La fraude au remboursement est toute tentative d’un client visant à exploiter la politique de remboursement d’une entreprise pour obtenir de l’argent ou des biens de manière injuste. Les commerçants estimaient que 15,8 % de leurs ventes annuelles seraient retournées en 2025, soit 849,9 milliards de dollars. Bien que la fraude au remboursement coûte cher aux commerçants, elle ne reçoit pas toujours autant d’attention que d’autres types de fraude. Cela s’explique en partie par le fait qu’il est caché dans un processus censé aider les clients. Cela vient aussi du fait que les signaux d’abus sont répartis entre des systèmes qui ne communiquent pas toujours entre eux, ce qui rend sa détection et sa prévention difficiles.

Nous allons voir ci-dessous comment fonctionne la fraude au remboursement, comment repérer les schémas et les signaux d’alerte, ainsi que les contrôles permettant de détecter les fraudes sans pénaliser les clients légitimes.

Points clés

• La fraude au remboursement contourne les réseaux de cartes. Sans visibilité délibérée entre les systèmes, votre équipe chargée de la détection des fraudes pourrait ne jamais la repérer.

• Un signal fréquent et fiable de fraude au remboursement est la répétition de comportements similaires entre plusieurs comptes partageant la même infrastructure, des attributs d’identité ou des empreintes d’appareils.

• Une mitigation efficace repose sur plusieurs contrôles, notamment des règles de seuil, la détection d’anomalies et des restrictions appliquées aux fraudeurs confirmés.

Qu’est-ce que la fraude au remboursement ?

La fraude au remboursement est l’exploitation systématique du processus de retour ou de remboursement d’une entreprise afin d’obtenir de l’argent ou des produits de manière frauduleuse. Si une personne obtient un remboursement en affirmant qu’un produit n’est jamais arrivé alors qu’il a bien été livré, il s’agit d’une fraude au remboursement. C’est également une fraude au remboursement lorsqu’une personne obtient un remboursement en renvoyant une boîte vide, un article contrefait ou une robe déjà portée une fois.

En quoi la fraude au remboursement diffère-t-il de la fraude aux rétrofacturations ?

La fraude au remboursement et la fraude aux rétrofacturations sont liés mais distincts. La fraude aux rétrofacturations se produit lorsqu’un titulaire de la carte conteste une transaction légitime auprès de la banque, ce qui déclenche un processus formel de litige. Le paiement est annulé au niveau du réseau de cartes, et l’entreprise perd le montant de la transaction ainsi que des frais de contestation, sauf si elle parvient à contester avec succès la réclamation en apportant des preuves.

La fraude au remboursement contourne la banque et le réseau de cartes. À la place, l’auteur de la fraude obtient de l’argent via le processus de remboursement habituel de l’entreprise. Il n’existe aucun processus formel externe, ce qui signifie qu’il n’y a souvent aucune trace d’un comportement inhabituel.

Pour cette raison, votre taux de rétrofacturation ne vous indiquera rien sur votre niveau de fraude au remboursement. Et comme les demandes de remboursement sont généralement traitées par le service client, votre équipe chargée de la détection des fraudes peut ne pas détecter la fraude au remboursement à moins qu’un dispositif spécifique de mitigation soit mis en place.

Quels sont les schémas courants de fraude au remboursement ?

Certaines formes courantes de fraude au remboursement méritent d’être connues et reconnues.

Voici les principaux schémas :

• Retours de boîte vide ou substitution d’articles  : cela se produit lorsqu’un client demandant un remboursement renvoie un emballage vide ou remplace l’article reçu par une version cassée ou contrefaite. Ce type de fraude est fréquent dans l’électronique grand public et l’habillement.

• Wardrobing  : dans ce type d’abus, des articles (généralement des vêtements, mais aussi des outils ou équipements) sont achetés, utilisés puis retournés pendant la période de retour autorisée. L’article revient dans un état techniquement acceptable pour un retour mais souvent ne peut pas être revendu à sa valeur initiale, voire pas du tout.

• Fausses déclarations de non-livraison : dans ce cas, le produit a bien été expédié comme prévu, mais le client affirme ne jamais l’avoir reçu. Ces réclamations peuvent être difficiles à contester individuellement en raison des volumes élevés d’expédition.

