C’est dans une salle aux moulures fraîches de la maison de l’Amérique latine qu’enseignants-chercheurs et responsables d’IBM se sont donnés rendez-vous. L’objectif : établir de nouveaux liens entre recherche et secteur privé dans l’éventail des possibilités afin de lutter contre les fraudes des entreprises.
Si le champ de la fraude s’avère large (fraude sociale à l’Urssaf, fraude aux assurances, aux cotisations…), les manières de la contrer peuvent être organisées en process métiers. En introduction, Daniel Chaffraix, président d’IBM France explique : « Il s’agit de faire bénéficier le secteur privé des avancées de la Recherche. Nous avons l’habitude de déposer des brevets comme d’autres élaborent des automobiles. Cette fois, il est important de comprendre que la fraude est un domaine encore peu visité alors que son montant serait presque aussi important que celui du grand emprunt… ». Un motif pour lequel Pierre Ricard, professeur au département Économie de l’Ecole Polytechnique, a reçu le « Faculty award » ainsi qu’une somme de 25.000 dollars des mains d’IBM pour une partie de ses recherches.
Si le montant global de la fraude reste difficile à chiffrer, Pierre Ricard explique la démarche : « Prenez la fraude sociale, il s’agit d’une question d’une grande complexité. A ce titre, un contrôle sera rentable pour un grand compte alors qu’il sera plus difficile à orchestrer pour une PME. Grâce à des audits mais aussi à duscoring, c’est-à-dire l’utilisation de données statistiques, on détecte mieux la probabilité de fraude.»
Une positon que confirme Hammou Messafta, responsable Solutions gestion du risque d’IBM. « Il y a un manque de données et d’informations en France. Il a donc été important de concilier plusieurs aspects de la lutte. La dissuasion, la prévention, la détection, l’investigation et enfin les moyens de sanction sont les critères utilisés. Ce qui nous permet d’établir à la fois les coûts directs et indirects d’une fraude. »
Reste donc à connaître quels seront les fruits de cette initiative. Histoire de pouvoir chiffrer correctement les fraudes et démêler les bons des mauvais élèves.
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