L'Intelligence artificielle dans la détection des fraudes : la synergie entre contrôles traditionnels et machine learning

La détection des fraudes connaît une véritable révolution technologique. Selon le rapport de référence ACFE Anti-Fraud Technology Benchmarking Report 2024, l'utilisation de l'Intelligence Artificielle (IA) tel que le Machine Learning ou la Generative dans les programmes anti-fraude devrait presque tripler dans les deux années à venir. Cette évolution soulève une question cruciale : l'IA peut-elle, à elle seule, constituer une réponse suffisante face aux risques de fraude ?

Chez Eye2Scan, notre expertise nous a permis de constater qu'une approche hybride, combinant contrôles basés sur les règles et Machine Learning, offre la stratégie la plus robuste et adaptative. Analysons en détail les forces et limites de chaque approche.

Les contrôles traditionnels basés sur les règles: une base solide pour la conformité et la sécurité

Les contrôles basés sur les règles (ruled-based) constituent le fondement traditionnel de la détection des fraudes. Leur première force réside dans leur capacité à détecter les risques connus avec précision. Lorsqu'une transaction dépasse un seuil prédéfini ou qu'une séquence d'opérations inhabituelle est détectée, le système génère instantanément une alerte. Cette approche s'avère particulièrement efficace pour les processus standardisés comme les cycles achats ou les écritures comptables.
La transparence représente un atout majeur de ces contrôles. Lors d'un audit ou d'un contrôle réglementaire, chaque anomalie détectée peut être expliquée de manière claire et documentée, démontrant ainsi la rigueur du dispositif de contrôle interne. Cette traçabilité devient particulièrement précieuse dans le cadre des exigences réglementaires croissantes.

Un autre avantage significatif réside dans la cohérence de l'application des règles. Les contrôles traditionnels garantissent une uniformité parfaite dans tous les domaines surveillés, assurant ainsi une couverture complète et systématique des risques identifiés. La rapidité de mise en œuvre et de réponse constitue également un point fort : les alertes générées sont claires et permettent une intervention immédiate des équipes concernées.

Cependant, ces contrôles présentent aussi des limitations importantes. Leur nature réactive constitue un défi majeur : ils ne peuvent traiter que les risques déjà connus, laissant potentiellement des failles que les fraudeurs peuvent exploiter avant la mise en place de nouvelles règles. De plus, le développement de contrôles véritablement efficaces nécessite une expertise pointue et une compréhension approfondie des dynamiques de fraude spécifiques à l'organisation, une compétence pas toujours disponible en interne.

L'intelligence artificielle et le Machine Learning : une dimension prédictive essentielle

L'apport du Machine Learning transforme radicalement l'approche de la détection des fraudes. Cette technologie se distingue par sa capacité à traiter des volumes de données considérables tout en intégrant de multiples perspectives d'analyse. Sa nature prédictive et proactive constitue un véritable changement de paradigme : les modèles d'IA analysent en continu les données historiques et actuelles, permettant d'identifier les tendances émergentes et d'anticiper les scénarios de fraude avant même leur matérialisation.

Cette dimension multidimensionnelle facilite la corrélation entre différents types de contrôles, offrant une vision plus complète et nuancée des risques potentiels. Par exemple, le système peut simultanément analyser les comportements utilisateurs, les patterns de transaction et les anomalies dans les cycles de processus pour détecter des signaux faibles.

Toutefois, cette puissance analytique s'accompagne de défis spécifiques. Le manque d'interprétabilité représente un obstacle majeur : la complexité des algorithmes d'IA non supervisés peut rendre difficile l'explication des anomalies signalées, créant des défis particuliers lors de la justification des résultats auprès des autorités de contrôle.

