AI : amélioration ciblée de la surveillance et des expertises médicales

Berne, 13.10.2020 - L’Office fédéral des assurances sociales (OFAS) va améliorer la surveillance et la qualité des expertises médicales dans l’assurance-invalidité (AI). Il prévoit notamment de remanier les conventions d’objectifs avec les offices AI, de prendre en compte la perspective des assurés, d’exiger des expertises-test et d’améliorer le retour d’information aux experts. Ces mesures se fondent sur deux rapports portant respectivement sur la surveillance des offices AI et sur l’assurance-qualité et l’attribution des expertises médicales.

L’activité de surveillance ne doit pas être fondamentalement modifiée, conclut une analyse menée par l’OFAS sur mandat du Département fédéral de l’intérieur (DFI). Introduit en 2008 lors de la 5e révision de l’AI, le système actuel met à disposition des instruments et des procédures adaptés afin de garantir une exécution de l’AI uniforme et conforme à la loi. Toutefois, l’analyse révèle que ces instruments pourraient faire l’objet d'améliorations ciblées.

Conventions d’objectifs et système d’indicateurs

Cette amélioration concerne principalement les conventions d’objectifs avec les offices AI. Aujourd’hui, celles-ci portent avant tout sur des aspects quantitatifs, tels que le taux de nouvelles rentes ou l’évolution de l’effectif des rentes. À l’avenir, elles seront davantage axées sur le pilotage et le contrôle de la qualité de l’exécution : des aspects tels que la qualité des examens médico-assurantiels ou le point de vue des assurés sur les services fournis par les offices AI seront notamment pris en compte.

Les indicateurs utilisés actuellement par l’OFAS pour analyser l’évolution de l’AI et en tirer des objectifs seront également revus et développés. En effet, ils ne permettent pas, par exemple, d’obtenir des données précises sur l’efficacité des mesures de réadaptation d’un office AI ou sur la durée totale de la procédure AI. Actuellement, il n’existe pas d’indicateurs pour évaluer l’appréciation des assurés ou la gestion des réclamations. Désormais, des enquêtes régulières seront menées auprès des assurés pour s’enquérir de leur point de vue. En outre, l’impact de la jurisprudence sur l’exécution de l’AI sera analysé de manière plus systématique.

Assurance-qualité des expertises médicales

Pour déterminer si une personne a droit à des prestations de l’AI, une expertise médicale est souvent nécessaire. Afin de garantir une qualité élevée, le DFI a chargé au printemps l’institut Interface, en collaboration avec le service de psychiatrie forensique de l’Université de Berne, d’évaluer le système des expertises et l’attribution des mandats.

Plusieurs recommandations formulées par ces experts externes se recoupent avec les mesures adoptées entre-temps par le Parlement dans le cadre de la réforme « Développement continu de l’AI », qui seront mises en œuvre à partir de 2022. Une commission indépendante sera notamment constituée pour assurer la qualité des expertises médicales et accréditer les experts, l’attribution des expertises deviendra transparente et l’entretien d’expertise fera l’objet d’un enregistrement sonore.

En 2021, l’OFAS mettra en œuvre d’autres recommandations par le biais de directives à l’intention des offices AI. À l’avenir, ces derniers devront en particulier demander des expertises-test et améliorer les retours aux experts en les informant systématiquement des arrêts des tribunaux.

Examen du principe d’attribution aléatoire pour les expertises monodisciplinaires

Par ailleurs, l’OFAS souhaite continuer d’améliorer le système d’attribution des mandats pour les expertises médicales monodisciplinaires. Pour ce faire, il mettra en place un monitoring trimestriel de la pratique d’attribution et examinera, en collaboration avec les offices AI, comment ces mandats pourraient être répartis de manière aléatoire, comme c’est déjà le cas pour les expertises pluridisciplinaires. Pour les expertises bidisciplinaires, le principe de l’attribution aléatoire sera introduit dans le cadre du Développement continu de l’AI.

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