Un assuré transmet une photo de dégâts après un sinistre, et l’expert doit décider s’il peut s’y fier face à la fraude assurance deepfakes. Le doute menace dans deux sens : accepter une image fabriquée ou soupçonner à tort une preuve authentique.
Un deepfake est un contenu audio, visuel ou multimédia créé ou modifié par intelligence artificielle pour imiter une situation ou une personne réelle. Quand images et vidéos se multiplient dans les déclarations, la confiance dépend aussi de la qualité des données qui les accompagnent.
Pour évaluer un sinistre, les assureurs peuvent examiner les fichiers après réception et documenter leur parcours dès la capture. Ces deux approches aident à apprécier une preuve, sans transformer chaque doute en verdict. Comment établir l’authenticité d’un contenu contestable ?
À retenir
- Un contenu crédible à l’œil peut être fabriqué ou modifié.
- Une image authentique peut aussi être contestée à tort.
- La détection intervient après réception du fichier.
- La provenance documente son origine et son historique.
- La traçabilité complète l’examen humain, sans décider seule.
Fraude assurance deepfakes : pourquoi les sinistres deviennent-ils contestables ?
En France, 946 millions d’euros de fraude ont été identifiés chez les adhérents de l’ALFA en 2025, dont près de 627 millions en IARD. Ces montants mesurent les fraudes repérées dans ce périmètre, pas toute la fraude commise.
Le doute s’installe parce que les preuves visuelles deviennent plus faciles à fabriquer ou à modifier. En 2024, 42,5 % des tentatives de fraude détectées par des responsables anti-fraude européens de banques, d’assureurs et de fintechs recouraient à l’IA. Ce chiffre concerne les tentatives détectées, non l’ensemble des dossiers.
Aux États-Unis, une estimation situe autour de 10 % la part des sinistres IARD frauduleux et évalue les pertes annuelles à 122 milliards de dollars. Dans une enquête citée en 2024, 92 % des entreprises interrogées, tous secteurs confondus, avaient subi une perte liée à un deepfake. Ces indicateurs ne couvrent ni les mêmes pays ni les mêmes phénomènes.
La fraude identifiée ne représente qu’une partie du risque, et une anomalie ne suffit pas à accuser un assuré. Les petits sinistres sont particulièrement exposés : leur coût ne permet pas toujours une expertise individuelle approfondie. Un dossier authentique peut alors être retardé ou contesté, au détriment d’un assuré de bonne foi.
La fraude repérée n’est pas toute la fraude, et un doute technique ne prouve pas qu’un assuré a triché.
Les chiffres prennent corps dans des pièces très différentes, des photos aux documents, en passant par les enregistrements. Pour comprendre ce qui peut arriver dans un dossier, il faut regarder les formes concrètes que ces preuves peuvent prendre.
Quelles preuves générées par IA apparaissent dans les dossiers ?
Une photo de voiture accidentée peut sembler convaincante sans correspondre à aucun dommage réel. Dans un dossier, le contenu trompeur peut être entièrement fabriqué ou partir d’un fichier existant ensuite retouché.
La différence compte : une création complète ne laisse pas la même histoire qu’une modification, même si les deux peuvent induire en erreur. Au Royaume-Uni, les assureurs observent une hausse rapide des deepfakes dans les sinistres, surtout pour les petits montants.
Images de dommages et justificatifs retouchés ou fabriqués
Une image peut montrer un pare-brise fissuré qui ne l’était pas, ou ajouter des dégâts à une carrosserie déjà abîmée. Une pièce justificative peut aussi être modifiée pour changer une date ou un montant.
Des applications servent notamment à manipuler des photos, des vidéos et des documents de sinistres automobiles. Ce constat est particulièrement pertinent pour les dossiers de faible montant, où une expertise sur place n’est pas systématique.
- Un visuel fabriqué montre un dommage qui n’existe pas.
- Un document altéré présente une information modifiée.
- Une voix ou une vidéo imitée attribue un récit à la mauvaise personne.
