En 2022, les pertes liées à la fraude aux paiements en ligne dans le monde ont représenté 41 milliards de dollars, une estimation qui devrait atteindre 48 milliards d'ici fin 2023. La lutte contre la fraude aux paiements et l'atténuation de ses effets dévastateurs sur les plans à la fois financier et réputationnel sont devenues une priorité absolue pour les entreprises. Au-delà des pertes financières immédiates liées à la fraude aux paiements, les entreprises peuvent également se retrouver confrontées à une dégradation de la confiance et de la fidélité de leurs clients et au renforcement de la surveillance des autorités de réglementation et de celles chargées de faire appliquer la loi à laquelle elles sont soumises. Pour répondre à cette menace croissante, les organisations se tournent vers le machine learning.

Ce sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) offre une solution puissante et adaptative qui permet de s'attaquer à la nature complexe et évolutive de la fraude aux paiements. Par le biais de la mobilisation de grands ensembles de données et d'algorithmes avancés, il identifie les mécanismes et les anomalies qui révèlent des comportements frauduleux, un puissant atout pour détecter et prévenir la fraude en temps réel. En définitive, le machine learning contribue à maintenir un environnement de paiement sécurisé et à préserver les clients, les revenus et la réputation des entreprises.

Cet article dresse les avantages du machine learning dans le cadre de la prévention de la fraude et vous explique comment exploiter cet outil dans divers scénarios de paiement.

Sommaire

• Caractéristiques du machine learning
  
• Exploitation du machine learning dans le cadre de la détection et de la prévention de la fraude
  
• Certification en matière de machine learning appliqué à la lutte contre la fraude
  
• Exemples d'utilisation du machine learning 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.

Exploitation du machine learning dans le cadre de la détection et de la prévention de la fraude

Du fait de sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à identifier des mécanismes et à s'adapter aux nouvelles informations, le machine learning est de plus en plus utilisé dans la prévention et la détection de la fraude. Les applications courantes du machine learning à la prévention de la fraude sont notamment les suivantes :

• détection des anomalies :
  les algorithmes de machine learning identifient dans les données de transaction les mécanismes inhabituels et les variations par rapport aux comportements traditionnels. En s'entraînant à partir de données historiques, ils apprennent à reconnaître les transactions légitimes et à repérer les activités suspectes qui peuvent indiquer une fraude ;

• cotation des risques :
  les modèles de machine learning attribuent des scores de risque aux transactions ou aux comptes utilisateur en s'appuyant sur divers facteurs, tels que le montant et la fréquence des transactions, l'emplacement ou encore les comportements antérieurs. Des scores de risque élevés indiquent une plus grande probabilité de fraude. Ces scores permettent aux organisations de prioriser leurs ressources et de se concentrer sur des transactions ou des comptes spécifiques qui justifient un examen plus approfondi ;

• analyse des réseaux :
  souvent, les acteurs malveillants collaborent entre eux et forment des réseaux pour mener à bien leurs activités. Les techniques de machine learning telles que l'analyse de graphiques peuvent aider à identifier ces réseaux en examinant les relations entre les entités (comme les utilisateurs, les comptes ou les appareils) et en mettant en évidence les connexions inhabituelles ou les clusters ;

• analyse de texte :
  les algorithmes de machine learning peuvent servir à analyser des données textuelles non structurées, telles que des e-mails, des messages sur les réseaux sociaux ou des avis client, afin d'identifier des mécanismes ou des mots-clés susceptibles d'indiquer une fraude ou une escroquerie ;

• vérification d'identité :
  les modèles de machine learning peuvent analyser et vérifier les informations fournies par les utilisateurs, telles que les images de documents d'identité ou les données de reconnaissance faciale, afin de s'assurer qu'une personne est bien celle qu'elle prétend être et d'empêcher ainsi l'usurpation d'identité ;

• apprentissage adaptatif :
  l'un des principaux atouts du machine learning est sa capacité à apprendre et à s'adapter aux nouvelles informations. Les modèles peuvent ainsi être réentraînés sur la base de nouvelles données à mesure que les acteurs malveillants modifient leurs tactiques. Cela leur permet de rester à jour et d'être mieux équipés pour détecter les nouveaux mécanismes de fraude.

L'utilisation du machine learning dans la prévention de la fraude peut être un moyen puissant pour les organisations de renforcer leurs capacités de détection, de réduire le risque de faux positifs et d'améliorer la sécurité et l'expérience client dans leur ensemble ;

Certification en matière de machine learning appliqué à la lutte contre la fraude

La certification en matière de machine learning appliqué à la fraude est un type de certification professionnelle ou de programme de formation qui se concentre sur l'utilisation des techniques de machine learning pour détecter et prévenir la fraude. L'objectif de cette certification est de fournir aux individus les connaissances, les compétences et les outils nécessaires à l'application du machine learning à la lutte contre la fraude.

