des photos et des preuves (métadonnées, fichiers bruts) ;
- Préférer des documents horodatés ou des constats tiers (police, témoins) ;
- Déclarer fidèlement les circonstances du sinistre et ne pas recourir à des outils de retouche pour améliorer une photo.
| Indicateur | Valeur rapportée |
|---|---|
| Montant détecté de demandes frauduleuses | 16 millions d'euros |
| Multiplicateur de faux documents reçus | 3,5 |
La généralisation des outils d'IA grand public pose désormais une question de fond au secteur : comment concilier l'efficacité des processus de contrôle avec la protection des clients et la rapidité d'indemnisation ? À court terme, la réponse passera par des investissements technologiques et une coordination accrue entre assureurs, experts et autorités pour limiter l'impact de cette nouvelle modalité de fraude.
