Les scores de fraude permettent aux équipes d’évaluer en temps réel le risque de fraude lié aux transactions en convertissant des signaux comportementaux et des données de paiement complexes en une mesure unique et exploitable. L’évaluation du risque lié aux transactions à l’aide de ces scores est une priorité croissante pour les entreprises, étant donné qu’elles ont perdu en moyenne 7,7 % de leurs revenus annuels à cause de la fraude entre 2024 et 2025. Par conséquent, le fait de comprendre le fonctionnement des scores de fraude, ainsi que leurs limites et leurs apports, est essentiel pour minimiser la fraude aux paiements, éviter les refus de paiement injustifiés et prendre de meilleures décisions en matière de gestion des risques à grande échelle.

Dans cet article, nous vous expliquerons comment un score de fraude est élaboré, comment les entreprises l’utilisent et comment l’interpréter avec clarté et assurance.

Contenu de cet article

• Qu’est-ce qu’un score de fraude ?
  
• Comment les scores de fraude permettent-ils aux entreprises d’évaluer le risque lié aux transactions ?
  
• Comment les entreprises utilisent-elles les scores de fraude pour approuver ou refuser les transactions ?
  
• Quelles sont les données utilisées pour calculer le score de fraude ?
  
• À quel point les scores de fraude sont-ils précis ?
  
• Comment se fait-il qu’une même transaction puisse avoir des scores de fraude différents ?
  
• Les scores de fraude constituent-ils une preuve de fraude ou des indicateurs de risque ?
  
• Comment Stripe Radar peut vous aider
  

Qu’est-ce qu’un score de fraude ?

Un score de fraude est une façon d’exprimer la présence d’un risque. Il s’agit d’un signal, souvent un chiffre ou une catégorie, qui estime la probabilité qu’une transaction ou une action spécifique soit frauduleuse. On peut le considérer comme une évaluation synthétique : compte tenu de toutes les informations dont dispose le système à l’heure actuelle, quel est le niveau de risque ? Au lieu d’obliger les équipes à évaluer individuellement des dizaines de points de données, un score de fraude les condense en un seul indicateur exploitable.

Comment les scores de fraude permettent-ils aux entreprises d’évaluer le risque lié aux transactions ?

Les scores de fraude sont générés en temps réel, souvent en quelques millisecondes après une transaction. Ceci est possible grâce à un processus d’évaluation structuré et automatisé.

Voici les étapes de fonctionnement du score de fraude :

• Collecte des signaux : lorsqu’une transaction a lieu, le système collecte les données pertinentes concernant le paiement, le client, l’appareil et le contexte.

• Comparaison de modèles : chaque signal est comparé aux modèles établis à partir des comportements passés, qu’ils soient légitimes ou frauduleux.

• Pondération des risques : tous les signaux n’ont pas la même importance. Les signaux d’alerte clairs, comme une incohérence d’emplacement, sont plus importants que les irrégularités mineures.

• Évaluation du modèle : un modèle de notation, souvent basé sur le machine learning, traite les signaux pondérés et estime la probabilité d’une activité frauduleuse en comparant la transaction à des résultats connus.

• Génération du score : le système produit un score unique sur une échelle définie, reflétant le niveau de risque.

• Disponibilité immédiate : le score est renvoyé instantanément, ce qui permet aux entreprises d’approuver, de bloquer ou de vérifier les transactions sans ralentir l’expérience client.

• Apprentissage continu : à mesure que le modèle enregistre de nouveaux résultats tels que les fraudes confirmées, les transactions réussies et les litiges, il s’adapte. Les retours d’information continus permettent de maintenir la pertinence des scores face à l’évolution des tactiques de fraude.

Comment les entreprises utilisent-elles les scores de fraude pour approuver ou refuser les transactions ?

Les scores de fraude ne suffisent pas à eux seuls pour prendre une décision. Les entreprises définissent leur comportement en fonction de leur tolérance au risque et de leurs objectifs. Voici quelques approches courantes :

• Seuils de risque : les scores de faible risque sont automatiquement validés, ce qui permet un processus de paiement rapide pour la plupart des clients.

• Refus de paiement automatiques : les scores supérieurs à un seuil de risque défini sont bloqués afin d’éviter que les fraudes potentielles ne se transforment en rétrofacturations ou en pertes en aval.

• Files de vérification manuelle : les scores de risque moyen sont redirigés vers des vérificateurs humains lorsque le risque est incertain mais mérite un examen plus approfondi.

• Vérification renforcée : certains scores nécessitent une vérification supplémentaire plutôt qu’un refus de paiement catégorique.

• Ajustement des politiques : les équipes ajustent régulièrement les seuils en fonction des résultats, tels que les taux de fraude, les refus de paiement injustifiés et leur influence sur les clients.

• Focalisation sur le risque : en concentrant l’attention sur les activités les plus à risque, les scores de fraude permettent aux équipes de gérer efficacement leur charge sans devoir tout vérifier.

Quelles sont les données utilisées pour calculer le score de fraude ?

Les scores de fraude sont calculés à partir de nombreux signaux mineurs qui, pris individuellement, peuvent paraître anodins. Cependant, lorsque ces signaux sont combinés, ils constituent un indicateur puissant.

Voici comment les données de paiement sont utilisées pour calculer un score de fraude :

• Détails de la transaction : le montant, la devise, le type d’article, le moment et la fréquence permettent de déterminer si l’activité correspond à des modèles habituels.

• Informations de paiement : les métadonnées de la carte bancaire, le pays émetteur et les informations de facturation sont vérifiés afin d’assurer leur cohérence.

