Fraude sociale : comment mieux détecter pour mieux agir ?

La lutte contre la fraude sociale constitue un enjeu majeur pour les organismes publics.

Travail dissimulé, fausses déclarations, falsification de documents, usurpation d’identité : face à des fraudes multiples, comment mieux identifier les situations à risque sans multiplier indistinctement les contrôles ?

Plus de 13 milliards d’euros : c’est le montant estimé de la fraude sociale.

Un chiffre qui souligne l’ampleur de l’enjeu, mais qui pose surtout la question de l’efficacité des dispositifs de détection. L’objectif : concentrer les investigations sur les dossiers qui le nécessitent, tout en préservant la simplicité du parcours pour les usagers de bonne foi.

👉​ Lors de notre webinar du 5 novembre 2026, les experts Tessi partageront une approche concrète pour mieux détecter, cibler et traiter les situations à risque, en combinant technologie et expertise humaine.

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Lutte contre la fraude sociale : mieux identifier les situations à risque

Face à la diversité et à la complexité des situations rencontrées, renforcer la lutte contre la fraude sociale ne signifie pas multiplier les contrôles. Il s’agit avant tout de mieux qualifier les risques afin de concentrer les investigations sur les dossiers qui nécessitent une analyse approfondie.

Cette approche permet de concilier deux impératifs : améliorer l’efficacité des contrôles et ne pas complexifier inutilement les démarches des usagers de bonne foi.

Comment améliorer la détection de la fraude sociale ?

Pour mieux identifier les situations à risque, plusieurs leviers peuvent être combinés : analyse des données, contrôle documentaire et intelligence artificielle.

L’analyse des données permet de repérer des incohérences, des anomalies ou des signaux de risque. Le contrôle documentaire apporte un niveau d’analyse complémentaire pour identifier, par exemple, des documents falsifiés ou des informations incohérentes.

L’intelligence artificielle peut également contribuer à améliorer la détection de la fraude sociale, en facilitant l’analyse de volumes importants de données et de documents.

L’objectif n’est toutefois pas d’automatiser systématiquement la prise de décision. Les technologies permettent de mieux cibler les situations à analyser, tandis que l’expertise humaine reste essentielle pour qualifier les cas complexes et conduire les investigations nécessaires.

Mieux cibler les contrôles sans complexifier le parcours des usagers

L’efficacité d’un dispositif de lutte contre la fraude repose aussi sur sa capacité à adapter le niveau de contrôle au risque identifié.

L’enjeu consiste donc à mettre en place un processus progressif : les contrôles automatisés et l’analyse des données permettent d’identifier les premiers signaux de risque, avant de mobiliser des contrôles complémentaires et l’expertise humaine lorsque la situation le nécessite.

Cette démarche permet de concentrer les efforts sur les dossiers présentant les risques les plus significatifs et d’améliorer l’efficacité des contrôles, tout en veillant à lutter contre la fraude sans complexifier les démarches des usagers.

45 minutes pour découvrir une approche concrète de la lutte contre la fraude

Lors du webinar du jeudi 5 novembre 2026, de 11h à 11h45, Philippe Pressard, Directeur du Marché Secteur Public, et Jean-Christian Valette, Directeur Marketing Banque, Assurance et Lutte contre la fraude, partageront leur expertise et une approche concrète pour mieux détecter, cibler et traiter les situations à risque.

En 45 minutes, vous découvrirez comment :

• identifier les principales formes de fraude sociale et les montants en jeu ;
• mieux détecter les anomalies en combinant analyse des données, contrôle documentaire et IA, avec une démonstration ;
• combiner contrôles automatisés et expertise humaine dans un processus progressif ;
• améliorer rapidement l’efficacité des contrôles avec une démarche concrète, de l’audit flash à la généralisation.

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