Pertes dues à la fraude aux paiements en ligne dans le monde en 2022 ont atteint 41 milliards de dollars, un chiffre qui devrait atteindre 48 milliards de dollars d’ici la fin de 2023. La lutte contre la fraude aux paiements et l’atténuation de ses dommages financiers et réputationnels dévastateurs sont devenues une priorité absolue pour les entreprises. Au-delà des pertes financières immédiates causées par la fraude aux paiements, les entreprises sont également confrontées à une érosion potentielle de la confiance et de la fidélité de leurs clients, ainsi qu’à une surveillance accrue de la part des organismes de réglementation et d’application de la loi. Pour lutter contre cette menace croissante, les entreprises se tournent vers l’apprentissage automatique.

L’apprentissage automatique, un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA), offre une solution puissante et adaptative pour faire face à la nature complexe et évolutive de la fraude aux paiements. En mobilisant de grands ensembles de données et des algorithmes avancés, l’apprentissage automatique peut identifier les modèles et les anomalies qui indiquent un comportement frauduleux, ce qui permet aux entreprises de détecter et de prévenir la fraude en temps réel. Enfin, l’apprentissage automatique peut aider les entreprises à maintenir un environnement sécurisé autour des paiements afin de protéger leurs clients, leurs revenus et leur réputation.

Nous aborderons les avantages de l’apprentissage automatique pour la prévention de la fraude et la manière dont les entreprises peuvent utiliser cet outil dans différents scénarios de paiement.

Que contient cet article?

• Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?
  
• Comment l’apprentissage automatique est-il utilisé dans la prévention et la détection de la fraude ?
  
• Certification de la fraude par apprentissage automatique
  
• Exemples d’apprentissage automatique pour la détection de la fraude
  

Caractéristiques du machine learning

Le machine learning est un sous-domaine de l'IA qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui confèrent aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données, de faire ressortir certains mécanismes et de prendre des décisions basées sur leurs apprentissages.

Il existe trois grands types de machine learning.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est un type de machine learning dans le cadre duquel un ordinateur est entraîné à faire des prévisions ou à prendre des décisions sur la base d'exemples. Cette approche s'apparente à celle de l'élève dont le professeur lui fournit une série de problèmes, ainsi que les bonnes réponses associées, pour qu'il étudie et apprenne à reconnaître les différents mécanismes. L'élève confronté à un nouveau problème peut ainsi exploiter son apprentissage antérieur pour trouver la bonne réponse.

Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, un algorithme informatique reçoit un ensemble de données qui comprend à la fois les données d'entrée (les problèmes) et les résultats associés (les réponses). Cet algorithme étudie l'ensemble de ces données et retient les relations qu'il existe entre les « problèmes » et les « réponses ». À terme, il pourra faire des prévisions ou prendre des décisions à partir de nouvelles données qu'il n'a pas encore rencontrées.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un type de machine learning dans le cadre duquel un ordinateur est entraîné à identifier des mécanismes ou des structures au sein de données, sans que lui soient fournis d'exemples précis ni de réponses pertinentes. Cette approche est similaire à celle du détective qui tente de résoudre une affaire sans aucune piste initiale, en recherchant des indices et des connexions dans les informations à sa disposition, dans le but d'identifier les mécanismes ou les liens cachés. Dans le cadre de l'apprentissage non supervisé, un algorithme informatique reçoit un ensemble de données ne comprenant que des données d'entrée, sans leurs résultats associés (les réponses). La tâche de l'algorithme consiste à analyser ces données et à identifier les modèles sous-jacents.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type de machine learning dans le cadre duquel un ordinateur est entraîné à prendre des décisions sur la base d'interactions avec un environnement, ainsi que de retours d'informations reçus sous la forme de récompenses ou de pénalités. Pensez à la manière dont vous pourriez dresser un chien pour qu'il exécute un tour. Chaque fois que le tour serait correctement exécuté, vous lui offririez une friandise (une récompense). À l'inverse, vous lui infligeriez une légère correction (une pénalité) en cas de mauvaise exécution. Au fil du temps, le chien apprendrait à exécuter le tour correctement afin d'obtenir un maximum de friandises.

Dans l'apprentissage par renforcement, l'algorithme informatique, souvent appelé agent, explore un environnement et prend ses décisions en fonction. Pour chaque décision qu'il prend, il reçoit un retour d'information sous la forme d'une récompense ou d'une pénalité. L'objectif de l'algorithme est alors d'apprendre la stratégie, ou politique, qui lui permettra de prendre les décisions qui maximisent son nombre de récompenses cumulées au fil du temps. Pour ce faire, il procède par tâtonnement, adaptant et améliorant sa stratégie en fonction des retours d'information.