La gestion des faux positifs constitue une autre préoccupation significative. Pour être véritablement efficaces, les modèles d'IA nécessitent un processus d'apprentissage supervisé qui s'appuie sur des données préalablement identifiées et étiquetées comme frauduleuses ou légitimes. Ce travail d'étiquetage, chronophage et exigeant en ressources expertes, peut limiter la capacité du système à détecter de nouveaux types de fraudes non présents dans les données d'apprentissage.

L'implémentation de ces solutions nécessite également un investissement conséquent en ressources. Au-delà des coûts de développement, il faut considérer le temps nécessaire à l'étiquetage des données, l'entraînement des algorithmes et la maintenance continue du système. Les exigences en matière d'infrastructure constituent un autre point d'attention : la mise en place de systèmes robustes pour surveiller les performances et maintenir la stabilité est indispensable au succès de la démarche.

Points clés pour réussir l'implémentation des contrôles IA

La réussite d'une solution de détection des fraudes basée sur l'IA repose sur trois fondamentaux essentiels :

• Jeux de données robustes : Des ensembles de données volumineux et diversifiés sont essentiels pour entraîner efficacement les modèles d'IA et assurer une détection précise des fraudes. La qualité et la quantité des données d'apprentissage déterminent directement la performance du système.
• Intégrité des données : Les données d'apprentissage doivent être soigneusement validées pour éviter que des schémas de fraude non détectés ne soient interprétés comme des comportements normaux. Cette validation est cruciale pour la fiabilité du système.
• Sélection du modèle : Le choix du modèle d'IA doit s'aligner avec les objectifs organisationnels pour optimiser la détection tout en minimisant les faux positifs. L'interprétabilité des résultats reste un critère essentiel dans cette sélection.

L'approche hybride : vers une détection des fraudes optimisée

La combinaison des contrôles traditionnels et du Machine Learning crée une synergie particulièrement efficace dans la détection des fraudes. Les contrôles basés sur les règles constituent une première ligne de défense robuste et transparente, fournissant une base solide de surveillance. Le Machine Learning vient enrichir ce dispositif en apportant une dimension analytique plus sophistiquée et prédictive, permettant d'identifier des schémas complexes de fraude.

Prenons un exemple concret de cette complémentarité en action. D'un côté, vous disposez de contrôles traditionnels qui surveillent les anomalies dans les transactions, comme des montants inhabituels ou des écritures comptables suspectes. De l'autre, vos modèles d'IA analysent en continu les variations dans les comportements des utilisateurs. En combinant ces deux sources d'information, le système peut mettre en évidence des patterns suspects qui auraient nécessité des heures d'analyse manuelle pour être détectés. Cette alliance entre l'expertise humaine, les règles de base essentielles, et la puissance analytique du Machine Learning permet d'atteindre un niveau de détection optimal, associant la rigueur des contrôles traditionnels à la sophistication de l'intelligence artificielle.

Cette approche hybride permet notamment :

• Une détection plus précoce des nouvelles formes de fraude
• Une réduction significative des faux positifs
• Un renforcement des contrôles traditionnels face aux régulateurs
• Une optimisation continue des contrôles

Conclusion : implémenter une stratégie anti-fraude efficace avec l'intelligence artificielle

La mise en place d'une stratégie anti-fraude moderne nécessite une approche progressive et structurée. Nous recommandons de :

1. Commencer par établir une base solide de contrôles traditionnels basés sur des règles ciblant les risques connus et les exigences réglementaires
2. Introduire progressivement des modèles de Machine Learning pour enrichir la détection
3. Mettre en place une boucle vertueuse d'amélioration continue où les insights du Machine Learning alimentent la création de nouveaux contrôles basé sur des règles

Chez Eye2Scan, nous accompagnons nos clients dans cette transformation en combinant notre expertise métier avec une technologie de pointe. Notre plateforme intègre naturellement ces deux approches, permettant une détection des fraudes plus efficace et une conformité renforcée.

Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont Eye2Scan combine ces contrôles pour maximiser l'efficacité et la conformité ? Contactez-nous dès aujourd'hui.