Détecter et prévenir la fraude : un enjeu prioritaire pour le secteur public

La recherche d’une meilleure gestion des fonds publics est largement facilitée par la dématérialisation des processus au sein des institutions et a conduit à l’adoption de réformes et à la mise en œuvre de solutions de détection et de prévention de la fraude. Invités sur le plateau d’Acteurs publics TV, Sadi Bezit, responsable des solutions de lutte contre la fraude chez SAS Europe-Sud-Ouest, et Denis Le Brumant, responsable de la lutte contre la fraude à l’Unedic, expliquent les bénéfices de l’usage de l’analytique dans la prévention de la fraude illustré par un témoignage de la sécurité sociale espagnole.

Alors que l’Etat s’est donné pour mission de lutter et contenir les fraudes publiques, les différentes institutions s’appliquent à comprendre les failles de leurs processus d’allocation et de contrôle et à mettre en œuvre des mesures de détection et de prévention. En charge de la collecte de quelque 33 milliards d’euros au titre du financement de l’assurance chômage (pour une réallocation de près de 32 milliards), l’Unedic figure parmi les organismes publics les plus exposés à la fraude. L’Unedic a profité de la dématérialisation des procédures pour croiser les informations de sources différentes telles que Pôle Emploi, Urssaf ou MSA pour développer une connaissance intégrée des employeurs-cotisants comme des bénéficiaires. Une approche holistique qui, d’après Denis Le Brumant, permet – notamment – une meilleure prévention et une détection ultra-précoce des comportements frauduleux.

 

Le data mining, pour une approche prédictive de la fraude

 

La Sécurité Sociale espagnole se félicite, par ailleurs, de la mise en œuvre d’un moteur analytique de génération de règles et d’alertes qui croise l’ensemble des informations connues sur les entreprises au travers de leurs diverses affiliations. Objectif : fournir aux inspecteurs une liste des entreprises suspectes à contrôler. Une approche prédictive qui a considérablement amélioré leur rendement. Prochainement, l’organisme devrait être en mesure de refuser une demande de prestation en temps réel, car le système aura détecté un comportement suspect ou identifié un demandeur ayant déjà commis une fraude. En France, même son de cloche du côté de Pôle Emploi où les projets data mining permettent déjà depuis 2005 de lutter contre la fraude ou les indus et gagner en efficacité.

Les experts s’accordent aujourd’hui pour faire de l’analytique la pierre angulaire de tout processus de contrôle de l’action publique. Toutefois, comme le souligne Sadi Bezit, il ne dispense pas de l’expertise des agents sur le terrain, ni d’ailleurs d’une vision stratégique de l’organisation. Le système reposant sur la définition de métriques et le choix de variables pertinentes, la connaissance des métiers est un préalable essentiel. Une fois en place, le moteur s’enrichit de sa propre expérience pour identifier de nouvelles techniques de fraudes et revoit ses modèles dans le temps en fonction des informations recueillies.

 

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