Comment Malakoff Humanis détecte les arrêts maladie suspicieux

En 2017, Malakoff Humanis (Malakoff Médéric à l’époque) a créé une direction innovation, digitale et data. Parmi ses objectifs, la construction de “moteurs de prédiction et de personnalisation” grâce aux données, indiquait en 2018 à mind Fintech David Giblas, directeur général délégué, notamment en charge de l’innovation dans le groupe de protection sociale.

Dans la première salve d’outils créés, un algorithme pour prévenir la fraude aux arrêts de travail. “Depuis une dizaine d’années, nous observons une augmentation continue de l’absentéisme en France, avec notamment une accélération des arrêts longs”, expose Anthony Jabre, responsable du pilotage de l’indemnisation chez Malakoff Humanis. “L’analyse des données depuis 2018 met en lumière une diminution du nombre des arrêts courts [de 1 à 3 jours, Ndlr] qui passent de 29 % en 2018 à 22 % en 2022, et une augmentation du nombre des arrêts longs [supérieurs à 30 jours, Ndlr] passant de 9 % en 2018 à 14 % en 2022”, rapporte l’étude annuelle du groupe de protection sociale.

Prévenir, accompagner et contrôler

Or l’absentéisme a une répercussion directe sur l’activité de Malakoff Humanis. Selon le responsable de l’indemnisation, “les arrêts abusifs et injustifiés ont un impact de 3 points, en moyenne, sur la charge de sinistre supportée par les entreprises”.