En 2025, les consommateurs américains à eux seuls ont signalé des pertes de 15,9 milliards de dollars liées à la fraude, et les attaques sont de plus en plus sophistiquées. Les données de cartes volées se vendent en gros sur les marchés du Web caché, les réseaux de robots effectuent des milliers de tests frauduleux de cartes par heure, et des réseaux organisés soumettent des rétrofacturations coordonnées après avoir reçu des marchandises. Le meilleur logiciel de prévention de la fraude pour le commerce en ligne bloque les transactions frauduleuses sans refuser la clientèle légitime dont le comportement semble légèrement inhabituel.

Ci-dessous, nous explorerons les principaux types de fraude touchant les détaillants en ligne, les différences entre les trois catégories d'outils de prévention, et la façon de choisir une solution adaptée au profil de risque spécifique de votre entreprise.

Points à retenir

• La fraude dans le commerce en ligne englobe plusieurs types d'attaques distincts, chacun nécessitant des mécanismes de détection différents.

• Les outils de prévention de la fraude fonctionnent selon deux mécanismes : bloquer les transactions frauduleuses avant qu'elles ne soient terminées et générer les preuves nécessaires pour remporter les contestations lorsqu'elles sont soumises.

• La solution de prévention de la fraude pour le commerce en ligne qui vous convient dépend de votre volume de transactions, de la concentration de votre fraude et de ce que votre infrastructure technique peut prendre en charge.

Qu'est-ce qu'un logiciel de prévention de la fraude pour le commerce en ligne?

Un logiciel de prévention de la fraude pour le commerce en ligne est un système d'outils automatisés qui identifie les transactions frauduleuses et les bloque avant qu'elles ne soient terminées ou les signale assez rapidement pour intervenir avant l'expédition des marchandises ou l'émission de rétrofacturations. C'est ce que les entreprises en ligne utilisent pour atténuer la fraude liée aux paiements.

Quels sont les types courants de fraude dans le commerce en ligne?

Les détaillants en ligne sont confrontés à un ensemble concentré de schémas de fraude, et une poignée de types d'attaques sont à l'origine des pertes.

Voici les types de fraude les plus courants dans le commerce en ligne :

• Fraude sans présentation de la carte (CNP) : Un criminel obtient les données de la carte par l'hameçonnage, la violation de données ou des achats sur le Web caché et les utilise pour passer des commandes avant que le titulaire de la carte ne s'en aperçoive. Étant donné qu'aucune carte physique n'est impliquée, les protections standard à puce et code NIP ne s'appliquent pas. La détection dépend des signaux comportementaux et contextuels.

• Test frauduleux de cartes : Les acteurs malveillants utilisent le processus de paiement d'une entreprise comme outil de vérification. Ils effectuent de petites transactions (parfois moins d'un dollar) pour confirmer si les numéros de cartes volées sont toujours actifs avant de les vendre ou de les utiliser pour des achats plus importants ailleurs. Si des mécanismes de limitation du taux et des règles de vélocité ne sont pas en place pour lutter contre les tests frauduleux de cartes, les coûts d'autorisation d'une entreprise grimpent et les données des signaux de fraude sont polluées.

• Fraude amicale : Le véritable titulaire de la carte passe la commande, reçoit les marchandises, puis conteste le paiement auprès de sa banque, affirmant qu'il ne l'a pas autorisé ou que l'article n'est jamais arrivé. Pour remporter une contestation, il faut des documents tels qu'une confirmation de livraison, des journaux de protocole Internet (IP) et des empreintes d'appareils.

• Abus liés aux remboursements et aux promotions : Les clients retournent des articles usagés ou de contrefaçon, ou cumulent des codes promotionnels d'une manière que le système d'une entreprise n'a pas été conçu pour empêcher. La fraude au remboursement et les abus promotionnels ne ressemblent pas toujours à de la fraude dans les données de transaction, ce qui rend la détection plus difficile sans outils conçus spécifiquement pour l'analyse comportementale au niveau du compte.

Quels types de solutions de prévention de la fraude pour le commerce en ligne sont disponibles?

