Les paiements par carte de crédit sont le mode de paiement le plus largement adopté au Japon. Sur les sites de commerce électronique, leur taux d'utilisation représente 80 % de tous les paiements. Cela indique leur popularité auprès des clients japonais.

Bien que les paiements par carte de crédit devraient connaître une croissance accrue, les cas de fraude liée aux paiements sont également devenus un problème sérieux. Par conséquent, de nombreux clients s'inquiètent de la sécurité des paiements par carte de crédit.

Les stratagèmes et les techniques de fraude sont devenus de plus en plus sophistiqués et difficiles à détecter à l'aide des systèmes conventionnels. Ainsi, les contre-mesures utilisant des systèmes d'IA dotés de capacités avancées d'apprentissage automatique (ML) attirent l'attention.

Dans cet article, nous expliquons pourquoi l'IA est utile pour détecter la fraude par carte de crédit et comment fonctionne l'IA de détection des fraudes. Nous explorons également les avantages d'implémenter l'IA et certaines considérations clés.

Points clés à retenir

• La fraude par carte de crédit devient plus sophistiquée chaque année. Les mesures pour la combattre sont devenues de plus en plus difficiles à implémenter. Par conséquent, les systèmes de détection des fraudes qui emploient l'IA sont devenus attrayants pour les entreprises.
  
• La détection des fraudes améliorée par l'IA se produit grâce à l'analyse automatique des modèles de transaction et à l'évaluation des risques de fraude.
  
• Les avantages de l'IA pour la détection des fraudes comprennent la capacité de détecter la fraude en temps réel.
  
• Pour améliorer la sécurité du site de commerce électronique d'une entreprise, il est important d'organiser une formation sur la sécurité pour le personnel et d'établir un cadre interne robuste, en plus de s'appuyer sur la technologie de l'IA.
  
• Stripe Radar permet aux entreprises d'implémenter des mesures de sécurité avancées en utilisant l'apprentissage automatique (ML) qui s'adapte aux modèles de fraude en constante évolution.
  

Pourquoi l'IA est-elle importante pour la détection de la fraude par carte de crédit?

De nombreuses options de paiement dématérialisé sont offertes au Japon, comme les paiements par carte de crédit, les paiements par code QR et les transferts bancaires. Parmi ces options, les paiements par carte de crédit sont très polyvalents et très prisés.

Comme la fraude par carte de crédit continue d'augmenter partout dans le monde, le gouvernement japonais a élaboré diverses lignes directrices, dont l'adoption obligatoire de 3D Secure 2.0. L'implémentation de systèmes de détection des fraudes améliorés par l'IA est une autre mesure à l'étude. Ci-dessous, nous décrivons les principales raisons de l'intérêt grandissant à leur égard.

Fraude par carte de crédit au Japon

Selon la Japan Consumer Credit Association (JCA), les pertes financières totales attribuables à la fraude par carte de crédit en 2025 ont dépassé 51 milliards de yens. C'est plus du double du chiffre de 2020 de 25,3 milliards de yens. Le déploiement de systèmes de détection des fraudes de haute précision utilisant l'IA est important pour gérer cette situation.

La constatation la plus significative de ces données est que les pertes totales pour la période d'octobre à décembre 2025 s'élevaient à 9,39 milliards de yens. C'est une baisse significative comparativement à la même période l'année précédente (16,23 milliards de yens).

Cette différence pourrait être due à un effet synergique découlant de l'implémentation obligatoire de 3D Secure 2.0, prévue à la fin mars 2025. Combiné à l'adoption généralisée de l'IA pour la détection de la fraude, nous pouvons constater les résultats de ces efforts dans les données.

Fraude par carte de crédit à l'aide de l'IA

Les stratagèmes frauduleux perpétrés par des tierces parties sont devenus de plus en plus complexes et sophistiqués en raison de la mauvaise utilisation de l'IA. Cela rend difficile la garantie de la sécurité au moyen de systèmes conventionnels fondés sur des règles uniquement.

Par exemple, l'hameçonnage est un type de stratagème de fraude utilisant l'IA. Des acteurs malveillants génèrent un grand nombre de faux courriels au moyen de l'IA. Ensuite, ils utilisent ces courriels pour attirer les destinataires vers de faux sites Web pour dérober des mots de passe de compte et des renseignements de carte de crédit.

Avec l'hameçonnage, les acteurs malveillants se servent de noms de vraies organisations et de logos officiels pour faire croire aux destinataires que les courriels sont légitimes. Ils génèrent et envoient instantanément de grandes quantités de faux courriels rédigés dans un langage naturel. Par conséquent, il est très difficile pour les systèmes conventionnels d'identifier avec précision ces arnaques.

Il est important d'utiliser la détection des fraudes par IA pour contrer les mécanismes qui se servent de l'IA pour commettre des fraudes. La technologie de l'IA peut apprendre les mécanismes de fraude en constante évolution en temps réel et s'adapter immédiatement.