Les programmes de certification en matière de machine learning appliqué à la fraude couvrent généralement les points suivants :

• principes fondamentaux en matière de machine learning : introduction aux concepts et aux principes de base du machine learning, y compris aux techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et aux algorithmes les plus couramment utilisés ;

• préparation et prétraitement des données : techniques de nettoyage, de transformation et de préparation des données en vue de leur utilisation dans des modèles de machine learning. Elles comprennent le traitement des données manquantes ou faussées (corrompues ou inutilisables), l'ingénierie des caractéristiques et la normalisation des données ;

• entraînement et évaluation des modèles : méthodes d'entraînement des modèles de machine learning, de sélection d'algorithmes appropriés, d'optimisation des paramètres et d'évaluation des performances à l'aide d'indicateurs tels que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1 (mesure de la précision et du rappel) ;

• techniques de détection de la fraude : aperçu des différentes approches basées sur le machine learning et utilisées dans la détection de la fraude, telles que la détection des anomalies, la cotation des risques, l'analyse des réseaux et du texte et la vérification d'identité ;

• implémentation et déploiement : bonnes pratiques d'implémentation et d'utilisation des modèles de machine learning en environnement de production, notamment la gestion des versions ainsi que le contrôle et la préservation des performances dans le temps ;

• éthique et réglementations : analyse des considérations éthiques et de la conformité réglementaire liées au machine learning et à la prévention de la fraude, telles que la confidentialité des données, l'impartialité et l'explicabilité (capacité d'expliquer à un humain l'ensemble des actions réalisées par un modèle de machine learning).

L'obtention d'une certification concernant le machine learning appliqué à la fraude peut permettre aux professionnels de démontrer leur expertise dans ce domaine spécialisé, faisant d'eux de précieux atouts pour les organisations qui souhaitent améliorer leurs capacités de détection des fraudes. De nombreux types de professionnels peuvent bénéficier d'une telle certification, notamment les data scientists, les analystes, les chercheurs dans le domaine de la fraude et les spécialistes de la cybersécurité.

Exemples d'utilisation du machine learning pour la détection de la fraude

Il existe de nombreux scénarios de transaction dans le cadre desquels les entreprises qui traitent des paiements de clients peuvent s'appuyer sur la détection et la prévention de la fraude basées sur le machine learning.

Paiements par TPE

• Détection de la fraude aux paiements par carte bancaire
  Les algorithmes de machine learning peuvent analyser les données relatives aux transactions (par exemple, l'heure, le lieu, le montant et l'entreprise associés) en quête d'éventuels mécanismes, de façon à mettre en évidence en temps réel les transactions potentiellement frauduleuses. Par exemple, si la carte d'un client est utilisée à deux emplacements très éloignés l'un de l'autre dans un court laps de temps, le système pourra signaler ces transactions comme suspectes.

• Détection des anomalies de point de vente(PDV)
  Le machine learning peut servir à surveiller les transactions des points de vente et à identifier les mécanismes inhabituels. Par exemple, le traitement par un même employé d'un nombre anormalement élevé de remboursements ou de remises, peut être un indice de fraude interne ou de vol.

Paiements mobiles

• Prise d'empreinte d'appareil
  Les modèles de machine learning peuvent analyser les informations spécifiques aux appareils (modèle, système d'exploitation, adresse IP, par exemple) 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 multiples comptes associés à un même appareil.

• Biométrie comportementale
  Le machine learning peut analyser les mécanismes comportementaux de l'utilisateur, tels que la vitesse de frappe, les gestes de balayage ou l'utilisation d'applications, afin d'en vérifier l'identité et de détecter toute anomalie susceptible de suggérer une fraude.

E-commerce

• Prévention de la prise de contrôle de compte
  Le machine learning peut surveiller les habitudes de connexion des utilisateurs et détecter les activités inhabituelles, telles que la multiplication des tentatives de connexion infructueuses ou les tentatives de connexion à partir de nouveaux appareils ou emplacements, qui sont susceptibles d'indiquer une prise de contrôle de compte.

• Détection de la fraude amicale
  Le machine learning permet d'identifier les mécanismes liés à la fraude amicale, qui consiste en tant que client à effectuer un achat et à prétendre ensuite que la transaction n'était pas autorisée ou que le produit n'a jamais été reçu. Pour repérer les cas potentiels de fraude amicale, les modèles de machine learning analysent les facteurs tels que l'historique des achats des clients, les taux de retour et les schémas de contestation de paiement.

Autres cas d'usage pertinents

• Détection de la fraude à la facturation
  Le machine learning peut être utilisé pour analyser les factures et les documents connexes afin d'identifier d'éventuelles incohérences, telles que les doublons, la non-concordance de certains montants ou la présence d'informations suspectes concernant les fournisseurs, qui peuvent indiquer une fraude.

• Détection de la fraude aux programmes de fidélité
  Le machine learning peut permettre de surveiller le comportement des clients dans le cadre des programmes de fidélité, notamment le cumul et l'utilisation de points et l'activité du compte, afin d'identifier et de mettre en évidence les fraudes ou les abus potentiels.

Avec la mise en œuvre de systèmes de détection et de prévention de la fraude basés sur le machine learning, les entreprises sont à même de mieux se protéger et de mieux préserver leurs clients contre la fraude, de réduire leurs pertes financières et de renforcer la confiance et la satisfaction de leur clientèle.