Les techniques de machine learning sont utilisées dans de nombreux scénarios différents, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et vocale, le diagnostic médical, l'analyse financière et les véhicules autonomes.

Comment l’apprentissage automatique est-il utilisé dans la prévention et la détection de la fraude?

L’apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans la prévention et la détection de la fraude en raison de sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à s’adapter à de nouvelles informations. Voici quelques-unes des applications courantes de l’apprentissage automatique dans la prévention de la fraude :

• Détection d’anomalies
  Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier des modèles inhabituels ou des écarts par rapport au comportement normal dans les données transactionnelles. En « s’entraînant » sur des données historiques, les algorithmes apprennent à reconnaître les transactions légitimes et à signaler les activités suspectes susceptibles d’indiquer une fraude.

• Évaluation des risques
  Les modèles d’apprentissage automatique peuvent attribuer des indices de risque aux transactions ou aux comptes d’utilisateurs en fonction de divers facteurs, tels que le montant des transactions, l’emplacement, la fréquence et le comportement passé. Des indices de risque plus élevés indiquent une probabilité plus élevée de fraude, ce qui permet aux entreprises de hiérarchiser leurs ressources et de se concentrer sur des transactions ou des comptes spécifiques qui justifient une enquête plus approfondie.

• Analyse du réseau
  Les fraudeurs collaborent souvent et forment des réseaux pour mener à bien leurs activités. Les techniques d’apprentissage automatique, telles que l’analyse de graphes, peuvent aider à découvrir ces réseaux en analysant les relations entre les entités (telles que les utilisateurs, les comptes ou les appareils) et en identifiant les connexions ou les clusters inhabituels.

• Analyse de texte
  Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser des données textuelles non structurées, telles que des courriels, des publications sur les réseaux sociaux ou des avis de clients, afin d’identifier des modèles ou des mots-clés susceptibles d’indiquer une fraude ou des escroqueries.

• Vérification de l’identité
  Les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser et vérifier les informations fournies par l’utilisateur, telles que les images des pièces d’identité ou les données de reconnaissance faciale, afin de s’assurer qu’une personne est bien celle qu’elle prétend être et de prévenir l’usurpation d’identité.

• Apprentissage adaptatif
  L’une des principales forces de l’apprentissage automatique est sa capacité à apprendre et à s’adapter à de nouvelles informations. Au fur et à mesure que les fraudeurs modifient leurs tactiques, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être entraînés à nouveau sur de nouvelles données, ce qui leur permet de rester à jour et mieux équipés pour détecter les nouveaux modèles de fraude.

L’utilisation de l’apprentissage automatique dans la prévention de la fraude peut être un moyen puissant pour les entreprises d’améliorer leurs capacités de détection, de réduire le risque de faux positifs et d’améliorer la sécurité globale et l’expérience client.

Certification de la fraude par apprentissage automatique

La certification de la fraude par apprentissage automatique est un type de certification professionnelle ou de programme de formation axé sur l’application des techniques d’apprentissage automatique à la détection et à la prévention de la fraude. L’objectif de cette certification est de fournir aux individus les connaissances, les compétences et les outils nécessaires pour appliquer l’apprentissage automatique dans la lutte contre la fraude.

Les programmes de certification de la fraude par apprentissage automatique couvrent généralement les éléments suivants :

• Principes fondamentaux de l’apprentissage automatique : Une introduction aux concepts et principes de base de l’apprentissage automatique, y compris les techniques d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, ainsi que les algorithmes les plus couramment utilisés.

• Préparation et prétraitement des données : Techniques de nettoyage, de transformation et de préparation des données à utiliser dans les modèles d’apprentissage automatique, y compris la gestion des données manquantes ou bruitées (données corrompues ou inutilisables), l’ingénierie des fonctionnalités et la normalisation des données.

• Formation et évaluation du modèle : Méthodes d’entraînement des modèles d’apprentissage automatique, de sélection d’algorithmes appropriés, d’optimisation des paramètres du modèle et d’évaluation des performances du modèle à l’aide de mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 (une mesure de la précision et du rappel).