Augmentation du nombre de titulaires de carte

Les paiements par carte de crédit sont devenus un élément indispensable de la vie quotidienne au Japon. Les cartes de crédit permettent aux clients d'obtenir des points et des milles de récompense et offrent également des paiements par versements, des paiements renouvelables et des paiements en prime. De plus, les cartes de crédit gagnent en popularité en raison de leur commodité.

Toutefois, comme la fréquence des transactions par carte en ligne s'accroît, le risque de compromission des renseignements augmente également. Dès qu'il y a fuite de renseignements, il y a un risque de mauvaise utilisation entraînant une réaction en chaîne sur un nombre incalculable de sites de cybercommerce et d'autres endroits.

La détection des fraudes par carte de crédit à l'aide de l'IA suscite un vif intérêt de la part des entreprises de cybercommerce. Étant donné qu'il s'agit d'une mesure préventive capable de détecter les anomalies en temps réel, elle peut même offrir une protection contre les mécanismes difficiles à empêcher pour des raisons d'ordre structurel.

Comment l'IA détecte la fraude par carte de crédit

Ci-dessous, nous abordons les différents mécanismes utilisés par l'IA pour détecter la fraude par carte de crédit.

Reconnaissance des schémas

L'IA de détection des fraudes utilise l'apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données de paiement et repérer automatiquement les mécanismes de fraude. Cela lui permet de détecter rapidement et précisément les transactions suspectes. Elle s'adapte également aux mécanismes de fraude les plus récents, repérant les nouvelles tactiques que les systèmes conventionnels fondés sur des règles ont tendance à rater.

En analysant certaines données sous différents angles, l'IA peut déceler des systèmes frauduleux. Les données principalement utilisées pour l'entraînement comprennent les éléments suivants :

• Montants des transactions
  
• Dates et heures des transactions
  
• Lieux des transactions (par ex. pays, région, etc.)
  
• Terminaux utilisés
  
• Informations sur l’entreprise
  
• Historique des achats et de la navigation
  

L'IA de détection des fraudes utilise ces données pour élaborer des modèles d'IA capables de déceler des anomalies, comme des achats inhabituels ou frauduleux.

Par exemple, une carte de crédit servant habituellement à de petites transactions durant le jour est utilisée tard la nuit sur un site Web étranger vendant des articles onéreux. L'IA reconnaîtra instantanément ceci comme une anomalie.

De plus, la précision peut être améliorée en fonction de la rétroaction tirée des résultats de détection, et la performance de détection peut être encore rehaussée par un entraînement continu face à des systèmes de fraude de plus en plus sophistiqués.

Évaluation du risque de fraude

L'IA de détection des fraudes surveille les schémas de transaction sous tous les angles en temps réel et évalue (c.-à-d. attribue une note à) chaque transaction selon ces schémas. Autrement dit, l'IA analyse automatiquement diverses données — comme les montants et les lieux de la transaction — chaque fois qu'un paiement est traité. Puis, elle quantifie le risque de fraude.

Si la note dépasse le seuil, l'IA déterminera qu'il y a un risque de fraude élevé et bloquera automatiquement la transaction ou demandera une authentification supplémentaire.

Apprentissage des données intersectorielles avec l'IA mutualisée

Un des défis majeurs avec les technologies d'IA conventionnelles est qu'elles s'entraînent uniquement sur les données de transaction détenues par des entreprises de carte de crédit individuelles. Cela rend difficile la gestion d'activités frauduleuses qu'elles n'ont jamais rencontrées. L'IA mutualisée implique une collaboration intersectorielle pour analyser les données de transaction. Cela a été envisagé comme une façon de surmonter ce défi.

Les entreprises adoptant l'IA mutualisée partagent des données de fraude entre elles et entraînent l'IA en collaboration. Par exemple, avec l'IA mutualisée, si une entreprise détecte de nouveaux mécanismes de fraude, d'autres entreprises peuvent immédiatement commencer à utiliser un modèle d'IA ayant automatiquement assimilé le schéma.

En travaillant ensemble en tant que secteur et en partageant de l'information, les systèmes d'IA peuvent contrer des systèmes de fraude complexes que les entreprises individuelles seraient incapables de détecter par elles-mêmes.

Avantages de l'IA pour la détection de la fraude

L'adoption d'une IA de détection de la fraude offre de nombreux avantages.

Bloquer la fraude instantanément

Le principal avantage de la mise en œuvre d'une IA de détection de la fraude est qu'elle utilise une technologie d'IA avancée pour détecter les transactions frauduleuses en temps réel et les bloquer automatiquement. Cela permet de prévenir la fraude avant que la transaction ne soit achevée.

Ce type de fonction de blocage instantané en temps réel, améliorée par l'IA, est important pour protéger les clients et minimiser les pertes de profits causées par les rétrofacturations.

Réduire la charge de travail opérationnelle

L'automatisation du système peut réduire considérablement la charge de travail associée à la surveillance et à la détection. Auparavant, les opérateurs étaient responsables de la surveillance de vastes quantités de données de transaction pour détecter la fraude. La charge de travail excessive entraînait souvent des oublis et créait des goulots d'étranglement.

L'IA de détection de la fraude peut fonctionner de manière constante et surveiller toutes les transactions en temps réel. De plus, si une transaction présentant un risque élevé de fraude est détectée par l'évaluation, l'IA envoie immédiatement une alerte. De ce fait, les opérateurs n'ont plus besoin de vérifier chaque transaction individuelle — y compris les transactions légitimes — comme ils le faisaient auparavant. Au lieu de cela, ils peuvent allouer leurs ressources pour vérifier les cas difficiles à évaluer par l'IA elle-même et offrir un service client de haute qualité.

L'IA de détection de la fraude qui utilise l'apprentissage automatique pour améliorer continuellement la précision de la détection peut également aider à réduire les faux positifs (c'est-à-dire l'identification erronée de transactions légitimes comme frauduleuses). Cela peut réduire les charges de travail et les coûts associés à la vérification manuelle et éviter que des clients légitimes ne soient affectés. Par conséquent, cela peut également aider les entreprises à éviter de perdre des occasions de vente.

Fidéliser les clients

Les mesures de sécurité avec l'IA de détection de la fraude assurent la sécurité des clients, améliorent la fiabilité de l'entreprise et renforcent davantage l'identité de marque.

Offrir un environnement de paiement où les clients peuvent utiliser leurs cartes de crédit en toute confiance réduit leur anxiété et leur stress pendant le processus de paiement. Cela garantit également une expérience d'achat agréable, ce qui contribue directement à la fidélisation des clients.

Défis liés à l'IA pour la détection des fraudes

Les systèmes de détection des fraudes améliorés par l'IA présentent certains défis. Par conséquent, la prudence est de mise lorsque vous les implémentez.

Occasions de vente perdues

Même avec une IA de détection des fraudes de haute précision, il y a encore des cas où des transactions légitimes sont signalées par erreur comme frauduleuses. Si un paiement par un client précieux est signalé comme frauduleux, cela peut décourager le client d'effectuer des achats. Cela se traduit par des occasions de vente perdues.

Lors de l'introduction de l'IA de détection des fraudes, il est important de définir un seuil de détection raisonnable et de vérifier régulièrement la précision du système.

Pas de détection exhaustive des fraudes

Bien que l'IA de détection des fraudes puisse améliorer la sécurité des sites de commerce électronique, il est important de comprendre qu'elle ne peut pas prévenir parfaitement tous les cas de fraude. Il y aura des cas où elle ne pourra pas contrer entièrement les stratagèmes de fraude sophistiqués qui continuent de se développer.

Plutôt que de s'appuyer uniquement sur les systèmes d'IA, il est important d'implémenter des mesures de sécurité (telles que 3D Secure 2.0) pour l'exploitation sécurisée du site Web. Les entreprises peuvent également se concentrer sur la formation du personnel et établir un système permettant au personnel responsable de prendre les décisions finales.

Décisions peu claires en matière de fraude

Même lorsque l'IA détecte une fraude, le phénomène de « boîte noire de l'IA » peut se produire. Cela signifie que le fondement de la décision de l'IA n'est pas clair et que les représentants de l'entreprise ne peuvent pas offrir d'explication. Si un représentant ne peut pas expliquer clairement à un client pourquoi son paiement a été signalé comme frauduleux, il y a de fortes chances que la satisfaction du client diminue.

L'IA explicable (XAI) est une technologie d'IA qui visualise le fondement de la prise de décision et fournit des explications. XAI attire l'attention mondiale en tant que solution à ce défi.

Dans l'UE, il existe une tendance croissante à établir des normes juridiques propres à l'IA. Cela comprend l'exigence juridique en vertu de l'Artificial Intelligence Act de fournir des explications sur les décisions de l'IA. Il est prévu que des réglementations similaires soient introduites au Japon, ce qui pourrait conduire à l'adoption généralisée de XAI.

Par conséquent, lors du choix d'une IA de détection des fraudes, il est important de choisir un système qui fournit des explications logiques de la façon dont il a pris ses décisions, que les humains peuvent comprendre.

Foire aux questions

Dans cette section, nous répondons aux questions fréquemment posées sur l'IA pour la détection de la fraude par carte de crédit au Japon.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar utilise des modèles d’IA pour détecter et prévenir la fraude, lesquels ont été entraînés à partir des données du réseau mondial de Stripe. Il met continuellement à jour ces modèles en fonction des dernières tendances en matière de fraude, protégeant ainsi votre entreprise au fil de l’évolution des mécanismes de fraude.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour traiter des scénarios de fraude propres à leur entreprise et d’accéder à des informations avancées sur la fraude.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes liées à la fraude : Stripe traite plus de 1 900 milliards de $ de paiements chaque année. Cette envergure permet uniquement à Radar de vous aider à détecter et à prévenir la fraude, vous permettant ainsi d'économiser de l'argent.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont entraînés sur des données réelles de contestations, des informations relatives aux clients, des données de navigation, et bien plus encore. Cela permet à Radar de détecter les transactions à risque et de réduire les faux positifs, augmentant ainsi vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez également surveiller vos performances en matière de fraude, définir des règles, etc., dans une seule plateforme, augmentant ainsi l’efficacité de vos équipes.

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