Le marché des logiciels de prévention de la fraude comporte trois catégories distinctes. Chacune présente des compromis différents en matière de couverture, de coût et de complexité d'intégration. Tenez compte de ce qui suit :

Outils de lutte contre la fraude intégrés au PSP

Les outils de lutte contre la fraude intégrés aux offres de votre prestataire de services de paiement (PSP) fonctionnent au point de transaction, avec un accès direct aux données de paiement que votre fournisseur a déjà recueillies. Il n'y a pas d'appel à l'interface de programmation d'application (API) vers un tiers ajoutant de la latence à votre processus de paiement, et les signaux de fraude (par exemple, l'historique des cartes, les taux de litiges, la vélocité des transactions sur le réseau du fournisseur) alimentent directement le moteur de décision. L'intégration est minimale si vous traitez déjà vos transactions par l'intermédiaire d'un fournisseur qui inclut des outils de lutte contre la fraude. La contrainte réside dans le fait que la couverture est généralement destinée spécifiquement à la fraude liée aux paiements ; les abus au niveau du compte, la fraude promotionnelle et les contestations consécutives aux transactions nécessitent souvent des outils supplémentaires.

Plateformes de prévention de la fraude autonomes

Les plateformes tierces se situent entre votre processus de paiement et votre prestataire de services de paiement. Elles utilisent les données de transaction, les signaux des appareils et les données comportementales de votre site, puis renvoient un indice de risque ou une décision avant qu'un paiement ne soit autorisé. Ces plateformes offrent une couverture plus large : elles sont conçues pour gérer la fraude tout au long du cycle de vie des clients, de la création de comptes jusqu'aux remboursements, plutôt qu'uniquement au niveau des paiements. Elles ont également tendance à offrir des moteurs de règles plus configurables, ce qui est important si vos modèles de fraude sont inhabituels ou si votre catalogue de produits crée des signaux de risque atypiques. Le compromis réside dans le travail d'intégration initial et la gestion d'une relation avec un fournisseur supplémentaire.

Fournisseurs de garanties contre les rétrofacturations

Certains fournisseurs offrent un modèle commercial différent. Plutôt que de facturer des frais fixes pour la détection de la fraude, ils approuvent ou refusent les commandes et assument l'entière responsabilité des rétrofacturations pour les commandes qu'ils approuvent. Si une contestation liée à une fraude survient sur une transaction qu'ils ont approuvée, ils la couvrent. Cela transfère le risque financier, mais modifie votre contrôle de la prise de décision. Vous acceptez leurs décisions d'approbation sur les commandes qu'ils garantissent, ce qui peut créer des tensions si leur modèle refuse des clients que vous auriez acceptés.

Quelles sont les fonctionnalités à rechercher dans un logiciel de prévention de la fraude pour le commerce en ligne?

Les fonctionnalités spécifiques que vous recherchez dans un logiciel de prévention de la fraude dépendent de votre volume de transactions et de votre exposition à la fraude.

En général, il convient de tenir compte de ce qui suit :

• Décisions en temps réel : Les outils de lutte contre la fraude qui rendent des décisions une fois le paiement terminé sont trop lents. L'évaluation doit avoir lieu avant l'autorisation, pendant que la session est encore active. Vérifiez si la latence moyenne de décision de l'outil s'intègre dans votre processus de paiement sans ajouter de délai perceptible.

• Modèles d'apprentissage automatique (ML) formés sur les données du réseau : Un modèle d'apprentissage automatique formé uniquement sur vos transactions commence avec un signal limité, en particulier si votre entreprise est en phase de démarrage. Les outils qui s'appuient sur les données de transaction à l'échelle du réseau auprès de milliers d'entreprises peuvent identifier des schémas de fraude que vous ne verriez pas avec votre seul volume.

• Moteur de règles configurables : Les modèles prédéfinis détectent les schémas de fraude généraux, mais votre entreprise présente des caractéristiques de risque spécifiques qu'aucun modèle générique ne prend entièrement en compte. La possibilité de créer des règles personnalisées (par exemple, bloquer les commandes expédiées à des adresses liées à des fraudes antérieures, signaler les commandes de valeur élevée dont les pays de facturation et d'expédition ne correspondent pas, exiger le protocole 3D Secure [3DS] pour les transactions dépassant un certain seuil) vous permet d'adapter le système à votre exposition réelle.