Voix clonées, vidéos truquées et identités usurpées
Une voix clonée peut imiter un assuré ou un témoin pour soutenir une déclaration. Une vidéo peut présenter un témoin fictif, tandis qu’une usurpation d’identité détourne le nom ou les informations d’une personne réelle.
La fabrication peut donc toucher l’image, le son, le document ou l’identité associée au dossier. La crédibilité visuelle ne suffit pas à établir l’authenticité d’une preuve. Reste à savoir ce que les contrôles peuvent réellement repérer après réception.
Pourquoi la détection après réception ne suffit-elle plus ?
Une image parfaitement réaliste peut échapper à un examen visuel rapide. La détection après réception apporte des indices utiles, mais ne tranche pas seule la question de l’authenticité.
Une anomalie oriente le contrôle, sans prouver automatiquement qu’un fichier est faux. Les modèles génératifs évoluent rapidement, et les outils de détection peuvent prendre du retard sur les nouvelles techniques.
Ce que l’analyse forensique peut repérer
L’analyse forensique examine notamment les pixels, les métadonnées et la structure du fichier. Elle peut relever des incohérences entre certaines zones, des traces de modification ou des informations techniques surprenantes.
Ces indices permettent de cibler un contrôle et de poser des questions plus précises sur le parcours du fichier. Pour mieux situer ces vérifications parmi les autres méthodes de lutte contre la fraude, vous pouvez consulter les méthodes de détection de la fraude à l’assurance.
Ce qu’elle ne peut pas prouver à elle seule
Un résultat d’analyse n’établit pas, à lui seul, qui a modifié une image ni dans quel but. Une compression ou un transfert peut aussi altérer certaines données sans intention frauduleuse. C’est pourquoi un contrôle doit tenir compte du contexte et des autres pièces du dossier.
| Approche | Moment et éléments examinés | Ce que cela permet d’établir |
|---|---|---|
| Analyse a posteriori | Après réception, pixels, métadonnées et structure du fichier | Des anomalies à examiner, pas une fraude à elles seules |
| Provenance documentée à la capture | Dès la prise de vue, origine et étapes du fichier | Un historique documenté de capture et de transmission |
| Complémentarité des deux approches | Capture documentée puis examen du contenu reçu | Des indices croisés pour apprécier la preuve |
Un contrôle utile commence donc aussi avant l’envoi du fichier. C’est là qu’intervient la provenance, qui décrit l’origine et l’historique documentés d’un contenu.
Comment établir la provenance d’une image dès sa capture ?
Une photo devient plus vérifiable lorsque son origine et ses transformations sont documentées dès la prise de vue. La provenance raconte le parcours du fichier, de sa création à son archivage.
Documenter les étapes aide à repérer une modification ultérieure, sans prouver que la scène représentée est vraie. Cette distinction permet de comprendre ce que les données techniques établissent réellement.
Tracer la capture, la transmission et la conservation
Un processus documenté peut associer l’heure de capture, les conditions de prise de vue et l’identité technique du fichier. Il peut aussi garder une trace de sa transmission, de sa conservation et de son archivage.
La certification à la capture peut réunir un horodatage qualifié au sens d’eIDAS, une géolocalisation et un cachet électronique qualifié. Si le contenu scellé est modifié ensuite, cette modification devient détectable.
Ces éléments éclairent les conditions dans lesquelles une preuve numérique a été recueillie. Ils ne garantissent pas que l’image montre la réalité : un lieu et une heure documentés ne valident pas, à eux seuls, le récit associé.
Comprendre le rôle du cadre technique et du droit
Des travaux menés au sein de l’Afnor visent un socle commun d’exigences techniques pour collecter et conserver des photos et vidéos à usage probatoire. Ils rassemblent notamment des acteurs de l’assurance, du bâtiment, des télécommunications et de la confiance numérique.
Aucun référentiel n’est publié à ce stade, et ces travaux ne créent pas un nouveau régime juridique. Un cadre technique peut guider les pratiques, mais il ne remplace ni le débat contradictoire ni l’analyse des professionnels du droit.
