Sommaire :
- Dossier : Les éditeurs face à l’IA : comment vos outils se réinventent
- Les fraudeurs utilisent l’IA, les éditeurs antifraude aussi
- Comment les solutions de gestion documentaire embarquent l’IA
- IA et digital workplace : une révolution maîtrisée par les éditeurs
- L'IA, alliée des logiciels de veille
Les falsifications de documents numériques ont augmenté de 244 % en France en 2024, faisant passer, pour la première fois, la falsification de documents numériques au rang de principale méthode de fraude, devant la contrefaçon physique. "La fraude assistée par l’IA devient de plus en plus sophistiquée", selon une étude réalisée par l’éditeur Entrust qui précise "qu’une tentative de deepfake s’est produite toutes les cinq minutes en 2024".
Si l’intelligence artificielle est utilisée par les fraudeurs, elle peut également servir aux éditeurs de logiciels de lutte contre la fraude documentaire. "Il faut la considérer comme une alliée de taille dans la détection proactive des fraudes, dans la mesure où elle permet d’analyser en temps réel le comportement des utilisateurs et d’identifier des anomalies, comme des montants ou des localisations inhabituelles, et d’alerter l’entreprise du risque potentiel", estime Michaël Lakhal, chef de produit chez Signaturit Group.
Intégrée dans un processus de KYC (know your customer), elle devient un bouclier supplémentaire contre les tentatives de fraude, puisque grâce à des algorithmes et à des paramètres précis, elle est en mesure de scanner instantanément des documents d’identité afin de signaler toute usurpation. L’éditeur a fait le choix du panachage, en intégrant des modèles d’IA générative du marché tout en développant ses propres grands modèles de langage, entraînés pour la détection de la fraude.
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28 % du chiffre d’affaires investis dans l’innovation.
Déjà présent sur de nombreux segments du traitement documentaire, Itesoft a lui aussi décidé de muscler ses outils de lutte contre la fraude documentaire avec l’IA. L’éditeur vient d’enrichir son outil Streamline Fraud avec la Base M+ : "elle répond au nouveau challenge posé par l’IA que je qualifie de “négative” lorsqu’elle sert des intérêts criminels (par opposition à l’IA “générative”), mais aussi et surtout aux risques inhérents à la lutte contre la fraude pour les assureurs", explique Pierre Vanhoutte, directeur de la solution Streamline Fraud. "Il est indispensable pour eux de détecter au plus tôt, avec le plus de certitude, de traiter plus rapidement les alertes et de sécuriser la décision".
Itesoft développe lui-même son intelligence artificielle, qui est issue de son laboratoire de recherche et développement. "Toutes les technologies sont fabriquées et développées en interne", précise l’éditeur, qui rappelle qu’il "s’appuie depuis 40 ans sur la maîtrise totale de ses technologies grâce à un laboratoire de R&D et à un support client 100 % français". Chaque année, 28 % de son chiffre d’affaires sont investis dans l’innovation.
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Technologie propriétaire
Pour s’adonner à la fraude, les resquilleurs ont l’embarras du choix : éditeurs de faux documents au format PDF, logiciels de traitement d’image du type Photoshop, web clandestin (dark web) et, aujourd’hui, l’intelligence artificielle générative. Les secteurs de la banque et de l’assurance y sont particulièrement exposés.
Selon l’éditeur Finovox, "la méthode des fraudeurs est simple : plutôt que de pirater manuellement les cartes de crédit ou de débit, ils utilisent des programmes informatiques automatisés, appelés “bots”. Grâce à ces bots, les fraudeurs effectuent des millions de tentatives de connexion ou de paiement en un très court laps de temps."
Comme ses concurrents, Finovox développe en interne sa propre IA grâce aux travaux de son équipe de R&D. "Il s’agit d’une technologie propriétaire qui combine de multiples modèles d’intelligence artificielle avec des algorithmes issus des méthodes d’expertise en fraude documentaire."
Selon l’éditeur, plus l’IA est alimentée, plus ses résultats sont pertinents pour détecter les documents suspects. Un travail qui demande une veille constante : "nos équipes de R&D optimisent régulièrement les algorithmes pour affiner la détection et renforcer la précision des résultats."
