/cas d’usage
Détection d’anomalies et de fraudes par l’IA
Les cas les plus suspects examinés d’abord, par un expert.
La détection de fraude et d’anomalies par l’IA apprend le comportement habituel de chaque fournisseur, compte ou machine, puis signale à un expert la facture, la déclaration ou la mesure qui s’en écarte. En France, le virement devient en 2025 le moyen de paiement le plus fraudé en valeur : 485 millions d’euros, en hausse de 37 %.
/usages
Une détection d’anomalies partout où un historique existe.
Dans la banque, le groupe BPCE déclare surveiller par IA prédictive 11 milliards d’opérations par an contre la fraude.
- Paiements et factures Signale avant règlement la facture saisie deux fois ou dont les coordonnées bancaires ont changé peu avant l’échéance.
- Déclarations et remboursements Isole la demande de remboursement, le sinistre ou la note de frais qui tranche avec les dossiers comparables.
- Écritures comptables Relève avant la clôture l’écriture que rien dans l’historique du compte n’annonce.
- Mesures et consommations Compare chaque relevé de capteur ou de compteur à ses semaines passées, et signale la dérive lente comme le saut brutal.
/fonctionnement
Une normale apprise, des écarts classés et expliqués.
Un modèle d’apprentissage automatique (machine learning) étudie plusieurs mois d’opérations ou de relevés : montants, rythmes, contreparties, horaires. Il en déduit ce qui est habituel pour chacun, seul et parmi ses semblables. Contre le blanchiment, l’ACPR invite à combiner règles, comparaison aux pairs, analyse des liens entre comptes, apprentissage automatique et IA générative, avec des alertes explicables et traçables.
Apprentissage automatique (machine learning)Priorisation des dossiersForum Fintech ACPR-AMF 2026, atelier LCB-FT (nouvel onglet)
- ScoreChaque nouvelle opération reçoit une note d’écart, au fil de l’eau ou par lot.
- MotifL’alerte indique les variables en cause et les opérations qui servent de comparaison.
- VerdictChaque alerte confirmée ou écartée rejoint l’historique et nourrit le prochain entraînement.
/paiements
Une fraude par manipulation en forte hausse depuis 2021.
La fraude par manipulation (faux conseiller bancaire, fraude au président, substitution d’IBAN) trompe celui qui ordonne le paiement. Elle atteint 516 millions d’euros en 2025 (+34 %), soit 41,6 % de la fraude aux moyens de paiement. L’Observatoire de la sécurité des moyens de paiement appelle les banques à renforcer leur prévention, y compris par l’IA.
Elle passe surtout par le virement depuis la banque en ligne, puis par la carte validée avec authentification forte. Le titulaire autorise lui-même le paiement : seul le contexte trahit la fraude (bénéficiaire nouveau, montant inhabituel, horaire atypique).
- 2021 2021 : Virement depuis la banque en ligne 166 M€, Carte avec authentification forte 103 M€ 269 M€ au total, 21,6 % de la fraude
- 2022 2022 : Virement depuis la banque en ligne 216 M€, Carte avec authentification forte 124 M€ 340 M€ au total, 28,5 % de la fraude
- 2023 2023 : Virement depuis la banque en ligne 237 M€, Carte avec authentification forte 142 M€ 379 M€ au total, 31,7 % de la fraude
- 2024 2024 : Virement depuis la banque en ligne 244 M€, Carte avec authentification forte 140 M€ 384 M€ au total, 32,1 % de la fraude
- 2025 2025 : Virement depuis la banque en ligne 376 M€, Carte avec authentification forte 140 M€ 516 M€ au total, 41,6 % de la fraude
/données
Un historique d’opérations, puis les verdicts de vos équipes.
Un détecteur s’appuie sur vos logiciels : progiciel de gestion intégré (ERP), comptabilité, paie, supervision des machines. Il démarre sur l’historique brut ; les cas déjà jugés par vos experts servent ensuite à mesurer ses alertes et à l’affiner.
La facturation électronique entre entreprises s’applique depuis le 1er septembre 2026 aux grandes entreprises et aux ETI, puis aux PME et micro-entreprises le 1er septembre 2027. Selon Cybermalveillance.gouv.fr, les fraudes au virement gagnent en 2025 la facturation électronique comme la paie.
Qualité des donnéesSocle de donnéesFacturation électronique (Entreprendre.service-public.gouv.fr) (nouvel onglet)
- Couvrir plusieurs cycles en incluant clôtures, saisons et pics d’activité
- Marquer les cas connus en reprenant doublons, litiges et fraudes confirmés, avec leur issue
- Relier les référentiels en rapprochant fournisseurs, commandes, contrats et coordonnées bancaires
- Nommer les arbitres en désignant la personne qui tranche chaque type d’alerte
En 2025, la fraude aux moyens de paiement atteint 1,241 milliard d’euros en France.
/sur le terrain
Des alertes que vos experts ont le temps d’examiner.
Le seuil d’alerte se règle avec ceux qui traitent les alertes : chaque fausse alerte leur prend du temps, chaque fraude manquée coûte de l’argent.
Un modèle mal calibré prend la taille pour l’anomalie et remonte d’abord les plus gros montants. Suivre beaucoup d’indicateurs à la fois garantit aussi, chaque jour, un écart « rare » quelque part.
- Des fausses alertes en moins grâce à un modèle qui prend le relais des seuils fixes
- Des alertes plus simples à juger par un score de confiance joint à chaque signalement
- Des doubles paiements évités grâce au contrôle du fichier de virements avant envoi
/cadre
Un régime juridique fixé par la finalité du détecteur.
Selon l’ACPR, qui présente le projet de lignes directrices de la Commission européenne, seule la finalité prévue d’un système d’IA décide de son classement à haut risque ; un contrôle humain n’y change rien. Les obligations du haut risque de l’annexe III, dans le règlement européen sur l’IA, débutent le 2 décembre 2027.
L’article 22 du RGPD protège contre les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé qui produisent des effets juridiques ou affectent la personne de manière significative. Nos alertes éclairent une décision et ne bloquent jamais seules un paiement.
Règlement européen sur l’IA, annexe III (nouvel onglet)RGPD, article 22 (CNIL) (nouvel onglet)Veille réglementaire
- Antifraude en crédit Reste hors du haut risque : l’annexe III (point 5, b) vise la solvabilité et la note de crédit des personnes physiques, sauf détection de fraudes financières.
- Antifraude en assurance Relève du haut risque quand l’outil évalue aussi le risque ou fixe le tarif en assurance vie ou santé, selon ce même projet de lignes directrices.
- Évaluation des salariés Relève du haut risque dès qu’un système suit et évalue leurs performances (annexe III, point 4, b).
/méthode
Une détection de fraude éprouvée sur vos cas passés.
Un projet complet livre le modèle, son raccordement à vos logiciels, la liste d’alertes de vos experts et le suivi de ses performances, puis assure sa maintenance dans la durée.
- INVENTAIRE Chaque règle d’alerte en place se relève, avec son seuil et ce qu’elle a réellement intercepté ; les pertes déjà subies se chiffrent ensuite avec vous.
- REJEU DE L’HISTORIQUE Le modèle se rejoue sur vos opérations passées : il doit retrouver les cas connus sans noyer vos équipes sous les alertes.
- DOUBLE CONTRÔLE Sur un périmètre restreint, le modèle double vos règles actuelles sans rien bloquer ; vos experts comparent les deux listes d’alertes, puis les seuils devenus inutiles disparaissent.
- SUIVI DE DÉRIVE La part d’alertes confirmées reste sous surveillance ; quand elle baisse, signe que vos volumes ou les méthodes des fraudeurs ont changé, une nouvelle version du modèle s’entraîne sur les cas récents.
/dans votre secteur
Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.
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Signale les mandats, factures ou changements de coordonnées bancaires atypiques, ainsi que les liens possibles entre intérêts déclarés des élus et projets de délibération, pour qu’un agent les examine.
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Signale sur la ligne les mesures qui sortent de l’ordinaire (température, pression, cadence, bourrage qui s’annonce) et, aux achats, les factures qui s’écartent du prix ou de la quantité commandés, pour qu’un expert regarde d’abord là.
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Signale la facture dont le RIB a changé, le bon de livraison qui ne colle pas à la commande ou la pièce douteuse d’un dossier de location, pour qu’un comptable ou un gestionnaire la vérifie avant de payer.
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Signale le paiement en ligne suspect, le changement de RIB d’un fournisseur, les annulations et remboursements atypiques en caisse, pour que le contrôleur ou le responsable de magasin les vérifie en premier.
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Signale la facture d’un affrété qui s’écarte du tarif convenu, la consommation de gazole anormale d’un véhicule ou un écart d’inventaire inhabituel, pour qu’un responsable les examine en priorité.
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Signale les factures d’intérim, les heures payées ou les consommations qui s’écartent du planning et des habitudes de l’établissement, pour que la direction les examine en premier.
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Repère dans les demandes de remboursement, les déclarations de sinistre ou les virements les cas atypiques, devis d’optique en série, IBAN changé la veille, pour qu’un gestionnaire les examine en priorité.
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Signale dans la comptabilité d’un client les écritures atypiques, les factures en double, les écarts de TVA et les changements de RIB fournisseur, pour que le collaborateur les examine avant la clôture.
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Signale l’animal dont l’activité, la rumination ou la production de lait s’écarte de la normale, le lot de grains à l’analyse atypique ou la consommation d’eau inhabituelle, pour qu’un éleveur ou un technicien les examine.
/à savoir
Des réponses avant un premier projet de détection de fraude.
Diagnostic Data IACaméras augmentées aux caisses automatiques (CNIL) (nouvel onglet)contactez-nous
Quelle différence entre une anomalie et une fraude ?
Une anomalie est un écart statistique : une opération qui ne ressemble ni à son historique ni à ses semblables. Elle peut venir d’une erreur de saisie, d’un changement légitime ou d’une fraude, que seul l’expert qualifie, pièce en main.
Faut-il des exemples de fraudes pour entraîner un modèle de détection ?
Pas pour commencer. Un modèle non supervisé apprend la normale sur l’historique, sans fraude étiquetée, et signale ce qui s’en éloigne ; quelques cas connus servent à régler son seuil. Les cas confirmés entraînent ensuite un modèle supervisé, plus précis sur les fraudes connues. Le premier repère l’inédit, le second reconnaît le déjà-vu.
Détection de fraude par IA et RGPD : quelles règles ?
Le RGPD s’applique dès que le détecteur traite des données de personnes physiques : salariés, clients, entrepreneurs individuels. Dans le commerce, la CNIL admet les caméras « augmentées » aux caisses automatiques au titre de l’intérêt légitime, sous conditions : clients informés, aucune conséquence automatique, son non enregistré, données supprimées après détection. Nous en retenons deux pour tout détecteur qui touche des personnes : leur information et l’absence de conséquence automatique.
Combien coûte un projet de détection de fraude par IA ?
Le coût tient surtout au nombre de logiciels à raccorder (ERP, banque, paie) et à l’existence d’un historique de cas déjà tranchés. Sans cet historique, vos experts étiquettent d’abord un échantillon d’opérations, ce qui allonge le projet. Un score calculé avant chaque paiement coûte aussi davantage qu’une analyse par lot chaque nuit, car il s’insère dans votre circuit de règlement.
/sources
Sources
- Banque de France, Rapport annuel de l’Observatoire de la sécurité des moyens de paiement 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Groupe BPCE, « Accélérer avec l’intelligence artificielle » (19 janvier 2026), 2026 (nouvel onglet)
- ACPR, Forum Fintech ACPR-AMF 2026, atelier LCB-FT (2 octobre 2026), 2026 (nouvel onglet)
- Banque de France, Rapport annuel 2025 de l’Observatoire de la sécurité des moyens de paiement, graphiques G33 a et b, 2025 (nouvel onglet)
- Banque de France, Observatoire de la sécurité des moyens de paiement, communiqué du rapport 2025 (7 septembre 2026), 2025 (nouvel onglet)
- Entreprendre.service-public.gouv.fr (DILA), fiche « Facturation », 2026 (nouvel onglet)
- Cybermalveillance.gouv.fr (GIP ACYMA), communiqué du rapport d’activité, 26 mars 2026, 2025 (nouvel onglet)
- ACPR, « Encadrement et surveillance de l’IA dans le secteur financier », réunion de Place du 1er juillet 2026, diapositive 10, 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, « Législation sur l’IA » (page mise à jour le 19 octobre 2026), 2026 (nouvel onglet)
- CNIL, texte du RGPD, chapitre III (article 22), 2016 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk, règlement (UE) 2024/1689, annexe III, 2024 (nouvel onglet)
- CNIL, « Caméras augmentées aux caisses automatiques : comment se conformer au RGPD ? » (6 mai 2025), 2025 (nouvel onglet)
/cas proches
- Classement de documents Trie, étiquette et range les documents entrants pour accélérer leur traitement et fiabiliser leur archivage.
- Prévision de la demande Anticipe volumes, ventes ou fréquentation à partir de l’historique, pour ajuster stocks, équipes et approvisionnements.
- Maintenance prédictive Repère dans les données des capteurs les signes avant-coureurs d’une panne, pour intervenir avant l’arrêt.
- Priorisation des dossiers Classe dossiers, demandes ou prospects selon leur urgence ou leur probabilité d’aboutir, pour mieux répartir le travail.
- Anticipation des départs Repère les clients, abonnés ou adhérents susceptibles de partir, pour agir avant qu’ils ne le fassent.
- Segmentation Regroupe clients, produits ou sites aux comportements proches, pour adapter les offres et les actions à chacun.
/contact
Travaillons ensemble
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