Shift Technology est une entreprise française qui conçoit des solutions d’intelligence artificielle pour les compagnies d’assurance. Son positionnement : exploiter les données disponibles pour repérer des anomalies, éclairer les décisions et fluidifier la gestion des sinistres. Dans un secteur où les dossiers mêlent informations contractuelles, déclarations et justificatifs, ses outils visent à orienter l’attention des équipes vers les situations qui nécessitent une analyse approfondie.
Une spécialisation dans l’assurance dès l’origine
Créée en 2014 par Jérémy Jawish, David Durrleman et Éric Sibony, Shift Technology s’est d’abord fait connaître par ses outils de détection de la fraude à l’assurance. L’entreprise a choisi de développer une technologie adaptée aux contraintes de ce métier plutôt qu’une plateforme d’intelligence artificielle généraliste. Cette spécialisation implique de comprendre les mécanismes d’indemnisation, les pratiques des gestionnaires et la diversité des schémas frauduleux.
Depuis son implantation parisienne, la société a étendu sa présence commerciale et opérationnelle à l’étranger, notamment en Amérique du Nord et en Asie. Son développement s’est accompagné de levées de fonds destinées à soutenir la recherche, le recrutement et son expansion internationale.
Détecter la fraude et accompagner les décisions
Les logiciels de Shift Technology analysent les données des assureurs afin d’identifier des incohérences ou des relations inhabituelles entre dossiers, personnes et organisations. L’objectif n’est pas seulement de signaler une déclaration suspecte isolée, mais aussi de faire apparaître des rapprochements difficiles à établir manuellement. Ces résultats aident les équipes spécialisées à hiérarchiser leurs investigations.
Au-delà de son activité historique de lutte contre la fraude, l’entreprise propose des solutions pour automatiser certaines étapes de la gestion des sinistres et mieux évaluer les risques lors de la souscription. Cette offre repose sur une logique commune : intégrer l’analyse des données dans les processus existants des compagnies, avec des résultats exploitables par leurs collaborateurs.
La valeur de ces outils dépend toutefois de la qualité des informations disponibles et de leur intégration aux systèmes des clients. Un signal produit par un modèle ne constitue pas, à lui seul, une preuve de fraude. La pertinence des alertes, leur compréhension par les gestionnaires et le maintien d’un contrôle humain sont donc des enjeux centraux.
Et maintenant ?
Pour Shift Technology, les perspectives de développement se situent autant dans l’élargissement des usages que dans l’amélioration de la précision des analyses. Les assureurs cherchent à accélérer les indemnisations légitimes tout en maîtrisant leurs coûts et leur exposition à la fraude. Répondre simultanément à ces attentes suppose de limiter les alertes inutiles et les frictions pour les assurés.
Le cadre européen de protection des données et la réglementation de l’intelligence artificielle constituent également des paramètres structurants. Dans ce contexte, la capacité à documenter les traitements, à expliquer les résultats et à démontrer des bénéfices opérationnels durables sera déterminante pour consolider la place de l’entreprise auprès des assureurs.