42 millions d’euros de fraudes aux arrêts maladie détectés : la nouvelle arme secrète de la CPAM

5/5 - (1 vote)

La CPAM détecte désormais plus de 42 millions d’euros de fraudes liées aux arrêts maladie chaque année, soit 2,4 fois plus qu’en 2023. Cette explosion s’explique par des mécanismes de surveillance particulièrement sophistiqués, notamment lorsqu’un assuré crée une entreprise pendant son arrêt de travail.

Comment la CPAM repère-t-elle une création d’entreprise suspecte ?

Les systèmes de contrôle croisent automatiquement les données de l’URSSAF, du Registre du Commerce et des Sociétés et de la Direction Générale des Finances Publiques. Un algorithme d’intelligence artificielle analyse ces informations en temps réel pour détecter les incohérences entre l’état de santé déclaré et l’activité entrepreneuriale.

Un gastro-entérologue lyonnais explique que certains signaux d’alerte sont immédiatement détectés : une entreprise de déménagement créée pendant un arrêt pour lombalgie, ou une activité de coaching lancée durant un arrêt pour burn-out. Ces contradictions flagrantes déclenchent automatiquement un contrôle approfondi.

Les trois piliers technologiques de la détection

Croisement massif des fichiers administratifs

La CPAM accède légalement aux données de l’INSEE, de l’URSSAF et de Pôle Emploi grâce à l’article L114-19 du Code de la Sécurité Sociale. Ces croisements révèlent instantanément les revenus non déclarés et les immatriculations d’entreprises suspectes. Pour ceux qui choisissent le statut d’auto-entrepreneur, la CPAM a également accès à leurs déclarations URSSAF spécifiques.

Surveillance des réseaux sociaux et plateformes numériques

Les enquêteurs analysent systématiquement l’activité en ligne des assurés en arrêt maladie. Une photo montrant une activité physique intense ou une publication faisant la promotion d’un service peut constituer une preuve de fraude. Par exemple, une personne en arrêt maladie qui continue d’exercer une activité visible en ligne, comme devenir youtubeur, pourrait être signalée.

Modèles prédictifs par intelligence artificielle

Des algorithmes de machine learning identifient les profils à risque en analysant les comportements atypiques. 33% des arrêts contrôlés sont finalement jugés médicalement non justifiés grâce à ces outils prédictifs qui ciblent avec précision les dossiers suspects.

Conséquences financières et pénales de la fraude détectée

Les sanctions s’échelonnent du simple remboursement des indemnités journalières jusqu’à 5 ans d’emprisonnement et 75 000 euros d’amende pour les cas les plus graves. La CPAM peut infliger des pénalités financières représentant jusqu’à trois fois le montant des indemnités versées indûment.

Un cas récent illustre cette sévérité : une auto-entrepreneuse en arrêt pour lombalgie, continuant ses cours de coaching sportif, a été sanctionnée par 6 mois de suspension d’indemnités après qu’des photos sur ses réseaux sociaux aient prouvé son activité. La rigueur dans la tenue des comptes, éventuellement en faisant appel à un expert-comptable, est primordiale pour les entrepreneurs souhaitant éviter toute suspicion.

Cette sophistication technologique transforme la lutte contre la fraude sociale. Les 30 millions d’euros de faux arrêts détectés en 2024 démontrent l’efficacité de ces nouveaux outils, mais aussi la nécessité pour les assurés de respecter scrupuleusement leurs obligations légales pendant leurs arrêts de travail.

Share this post :

Facebook
Twitter
LinkedIn
Pinterest

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *