Comment Malakoff Humanis détecte les arrêts maladie suspicieux

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Dans le cadre de sa stratégie de maîtrise de la sinistralité, Malakoff Humanis a développé depuis 2018 un algorithme basé sur l’intelligence artificielle afin de repérer les arrêts de travail longs abusifs. Retour sur la construction de l’outil, ses améliorations et son utilisation au quotidien par le groupe de protection sociale paritaire et mutualiste.
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Les points clés

Les arrêts abusifs et injustifiés ont une incidence de 3 points sur le ratio de sinistralité des comptes clients.
Avec son algorithme, Malakoff Humanis cible deux fois mieux les arrêts de travail abusifs.
Le groupe de protection sociale permet à ses clients de comparer leurs données d’absentéisme avec les entreprises de leur secteur et de leur taille.

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.

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