Le juge garde aussi son pouvoir d’appréciation. Les données de provenance fournissent des éléments d’appréciation, pas une vérité juridique automatique. Cette limite conduit à combiner plusieurs contrôles plutôt qu’à confier une décision entière à un seul système.
Quelles réponses les assureurs peuvent-ils combiner ?
Aucun contrôle isolé ne suffit : les assureurs gagnent à combiner analyse automatisée, expertise humaine et capture documentée. La combinaison aide à examiner un dossier sans confondre signal technique et fraude.
Un outil ne doit pas transformer toute image inhabituelle en preuve de fraude. Les systèmes peuvent repérer des anomalies, mais une personne qualifiée doit examiner les circonstances et les autres éléments disponibles.
Croiser l’analyse automatisée et l’expertise humaine
L’intelligence artificielle peut comparer des données et signaler des incohérences qui méritent un examen. Elle accélère le tri, sans remplacer le jugement d’un professionnel capable de replacer une image dans son contexte.
L’examen humain peut distinguer une manipulation d’un défaut dû à la transmission ou à la compression. La décision repose alors sur plusieurs éléments, plutôt que sur le seul score d’un modèle.
Adapter la collecte au parcours de déclaration
Recueillir les preuves dans un processus cohérent dès la déclaration facilite leur conservation et leur examen. Certificall propose une capture de photos, vidéos et documents avec certification à la source.
Son service CertiLink permet à un assuré de transmettre des photos certifiées par un lien, sans installer d’application. La plateforme associe ce parcours à une IA anti-fraude conçue pour détecter des tentatives de manipulation.
| Contrôle | Rôle dans le dossier | Limite à garder en tête |
|---|---|---|
| Analyse automatisée | Signale des anomalies dans les fichiers | Un signal n’établit pas une fraude |
| Examen humain | Replace les éléments dans leur contexte | Le jugement dépend des pièces disponibles |
| Capture documentée | Trace l’origine et le parcours du fichier | Ne prouve pas seule la vérité de la scène |
Des contrôles bien conçus soutiennent la confiance entre assurance et assuré. Ils gagnent à rester transparents et proportionnés, avec un examen humain quand une preuve soulève une question. Quelques gestes simples peuvent aussi aider si votre propre dossier est contesté.
Que peut faire un assuré si sa preuve est contestée ?
Un assuré reçoit une demande d’explication sur une photo qu’il a prise de bonne foi. Une contestation ne vaut pas accusation : elle peut signaler un doute technique qui demande des précisions.
Une image suspecte ne permet pas, à elle seule, de conclure à une fraude. Pour clarifier la situation, vous pouvez réunir des informations sur la prise de vue et demander ce qui motive le doute.
Un signal d’anomalie justifie un examen, pas une conclusion automatique de fraude.
- Conservez le fichier original et les informations encore disponibles.
- Transmettez le contexte : lieu, moment et circonstances de la prise de vue.
- Demandez quelle anomalie précise motive la contestation.
- Sollicitez un réexamen humain si le dossier le nécessite.
Si vous avez envoyé le fichier par messagerie, ou s’il a été recompressé, certaines métadonnées ont pu être modifiées ou supprimées. Expliquez-le, sans tenter de reconstituer des informations absentes.
Des procédures claires protègent à la fois l’examen du dossier et la confiance de chaque personne concernée. Elles rappellent aussi qu’une preuve se juge avec son contexte, non par une seule image isolée. À l’échelle de l’assurance, cette distinction aide à mieux répondre au doute.
Conclusion
La chasse au faux ne suffit pas : l’assurance doit aussi construire des preuves mieux documentées. La détection reste utile, mais elle ne décide pas seule de l’authenticité d’un contenu.
La traçabilité aide à apprécier l’origine et le parcours d’une image. Elle ne tranche pas sa vérité juridique. Gardez ces deux idées en tête lorsque vous préparez une déclaration de sinistre.
Comme prochaine étape, vérifiez comment les preuves sont capturées, conservées et examinées dans votre parcours de déclaration. Privilégiez des contrôles transparents et proportionnés, accompagnés d’un examen humain. La confiance tient aussi à la façon dont on traite les dossiers sincères.