Une interface de programmation d’applications (API) de détection de la fraude est un outil logiciel qui peut analyser des signaux tels que les informations de carte, l’empreinte de l’appareil et les modèles comportementaux pour évaluer si une transaction est susceptible d’être frauduleuse. Certains fournisseurs de services de paiement intègrent cette protection directement dans le processus de paiement standard. Ainsi, les entreprises n’ont pas besoin de créer un système distinct pour obtenir une évaluation de la fraude en temps réel sur chaque paiement.

Un sondage réalisé en 2026 a révélé que 76 % des organisations ont subi des tentatives de fraude liée aux paiements au cours de l’année précédente. Ci-dessous, nous aborderons le fonctionnement d’une API de détection de la fraude, la façon de la personnaliser et comment vérifier ses performances.

Points à retenir

• Certains fournisseurs de services de paiement évaluent les transactions automatiquement dans le cadre du processus de paiement standard et ne nécessitent pas d’appel à l’API distinct.

• Les règles personnalisées ainsi que les listes de blocage et d’autorisation peuvent traiter des modèles de fraude propres à votre entreprise.

• Le suivi du taux de fraude, du taux d’autorisation et des faux positifs peut vous aider à trouver le bon équilibre entre le blocage de la fraude et l’approbation de la véritable clientèle.

Qu’est-ce qu’une API de détection de la fraude?

Une API de détection de la fraude est une interface de programmation qui évalue le risque lié aux transactions, ce qui peut aider votre entreprise à décider d’approuver ou non certains paiements. L’API évalue les informations de carte, l’empreinte de l’appareil, l’adresse de protocole Internet (IP) et la concordance entre les adresses de facturation et de livraison, puis elle fournit immédiatement un indice ou une recommandation.

Comment personnaliser une API de détection de la fraude avec des règles et l’authentification?

Vous pouvez personnaliser une API de détection de la fraude à l’aide d’une combinaison de trois types de contrôles :

• Règles personnalisées : Elles définissent des conditions précises quant au moment où l’API doit vérifier une transaction pour votre entreprise. Par exemple, elles peuvent bloquer les transactions d’un montant supérieur à un certain seuil provenant d’un pays vers lequel vous n’expédiez pas, ou exiger l’authentification 3D Secure (3DS) pour la nouvelle clientèle dont la carte ne correspond pas à l’adresse de facturation.

• 3DS : Le fait de demander à la clientèle d’effectuer cette étape d’authentification dégage votre entreprise de la responsabilité de certaines contestations.

• Listes de blocage et d’autorisation : Les API vérifient les transactions par rapport à ces listes à l’aide des informations de carte, des courriels ou d’autres identifiants. Si une carte en particulier apparaît de façon répétée dans des commandes frauduleuses, vous pouvez l’ajouter à une liste de blocage, et toute transaction future utilisant cette carte sera bloquée. À l’inverse, les listes d’autorisation laissent passer toutes les transactions effectuées avec les cartes qui y figurent, ce qui est utile pour la clientèle régulière dont les habitudes d’achat inhabituelles déclencheraient autrement une vérification.

Les règles peuvent être utilisées de pair avec l’indice de risque. Une règle peut bloquer instantanément un modèle de transaction frauduleuse déjà observé, tandis que l’indice vous alerte des nouveaux modèles de fraude. Si vous utilisez les deux, vous n’avez pas à vous fier à un seul système pour tout repérer. Exiger l’authentification 3DS peut ajouter de la friction pour la clientèle, c’est pourquoi de nombreuses entreprises réservent ce protocole aux transactions dont l’indice est suffisamment élevé pour justifier cette étape supplémentaire.

Comment surveiller et améliorer les performances d’une API de détection de la fraude?

L’efficacité d’une API de détection de la fraude dépend de votre capacité à mesurer ses actions. Voici quatre indicateurs auxquels prêter attention :

• Taux de fraude : Le pourcentage de transactions signalées comme frauduleuses, généralement mesuré par rapport au volume total de transactions ou au volume en dollars.

• Taux d’autorisation : Le pourcentage de transactions légitimes qui sont approuvées. Un système qui bloque de manière trop agressive réduit la fraude, mais fait également fuir la véritable clientèle.

• Taux de faux positifs : Le nombre de transactions légitimes que vos règles ou votre système de notation ont signalées par erreur, ce qui sert de mesure du coût des efforts de prévention de la fraude.

• Résultats des contestations : Le nombre de transactions signalées qui se transforment en contestations de paiement par rapport au nombre de transactions vérifiées et autorisées.

Le resserrement des règles pour réduire la fraude augmentera probablement les faux positifs et diminuera les taux d’autorisation. L’objectif n’est pas de maximiser un seul indicateur. Vous devrez trouver un équilibre entre les compromis, compte tenu de vos marges et de ce que votre clientèle tolérera.

Vaut-il la peine de concevoir une API de détection de la fraude?

Si vous avez une nouvelle entreprise sans années de données de transaction, vous pourriez tirer profit de l’utilisation d’un modèle entraîné sur l’ensemble d’un réseau de paiements. Les entreprises qui traitent déjà des paiements par l’intermédiaire de Stripe peuvent utiliser Stripe Radar plutôt que de créer une infrastructure parallèle. Si votre entreprise traite un volume important de paiements, vous pourriez avoir besoin d’une équipe chargée de la détection des fraudes attitrée.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar aide à détecter la fraude et à stimuler la croissance en utilisant l’intelligence artificielle (IA) entraînée sur les données du réseau mondial de Stripe. Radar contribue à protéger votre entreprise contre la fraude tout au long du cycle de vie de la clientèle avant qu’elle n’affecte vos résultats, tout en vous aidant à approuver un plus grand nombre de personnes et de paiements légitimes.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes liées à la fraude : L’IA de Radar apprend à partir de plus de 1,9 billion de dollars de transactions annuelles sur l’ensemble du réseau mondial de Stripe, ce qui l’aide à repérer et à bloquer des modèles de fraude que les entreprises individuelles pourraient ne pas détecter par elles-mêmes.

• Unifier la protection contre l’évolution des attaques de fraude : Radar regroupe la protection contre la fraude liée aux transactions, la fraude liée aux comptes et les abus de la clientèle en une seule solution, vous permettant ainsi de profiter d’une protection unifiée contre les principaux types de fraude.

• S’adapter à l’évolution de la fraude : Radar s’adapte continuellement à l’évolution des modèles de fraude, allant des abus commis par des tiers aux transactions automatisées, contribuant ainsi à protéger votre entreprise contre les nouvelles menaces.

• Fonctionner avec votre suite d’outils technologiques existante : Utilisez Radar avec les paiements Stripe sans aucune intégration requise, ou accédez à l’intelligence de Radar par l’intermédiaire d’API programmables, que vous traitiez ou non des paiements sur Stripe.

Apprenez-en plus sur Stripe Radar ou faites vos premiers pas dès aujourd’hui.

FAQ sur les API de détection de la fraude