Les dossiers de sinistre PDF falsifiés passent l’instruction manuelle — pas l’analyse structurelle
Les équipes de gestion des sinistres, les experts en sinistres et les analystes anti-fraude examinent les dossiers PDF fournis par les assurés. Les fraudeurs gonflent les devis, modifient les factures de réparation, altèrent les rapports d’expertise. L’analyse forensique de la structure détecte chaque modification post-émission.
HTPBE? analyse la couche structurelle du fichier PDF — celle qui enregistre toutes les modifications numériques. Nous n'inspectons pas les photos, les documents papier scannés ou la biométrie. Si votre problème concerne des pièces justificatives PDF modifiées numériquement dans un dossier de sinistre, nous sommes l'outil le plus ciblé.
Un appel REST, un verdict déterministe
Soumettez la pièce PDF. L'API renvoie INTACT, MODIFIED ou INCONCLUSIVE — en environ trois secondes.
Comment se présente concrètement la fraude aux sinistres
Trois mécaniques de fraude aux sinistres détectées au niveau de la structure du PDF.
Devis de réparation gonflé
Le réparateur ou l'assuré reçoit un vrai devis, l'ouvre dans un éditeur PDF, augmente le montant et le soumet au dossier. La table xref révèle une mise à jour incrémentale — preuve structurelle de manipulation.
Facture modifiée post-règlement
Une facture de prestataire authentique est modifiée après paiement pour justifier un remboursement supplémentaire. ModDate postérieure à CreationDate avec un écart suspect constitue un signal fort.
Rapport d'expertise fabriqué
Un rapport d'expert est créé dans Word avec des conclusions favorables à l'assuré. Le Producer indique Microsoft Word — jamais le système de gestion d'un cabinet d'expertise agréé.
L'ampleur
Pourquoi l'instruction manuelle ne suffit pas
L'examen visuel détecte les incohérences grossières. Pas les modifications numériques invisibles.
L'OCR extrait les montants. Il ne lit pas l'origine du PDF.
Les systèmes de gestion de sinistres (Guidewire, Majesco, Duck Creek) stockent et gèrent les dossiers — ils n'analysent pas la structure forensique des pièces jointes PDF. L'OCR extrait les données des documents mais ne peut pas déterminer si un PDF a été modifié après émission. HTPBE? comble ce gap en analysant la structure binaire de chaque pièce justificative PDF.
Cinq couches forensiques, un verdict déterministe
Chaque PDF passe par le même pipeline structurel.
Analyse des métadonnées
Horodatages, Producer, Creator, XMP.
Structure du fichier
Tables xref, mises à jour incrémentales.
Signatures numériques
Intégrité de la chaîne de signature.
Intégrité du contenu
Polices, objets, assemblage des pages.
Verdict avec marqueurs
INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE.
Documents de sinistre que nous vérifions
Chaque type est analysé au niveau structurel du fichier — pas en tant qu'image rendue.
Capacités de détection
Signaux structurels déterministes. Aucun score probabiliste.
Mises à jour incrémentales
Tout document PDF modifié dans un éditeur révèle une seconde table xref. Un dossier authentique issu d'un logiciel de gestion ne devrait contenir qu'une seule table.
Écart de timestamps
ModDate postérieure à CreationDate d'un délai suspect sur une pièce présentée comme fraîchement émise — signal fort de modification post-émission.
Producer non institutionnel
Les documents authentiques de prestataires agréés portent la signature de leurs systèmes de facturation. Un Producer indiquant Word ou un éditeur PDF en ligne est un signal d'alerte.
Rupture de signature numérique
Certains rapports d'expertise ou certificats médicaux sont signés numériquement. Toute modification après signature est détectée à confiance «certaine».
Divergence de polices
Les montants modifiés dans des factures présentent souvent des divergences de polices révélatrices d'une composition partielle du document.
Artefacts d'images
Les logos et tampons collés manuellement apparaissent comme des flux d'images redondants — empreinte caractéristique d'une fabrication.
Deux appels HTTP pour vérifier toute pièce justificative de sinistre
L'intégration se résume à deux appels HTTP.
Étape 1 — soumettre le document
curl -X POST https://api.htpbe.tech/v1/analyze \
-H "Authorization: Bearer $HTPBE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://your-storage/devis-reparation.pdf"}'Étape 2 — lire le verdict
{
"id": "s1n1s7r-1234-5678-abcd-ef0123456789",
"status": "modified",
"modification_confidence": "high",
"modification_markers": [
"Multiple cross-reference tables (incremental updates)",
"Modification date significantly later than creation date"
],
"producer": "Adobe Acrobat Pro",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708300000,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Devis émis le 5 février. Modifié dans Adobe Acrobat Pro quinze jours plus tard avant soumission au dossier. Verdict : modified avec confiance élevée.
Témoignages clients
Des équipes qui ont mis fin à la fraude aux sinistres
Les équipes sinistres, experts et analystes anti-fraude utilisent HTPBE? pour détecter les pièces manipulées.
Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.
Sarah M.
AP Manager
United States
We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.
Lars V.
Risk Analyst, Online Lending
Netherlands
Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.
Priya K.
HR Operations Lead
India
Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.
Julien R.
Fraud Analyst, Fintech
France
Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for verified originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.
Marta S.
Compliance Coordinator
Spain
One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.
Tariq A.
Finance Manager
United Arab Emirates
Pricing
Self-serve plans. No sales call, no procurement process.
Starter
$15/mo
30 checks/mo
Manual spot-checks and integration testing
Growth
$149/mo
350 checks/mo
Active document processing pipelines
Pro
$499/mo
1,500 checks/mo
High-volume automation and API integrations
Enterprise (unlimited, on-premise available) — see full pricing and docs
API key on signup. Free test environment on every plan. No card required.
Questions fréquentes
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