Détection de fraude dans la santé par IA : comment ça marche, et vos données

Quand l’Assurance maladie annonce avoir détecté et stoppé 723 millions d’euros de fraudes en 2025, une question suit : comment, et avec quelles données ? La détection de fraude dans la santé par IA repose sur le croisement de données de remboursement pour repérer des anomalies, que des agents vérifient ensuite. Cet article décrit ce que les sources officielles disent de ces outils, ce que prévoit la loi pour les mutuelles et ce que la CNIL a demandé comme garanties.

Comment fonctionne la détection de fraude par IA à l’Assurance maladie ?

Elle analyse les données de remboursement pour faire ressortir des anomalies, puis des enquêteurs vérifient les dossiers. Selon l’Assurance maladie, des outils d’IA sont en cours d’expérimentation pour trois usages : repérer des facturations suspectes d’aides auditives, détecter des incompatibilités entre actes facturés, et rapprocher automatiquement les prescriptions des factures transmises.

Ces outils s’ajoutent à une organisation humaine. Le dossier de presse d’avril 2026 compte 1 700 agents dédiés à la lutte contre les fraudes, dont des data-scientists et 60 enquêteurs judiciaires. Il cite aussi des téléservices à destination des professionnels, comme ADAC pour repérer une surconsommation de certains médicaments, ou Asafo-Pharma pour signaler en temps réel une ordonnance suspecte.

Origine de la fraude détectée	Part du nombre de fraudes	Part du montant
Assurés	53 %	16 %
Professionnels de santé	28 %	73 %

À retenir : la majorité des dossiers concerne des assurés, mais l’essentiel des montants vient de professionnels ou de structures de santé. Ces chiffres désignent des fraudes détectées et stoppées, pas le total des fraudes commises.

L’IA décide-t-elle seule d’un contrôle ou d’une sanction ?

Les publications de l’Assurance maladie ne décrivent aucune décision automatique. Elles parlent d’outils de détection, suivis de contrôles et, le cas échéant, de pénalités financières pouvant atteindre trois fois le préjudice. En revanche, les variables ou les seuils utilisés pour cibler un dossier ne sont pas rendus publics à ce jour.

Pour mesurer les garde-fous attendus, un précédent existe dans une autre branche de la Sécurité sociale. En 2023, la CNIL a examiné un algorithme de profilage utilisé par les caisses d’allocations familiales et a demandé qu’il ne conduise à aucune décision automatique, avec une information des personnes contrôlées et des voies de recours. Cet avis ne concerne pas l’Assurance maladie, mais il montre la grille de lecture de l’autorité.

Les complémentaires santé détectent-elles aussi la fraude par IA ?

Les mutuelles et assureurs disent y recourir de plus en plus. L’Argus de l’assurance relève un développement de l’IA dans la lutte contre la fraude aux complémentaires santé, mais nous n’avons pas trouvé de publication officielle chiffrée sur ces usages. Ce qui est documenté, c’est le cadre juridique.

La loi du 25 juin 2026 sur les fraudes sociales et fiscales permet aux mutuelles d’échanger des informations avec la Caisse nationale d’assurance maladie, notamment dans le dentaire, l’optique et l’audioprothèse. Le Conseil constitutionnel a validé l’essentiel du texte le 18 juin 2026, avec des réserves, dont une sur le droit à la santé et la prise en charge des soins essentiels.

Avant cette loi, la CNIL avait jugé en 2022 les textes « trop lacunaires » sur la transmission de données de santé aux complémentaires, après des centaines de plaintes visant une cinquantaine d’organismes. Dans son avis du 4 septembre 2025 sur un projet de texte encadrant ces traitements, elle a demandé de séparer, au sein des organismes, les agents qui exécutent les contrats de ceux qui traitent les dossiers de fraude suspectée.

Que deviennent vos données de santé dans ces dispositifs ?

Elles restent des données de santé, soumises au RGPD et au secret médical. Dans son avis de 2025, la CNIL a demandé des habilitations spécifiques, un hébergement dans l’Espace économique européen et des règles de suppression des données quand une personne est mise hors de cause. Elle a aussi indiqué que toute base de données couvrant l’ensemble des assurés devrait être prévue expressément par la loi.

Côté Assurance maladie, la CNIL précise que les fichiers de lutte contre la fraude n’ont plus à lui être déclarés depuis 2018. L’organisme doit en revanche tenir un registre, informer les personnes concernées et, selon les cas, réaliser une analyse d’impact. Pour comprendre qui peut accéder à vos données en général, voyez notre guide des données de santé.

Questions fréquentes sur la fraude en santé

Comment signaler une fraude à l’Assurance maladie ?

Depuis votre compte ameli. L’Assurance maladie indique que près de 2 000 signalements d’assurés ont été reçus début 2026, dont 430 ont donné lieu à des investigations approfondies. Elle envoie aussi une alerte par e-mail à chaque paiement effectué en votre nom.

Qu’est-ce qu’une pénalité financière ?

C’est une sanction financière infligée en cas de fraude avérée. Selon l’Assurance maladie, elle peut atteindre trois fois le préjudice, même lorsque l’argent n’a pas été versé grâce à une détection en amont.

L’IA ne risque-t-elle pas de viser les mauvaises personnes ?

C’est une crainte que la CNIL avait mise en avant à propos des algorithmes de profilage, en citant l’exemple néerlandais des biais d’un algorithme. D’où ses demandes d’information des personnes, de recours effectifs et d’absence de décision automatique. Pour l’Assurance maladie, nous n’avons trouvé aucune description publique de ces critères. Notre article sur l’intelligence artificielle en santé en détaille les limites.