• Données sur l'incidence du taux de litiges : Tout fournisseur devrait être en mesure de vous montrer les effets de son outil sur les taux de litiges pour des entreprises similaires à la vôtre. S'il ne peut pas fournir de données de référence ou d'études de cas contenant des chiffres réels, considérez cela comme un signal d'alarme.

• Intégration avec votre suite d'outils : La plateforme que vous utilisez (Shopify, WooCommerce ou une plateforme personnalisée) détermine les outils qui sont pratiques. Une solution nécessitant une intégration approfondie de l'API n'est pas viable si votre équipe d'ingénierie ne peut pas la prendre en charge.

Comment les outils de prévention de la fraude pour le commerce en ligne affectent-ils votre taux de litiges?

Les rétrofacturations sont une conséquence financière directe de la fraude et elles s'accumulent. Les réseaux de cartes surveillent votre taux de litiges : si vous dépassez systématiquement les seuils des réseaux, vous vous exposez à des amendes ou à une surveillance accrue, voire à la perte totale de la capacité à traiter les cartes.

Les outils de prévention de la fraude ont une incidence sur votre taux de litiges en bloquant les transactions frauduleuses avant qu'elles ne soient terminées, ce qui empêche les contestations d'être soumises. Ils génèrent également les preuves dont vous avez besoin pour remporter la procédure de représentation lorsque des contestations sont soumises.

Le ratio de faux positifs a également son importance. Les outils qui refusent les paiements de manière trop agressive réduisent la fraude, mais rejettent également la clientèle légitime, ce qui apparaît dans les données sur les taux d'autorisation plutôt que dans les données sur les contestations. Les outils vous permettent généralement d'ajuster les seuils de sensibilité, et nombre d'entre eux redirigent les cas incertains vers une file de vérification manuelle plutôt que de refuser automatiquement les paiements. C'est dans la recherche du bon calibrage que s'effectue l'essentiel du travail de gestion continue.

Comment choisir la bonne solution de prévention de la fraude pour le commerce en ligne?

La solution de prévention de la fraude pour le commerce en ligne adéquate dépend de facteurs propres à votre entreprise. Quelques questions structurelles permettent de restreindre les options :

• Volume de transactions : Les outils d'apprentissage automatique s'améliorent avec les données. Si vous traitez moins de quelques centaines de transactions par mois, une plateforme d'apprentissage automatique autonome formée sur votre propre historique n'aura pas suffisamment de signaux pour être précise. Vous dépendrez davantage des données au niveau du réseau provenant de plateformes offrant une large couverture ou des outils de lutte contre la fraude intégrés de votre prestataire de services de paiement.

• Concentration de la fraude : Si la plupart de vos pertes proviennent de la fraude CNP lors du paiement, une solution au niveau du paiement pourrait couvrir la majeure partie de votre exposition. Si vous constatez des abus promotionnels ou des fraudes liées aux retours, vous avez besoin d'un outil qui fonctionne tout au long du cycle de vie de la clientèle.

• Infrastructure technique : Une plateforme tierce de lutte contre la fraude dotée d'une API complète est puissante, mais uniquement si vous disposez des ingénieurs nécessaires pour l'intégrer et la maintenir. Les entreprises ne disposant pas de ressources d'ingénierie dédiées sont souvent mieux servies par des outils qui s'intègrent de manière native à leur plateforme de commerce en ligne ou à leur prestataire de services de paiement.

• Tolérance aux faux positifs : Si vous vendez des biens banalisés à faibles marges dans un environnement très concurrentiel, le refus d'un client légitime a un coût différent que si vous vendez des produits à marge élevée avec de longs cycles d'achat. Les entreprises qui s'appuient fortement sur les relations avec la clientèle doivent sérieusement tenir compte des taux de faux positifs dans leur évaluation.

• Exposition actuelle aux rétrofacturations : Si votre réseau de cartes surveille votre entreprise ou est sur le point de le faire, un modèle de garantie contre les rétrofacturations pourrait être plus judicieux sur le plan financier qu'un outil de détection seul, même à un coût plus élevé. Si la fraude est un problème gérable mais croissant, un outil axé sur la détection doté d'une bonne personnalisation des règles vous donne un meilleur contrôle sur les résultats.

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 dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements chaque année. Cette envergure permet à Radar de détecter et de prévenir la fraude avec une précision inégalée, vous permettant ainsi de réaliser des économies.

• 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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