Aujourd’hui, la modélisation prédictive de l’indemnisation des travailleurs, de plus en plus sophistiquée, permet de prévoir avec précision quels sont les travailleurs accidentés les plus susceptibles d’avoir des difficultés à reprendre le travail, quelles sont les demandes qui pourraient prendre une tournure grave et quelles sont celles qui nécessitent une enquête plus approfondie. Ces informations peuvent faire une grande différence tant pour les travailleurs accidentés que pour l’organisation. En sachant ce qui les attend, il est possible de hiérarchiser les ressources, d’apporter un soutien supplémentaire à ceux qui en ont besoin et d’éviter des maladresses coûteuses. Lorsque les demandes sont réglées plus rapidement, le résultat est généralement meilleur pour tout le monde.
Résolution plus rapide, meilleurs résultats
Les modèles prédictifs d’indemnisation des accidents du travail reposent sur une variété de méthodes statistiques éprouvées qui analysent les données historiques afin d’identifier des modèles et de prévoir les résultats. Voici sept modèles prédictifs qui aident les professionnels des sinistres à identifier les problèmes potentiels, à intervenir rapidement et à obtenir de meilleurs résultats :
- Gravité précoce. Le fait d’apporter les bonnes ressources aux employés blessés à haut risque dès le début du processus peut changer la trajectoire de la demande. Les modèles de gravité précoce utilisent des méthodes de régression pour analyser le type de blessure, les données démographiques du demandeur et les évaluations médicales initiales afin de prédire la gravité d’une demande d’indemnisation pour accident du travail et de signaler les demandes susceptibles de présenter un risque élevé et/ou un coût élevé. De cette manière, vous pouvez orienter les ressources – par exemple, les programmes de réadaptation, les traitements médicaux et le soutien supplémentaire – vers les demandes qui bénéficieront le plus d’une intervention précoce, ce qui permettra de réduire les coûts et d’améliorer les résultats.
- Détection des fraudes. La fraude en matière d’indemnisation des accidents du travail coûte au secteur environ 34 milliards de dollars par an. Les modèles de détection des fraudes s’appuient sur des techniques d’apprentissage automatique telles que les arbres de décision et les forêts aléatoires pour passer au crible les données relatives aux demandes d’indemnisation des accidents du travail afin de repérer les schémas suspects et les anomalies et d’identifier les indicateurs de fraude courants, tels que les informations incohérentes, les traitements médicaux excessifs ou les demandes répétitives émanant d’une même personne. Les demandes suspectes sont signalées pour faire l’objet d’une enquête plus approfondie.
- Retour au travail. La clé d’un programme de retour au travail réussi est la rapidité – réagir rapidement pour résoudre rapidement le problème. Les modèles de retour au travail analysent la nature de la blessure, les traitements médicaux reçus et d’autres facteurs pour prédire la probabilité qu’un employé blessé reprenne le travail dans un délai donné. Ces informations peuvent aider à lancer des plans de réadaptation personnalisés, des programmes de formation professionnelle et des aménagements du lieu de travail afin de faciliter une réintégration productive dans le monde du travail. Une action rapide favorise également le rétablissement, la productivité et le moral des employés, tout en réduisant les coûts pour l’organisation.
- Subrogation. Les fuites de sinistres – dues à la responsabilité d’un tiers, à l’inefficacité ou à des erreurs – coûtent chaque année des millions au secteur de l’assurance. Les modèles de subrogation analysent les rapports d’accident, les informations sur la responsabilité et d’autres détails afin d’identifier les sinistres dans lesquels un tiers est responsable. Les modèles peuvent également déterminer la probabilité de récupérer les coûts des sinistres déjà payés afin que vous puissiez prioriser vos efforts.
- Projection des coûts médicaux. Les coûts médicaux – y compris les installations, les frais médicaux, l’équipement et les fournitures – représentent la majorité des coûts de l’assurance accidents du travail. Les modèles de projection des coûts médicaux analysent les données historiques des sinistres, les schémas de traitement médical et les tendances des coûts de santé pour estimer le coût des traitements en cours, des interventions chirurgicales, des médicaments, des services de réadaptation, etc. En disposant d’une prévision précise de la responsabilité totale du sinistre, vous pouvez allouer les réserves de manière appropriée et mettre en place des stratégies rentables de gestion des frais médicaux.
- Risque de litige. Les demandes d’indemnisation des accidents du travail faisant l’objet d’un litige sont 388 % plus coûteuses que les demandes non litigieuses. Les salariés accidentés qui font appel à des avocats pour traiter leur dossier d’indemnisation ont tendance à rester plus longtemps en invalidité, ce qui augmente les coûts et la durée du sinistre. Les modèles de risque de litige utilisent des méthodes de regroupement de données telles que l’analyse de grappes pour analyser la complexité, l’historique des litiges et les considérations juridictionnelles afin d’évaluer la probabilité qu’une réclamation dégénère en bataille juridique. Les modèles de risque de litige basés sur l’IA peuvent également aider à cibler les premières négociations de règlement, à identifier les candidats nécessitant des enquêtes approfondies et à signaler les réclamations qui pourraient nécessiter un soutien juridique spécialisé.
- Sécurité prédictive. Et si vous pouviez identifier les zones à haut risque, anticiper les tendances en matière d’accidents et résoudre les problèmes de manière proactive afin d’éviter que les accidents ne se produisent ? Les modèles de sécurité prédictive estiment la probabilité d’incidents et de blessures futurs sur le lieu de travail en appliquant une analyse de séries temporelles aux données d’accidents historiques, aux rapports de quasi-accidents et aux résultats des inspections de sécurité. L’analyse peut aider à hiérarchiser les initiatives en matière de sécurité, à allouer efficacement les ressources et à mettre en œuvre des interventions ciblées.
Exploiter la puissance des données non structurées
Les premières formes de modélisation prédictive s’appuyaient sur des données « structurées », c’est-à-dire des données organisées et formatées en catégories et métriques définies qui peuvent être comprises par des algorithmes simples tels que les modèles de régression. Cependant, jusqu’à 80 % des données relatives aux sinistres ne sont pas structurées, sous forme de texte, d’images, de médias et d’autres informations qui ne sont pas faciles à capturer dans un format traditionnel ligne/colonne. Grâce aux progrès des méthodes qui utilisent le traitement du langage naturel, les modèles prédictifs sont désormais capables d’interpréter les complexités des données non structurées. L’IA générative permettra de prendre des décisions encore plus nuancées en analysant les formes les plus complexes de données non structurées. Et ce sont ces nuances qui peuvent rendre le processus d’indemnisation plus humain. La modélisation prédictive de l’indemnisation des travailleurs permet aux professionnels de l’indemnisation de mieux comprendre la personne blessée, ce qu’elle vit et l’aide dont elle a besoin. C’est cette humanité assistée par la technologie qui optimisera les résultats pour tout le monde.
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