• Techniques de détection des fraudes : Une vue d’ensemble des différentes approches basées sur l’apprentissage automatique utilisées dans la détection de la fraude, telles que la détection des anomalies, l’évaluation des risques, l’analyse de réseau, l’analyse de texte et la vérification d’identité.

• Mise en œuvre et déploiement : Meilleures pratiques pour l’implémentation et l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique dans un environnement de production, y compris la gestion des versions de modèles, la surveillance et le maintien des performances des modèles au fil du temps.

• Ethique et réglementation : Une discussion sur les considérations éthiques et la conformité réglementaire liées à l’apprentissage automatique et à la prévention de la fraude, telles que la confidentialité des données, l’équité et l’explicabilité (la capacité d’expliquer à un humain ce qu’un modèle d’apprentissage automatique fait de l’entrée à la sortie).

L’obtention d’une certification de lutte contre la fraude par apprentissage automatique peut aider les professionnels à démontrer leur expertise dans ce domaine spécialisé, ce qui en fait des atouts précieux pour les organisations qui souhaitent améliorer leurs capacités de détection de la fraude. Il existe de nombreux types de professionnels qui peuvent bénéficier d’une telle certification, notamment les scientifiques des données, les analystes, les enquêteurs sur les fraudes et les spécialistes de la cybersécurité.

Exemples de machine learning pour la détection de la fraude

Les entreprises qui traitent les paiements des clients peuvent appliquer la détection et la prévention de la fraude basées sur l’apprentissage automatique pour différents scénarios de paiement :

Paiements en personne

• Détection des fraudes à la carte de crédit
  Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données de transaction (par exemple, l’heure, le lieu, le montant et l’activité) pour identifier des modèles et signaler en temps réel les transactions potentiellement frauduleuses. Par exemple, si la carte d’un client est utilisée dans deux endroits éloignés l’un de l’autre dans un court laps de temps, le système peut signaler les transactions comme suspectes.

• Détection d’anomalies au point de vente (PDV)
  L’apprentissage automatique permet de surveiller les transactions aux PDV et d’identifier des modèles inhabituels. Par exemple, si un employé a traité un nombre anormalement élevé de remboursements ou de remises, cela peut indiquer une fraude interne ou un vol.

Paiements mobiles

• Prise d’empreinte des appareils
  Les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser des informations spécifiques à l’appareil (par exemple, le modèle de l’appareil, le système d’exploitation, l’adresse IP) afin de créer une « empreinte digitale » unique pour chaque utilisateur. Cela permet de détecter les activités frauduleuses, telles que les prises de contrôle de comptes ou les comptes multiples liés à un seul appareil.

• Biométrie comportementale
  L’apprentissage automatique peut analyser les modèles de comportement des utilisateurs, tels que la vitesse de frappe, les gestes de balayage ou l’utilisation des applications, afin de vérifier l’identité de l’utilisateur et de détecter toute anomalie susceptible de suggérer une fraude.

Commerce électronique

• Prévention du piratage de compte
  L’apprentissage automatique peut surveiller les modèles de connexion des utilisateurs et détecter des activités inhabituelles, telles que plusieurs tentatives de connexion infructueuses ou des tentatives de connexion à partir de nouveaux appareils ou emplacements, ce qui peut indiquer une tentative de prise de contrôle de compte.

• Détection amicale de la fraude
  L’apprentissage automatique peut identifier des modèles liés à la fraude amicale, dans laquelle les clients effectuent un achat et prétendent ensuite que la transaction n’était pas autorisée ou qu’ils n’ont jamais reçu le produit. Les modèles peuvent analyser des facteurs tels que l’historique des achats des clients, les taux de retour et les modèles de contestation de paiement pour signaler les cas potentiels de fraude amicale.

Autres cas d’utilisation pertinents

• Détection de la fraude à la facture
  L’apprentissage automatique peut analyser les factures et la documentation associée pour identifier les divergences, telles que les factures en double, les montants non concordants ou les informations suspectes sur les fournisseurs, qui peuvent indiquer une fraude.

• Détection des fraudes dans les programmes de fidélité
  L’apprentissage automatique peut surveiller le comportement des clients dans le cadre des programmes de fidélité, comme l’accumulation de points, l’échange de points et l’activité du compte, afin d’identifier et de signaler les fraudes ou les abus potentiels.

En mettant en œuvre des systèmes de détection et de prévention de la fraude basés sur l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent mieux se protéger et protéger leurs clients contre la fraude, réduire les pertes financières et améliorer la confiance et la satisfaction des clients.