• Cyclage de remboursements sur plusieurs comptes : une personne pratiquant ce type d’abus crée plusieurs comptes et reproduit le même schéma sur chacun d’eux afin de rester sous les seuils de détection par compte. Certaines opérations de cyclage de remboursements impliquent des équipes organisées qui maintiennent la séparation des comptes en utilisant des proxies et des numéros de cartes virtuelles.

• Exploitation des failles des politiques : dans ce cas, une personne étudie attentivement votre politique de retour afin d’identifier des cas limites (retours gratuits sans minimum d’achat, approbation automatique des remboursements sous un certain seuil, crédit magasin instantané sans inspection). Ces fraudeurs disposent souvent de plusieurs comptes afin de répéter l’arnaque.

• Collusion avec des employés ou des livreurs : la fraude au remboursement peut impliquer des employés qui approuvent délibérément des demandes qu’ils ne devraient pas accepter, ou des transporteurs qui déclarent des colis non livrés alors qu’ils l’ont été. La fraude au retour impliquant une collusion avec des employés représentait 39 % des fraudes au remboursement dans le retail en 2024..

Quels sont les signes courants de fraude au remboursement ?

Certains signaux combinés peuvent indiquer une fraude au remboursement, surtout s’ils se répètent.

À surveiller :

• Plusieurs comptes partageant une même infrastructure : si les domaines d’e-mail, les adresses de livraison, les empreintes d’identification des appareils ou les moyens de paiement sont partagés entre des comptes apparemment distincts, cela peut indiquer une fraude au remboursement.

• Fréquence anormale de remboursements : si le taux de remboursement d’un client ou d’un groupe dépasse largement la moyenne de votre catégorie, cela mérite d’être examiné. Par exemple, 1 retour sur 10 commandes peut être normal, mais 5 sur 6 ne l’est pas.

• Demandes de remboursement sur des articles de grande valeur ou difficiles à vérifier : en général, la fraude au remboursement concerne des catégories de produits où les articles sont coûteux et leur état difficile à vérifier à distance.

• Demandes de remboursement déposées à la limite des délais :des demandes soumises à l’approche de la fin de la période de retour peuvent indiquer une tentative d’exploitation du système.

• Signaux liés au réseau et aux appareils : des commandes passées via des réseaux privés virtuels (VPN), des proxys, des adresses IP associées à des abus antérieurs ou des empreintes d’appareil partagées entre plusieurs comptes peuvent indiquer un masquage d’identité typique des opérations de fraude organisées.

• Adresses de livraison associées à des services de réexpédition : les transitaires et les adresses de réexpédition sont souvent liés à des fraudes au remboursement.

Comment une entreprise doit-elle construire un cadre de mitigation multicouche contre la fraude au remboursement ?

Pour limiter la fraude au remboursement, il faut superposer de nombreux contrôles, chacun permettant de détecter des comportements différents. L’objectif est de rendre l’abus suffisamment difficile pour qu’il ne soit plus rentable.

Voici ce qu’il faut mettre en place :

• Règles de seuil : signalez tout compte qui dépose plus de trois demandes de remboursement en 90 jours ou dont les remboursements dépassent un pourcentage défini du total des achats effectués. Ces règles permettent d’identifier des cas potentiels d’abus pour examen.

• Détection des anomalies  : la détection des anomalies vient compléter les règles de seuil. Ce processus analyse le comportement de remboursement par rapport aux moyennes du groupe de référence afin de comparer les résultats à une distribution de référence et déterminer ce qui est réellement anormal. Par exemple, un compte avec un taux de remboursement de 40 % est plus suspect si le taux moyen de la catégorie est de 8 %.

• Liaison d’identité : la liaison d’identité permet de relier différents comptes en comparant les empreintes d’appareils, adresses IP, modèles d’e-mails, adresses de livraison et moyens de paiement. Des comptes partageant la même infrastructure mais créés sous des noms différents peuvent être frauduleux. Stripe Radar effectue une partie de cette liaison d’identité en utilisant des signaux issus du réseau Stripe, ce qui lui permet d’identifier des schémas invisibles dans les seules données d’une entreprise.

