Analyse de réseaux (fraude)

Le 3 avril 2016, le Consortium international des journalistes d'investigation publie les Panama Papers, 11,5 millions de documents du cabinet Mossack Fonseca, exploités en les représentant comme un graphe où chaque société, chaque actionnaire et chaque adresse devient un nœud. La lutte contre la fraude à l'assurance applique la même idée aux sinistres. L'analyse de réseaux, ou analyse de liens, modélise les données comme des nœuds (assurés, véhicules, numéros de téléphone, adresses, IBAN, garages, médecins, avocats) reliés par des arêtes : a déclaré, a réparé, partage le même téléphone. On cherche alors des structures plutôt que des individus suspects. Une composante anormalement dense, un garage par lequel passent des assurés qui n'ont rien en commun, un portable partagé par six conducteurs sans lien de famille, un témoin qui revient dans trois accidents. Les outils vont de la visualisation interactive, où l'enquêteur déplie le voisinage d'un dossier, à la détection de communautés et aux mesures de centralité, jusqu'aux réseaux de neurones sur graphe qui apprennent à classer un nœud d'après son voisinage. Le point dur est en amont, dans la résolution d'entités : décider que « J. Martin, 12 rue des Lilas » et « Jean Martin, 12 r. des Lilas » sont une seule personne. Trop strict, le graphe se fragmente. Trop large, il relie des homonymes et fabrique des réseaux qui n'existent pas. Le graphe d'un seul assureur ne voit d'ailleurs qu'une partie de la filière, puisque les fraudeurs organisés répartissent leurs dossiers entre compagnies, d'où l'intérêt des fichiers partagés de la profession, dans les limites que posent le RGPD et la CNIL. L'analyste garde la main : un lien prouve une proximité, jamais une complicité, et la plupart des grappes denses sont des familles, des flottes d'entreprise ou des immeubles.