• Examens basés sur le risque : mettez en place une file de vérification manuelle pour les demandes suspectes. Par exemple, un remboursement de 12 $ demandé par un nouveau client sans signal particulier peut être approuvé automatiquement. En revanche, une demande de 300 $ provenant d’un compte ayant déjà obtenu trois remboursements et partageant une empreinte d’appareil avec deux comptes signalés doit être examinée manuellement.

• Restrictions progressives  : lorsqu’un compte commet une fraude de retour, le simple refus de la demande en cours ne suffit pas. Ce compte, ainsi que les comptes associés, doivent être soumis à des restrictions futures. Celles-ci peuvent inclure l’obligation de fournir des preuves photo pour les retours, la suppression des options de remboursement instantané ou le signalement des commandes pour revue manuelle.

Comment concilier le contrôle des fraudes au remboursement et l’expérience client ?

Si vos contrôles de fraude sont trop larges ou trop stricts, vous risquez de refuser des demandes légitimes. Il est important de trouver le bon équilibre.

Voici comment procéder :

• Segmenter selon le risque : le processus de remboursement ne doit pas être identique pour tous les clients. Les clients à faible risque doivent bénéficier d’un processus rapide et simple. Les signaux de haut risque peuvent entraîner des étapes supplémentaires comme une preuve photo, des délais d’examen plus longs ou une validation manuelle.

• Communiquer clairement : lorsque vous demandez des documents supplémentaires, faites preuve de transparence et accompagnez le client dans le processus. Des refus opaques ou des retards inexpliqués peuvent nuire durablement à la relation client.

• Attribuer la responsabilité : dans de nombreuses organisations, la fraude au remboursement se situe dans une zone floue entre les équipes de détection des fraudes et le service client. Les équipes de détection des fraudes se concentrent sur la fraude aux paiements, tandis que les équipes du service client sont incitées à résoudre les réclamations plutôt qu’à les signaler. La fraude au remboursement doit donc être confiée à un responsable disposant d’une visibilité sur ces deux volets, afin que le service client puisse continuer à se concentrer sur la satisfaction des clients.

Quelles indicateurs peuvent être utilisés pour suivre les fraudes au remboursement ?

Les indicateurs de la fraude au remboursement peuvent vous aider à évaluer l’ampleur du problème, à l’identifier dans certains segments spécifiques et à évaluer l’efficacité de vos solutions.

Voici ce qu’il faut mesurer  :

• Taux de remboursement par cohorte : décomposez votre taux global de remboursement selon l’ancienneté des clients, le canal d’acquisition, la catégorie de produit et la zone géographique. Les abus ont tendance à se concentrer dans certains segments spécifiques.

• Taux de clients effectuant des remboursements répétés : mesurez le pourcentage de demandes provenant de clients ayant déjà effectué plus d’une demande au cours des 90 derniers jours. Cet indicateur, suivi dans le temps, permet de savoir si vos contrôles fonctionnent.

• Taux de faux positifs : cherchez à maintenir un faible taux de faux positifs. Sélectionnez un ensemble de demandes signalées et examinez-les manuellement afin de déterminer à quelle fréquence vous refusez ou retardez des demandes légitimes.

• Taux de recouvrement  : mesurez le pourcentage de cas de fraude confirmés ayant permis la récupération des biens ou de leur valeur. Cet indicateur permet d’évaluer l’efficacité de votre réponse après confirmation d’un abus.

Comment Stripe Radar peut-il vous aider ?

Stripe Radar s’appuie sur des modèles d’IA entraînés à partir des données issues du réseau mondial de Stripe pour détecter et prévenir la fraude. Ces modèles sont continuellement mis à jour pour tenir compte des nouvelles tendances, ce qui permet de protéger votre entreprise face à l’évolution des risques.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées adaptées à des scénarios spécifiques et d’accéder à des analyses avancées sur la fraude.
Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements chaque année. À cette échelle, Radar peut détecter et prévenir la fraude avec une précision inégalée, ce qui vous permet de limiter les pertes financières.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont notamment entraînés avec des données réelles, provenant de litiges, d’informations clients ou encore de la navigation. Ils permettent à Radar d’identifier les transactions à risque tout en réduisant le nombre de faux positifs, ce qui contribue à augmenter vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez suivre vos performances en matière de fraude, définir des règles et accéder aux analyses depuis une plateforme unique, pour plus d’efficacité.

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