• Historique du client : les clients établis ayant un historique de transactions réussies obtiennent généralement un score inférieur à celui des comptes nouveaux ou ceux inactifs.

• Signaux liés au compte et à l’identité : la qualité de l’adresse e-mail, l’ancienneté du compte et l’exhaustivité des informations du profil permettent d’évaluer la crédibilité. Les adresses e-mail temporaires ou les comptes récemment créés présentent souvent un risque.

• Données de l’appareil : les identifiants de l’appareil indiquent s’il a déjà été utilisé et comment il s’est comporté par le passé.

• Signaux liés au réseau et à l’emplacement : les données du protocole Internet (IP) aident les entreprises à déterminer la localisation géographique et les caractéristiques du réseau. Des écarts importants ou l’utilisation de services d’anonymisation tendent à accroître les risques.

• Modèles comportementaux : un comportement inhabituel lors du paiement ou des tentatives répétées d’authentification peuvent influencer la notation.

• Indicateurs de vitesse : des actions multiples telles que des tentatives de connexion et de paiement dans un court laps de temps peuvent signaler un comportement d’automatisation ou d’essai.

À quel point les scores de fraude sont-ils précis ?

Les scores de fraude sont des outils de prédiction, et non des garanties. La précision des scores de fraude dépend de leur conception, de leur utilisation et de leur adéquation au profil de risque de l’entreprise.

Voici quelques points à garder à l’esprit :

• Probabilité, oui, certitude, non : un score reflète une probabilité. Réduire la fraude implique souvent d’accepter certains refus de paiement injustifiés, tandis que minimiser les frictions signifie généralement tolérer un risque plus élevé.

• Faux positifs et faux négatifs : aucun modèle n’est parfait. Les entreprises doivent constamment trouver un équilibre entre la lutte contre la fraude et l’acceptation du plus grand nombre possible de clients légitimes.

• Qualité des données : des données complètes, actuelles et précises améliorent les performances, tandis que des données incomplètes ou obsolètes diminuent la fiabilité.

• Leçons tirées des résultats : les modèles gagnent en précision lorsque des résultats concrets, tels que les fraudes confirmées, les transactions réussies et les litiges, sont utilisés pour renforcer l’apprentissage du système.

• Contexte commercial : le comportement des clients, les moyens de paiement et la tolérance au risque varient considérablement, ce qui influe sur la valeur prédictive d’un score en pratique.

• Réétalonnage continu : un suivi et un réajustement réguliers des scores sont nécessaires pour que ces scores restent alignés sur l’évolution des tendances en matière de mécanismes de fraude.

Comment se fait-il qu’une même transaction puisse avoir des scores de fraude différents ?

Il est normal qu’une même transaction reçoive des scores de fraude différents selon les systèmes. Ceci s’explique par le fait que l’évaluation de la fraude n’est pas normalisée et dépend de l’organisme qui l’effectue.

Voici les raisons pour lesquelles une même transaction peut générer différents scores de fraude :

• Modèles différents : certains systèmes de détection de la fraude s’appuient sur des règles, tandis que d’autres s’appuient sur des modèles de machine learning entraînés sur différents ensembles de données.

• Différence de visibilité des données : un prestataire peut observer l’activité de plusieurs entreprises, tandis qu’un autre peut ne disposer que des informations d’une seule entreprise.

• Pondération différente des signaux : les modèles hiérarchisent les signaux différemment. L’emplacement, l’historique de l’appareil ou la vitesse de transaction peuvent avoir plus d’importance dans un système que dans un autre.

• Différents profils de risque : certaines entreprises adoptent une approche de notation agressive pour minimiser les pertes, tandis que d’autres adoptent une approche plus conservatrice pour protéger leur taux de conversion.

• Échelles différentes : un score « élevé » dans un système peut représenter un risque modéré dans un autre.

• Moment de génération variable : les scores générés ultérieurement peuvent intégrer des signaux qui n’étaient pas disponibles au moment du paiement.

Les scores de fraude constituent-ils une preuve de fraude ou des indicateurs de risque ?

Les scores de fraude sont des outils d’aide à la prise de décision. Un score élevé signale un risque accru, et non une confirmation de fraude. Les clients légitimes peuvent toujours obtenir des scores élevés même si leur comportement paraît inhabituel. De même, des transactions qui semblent sûres peuvent s’avérer frauduleuses par la suite.

Les scores sont les plus efficaces lorsqu’ils sont associés à des règles professionnelles, à une vérification humaine ou à des contrôles supplémentaires. Leur intérêt réside dans leur capacité à aider les entreprises à agir rapidement, avant que la fraude ne se traduise par une perte ou un litige. Même si les décisions individuelles ne sont pas toujours parfaites, les scores de fraude améliorent les résultats globaux pour un grand volume d’opérations. Par exemple, Stripe Radar a réussi à réduire la fraude d’une entreprise de 38 % en moyenne.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar utilise des modèles d’IA pour détecter et prévenir la fraude en s’appuyant sur les données du réseau mondial de Stripe. Il met continuellement à jour ces modèles en fonction des dernières tendances de fraude, et protège ainsi votre entreprise à mesure que la fraude évolue.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées traitant des scénarios de fraude spécifiques à leurs entreprises et d’accéder à des analyses avancées sur la fraude.

Radar peut aider votre entreprise comme suit :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements par an. À ce niveau d’échelle, Radar peut détecter et prévenir la fraude avec précision, ce qui vous permet de réaliser des économies.

• Booster les revenus : les modèles d’IA de Radar sont entraînés sur des données réelles de litiges, des informations clients, des données de navigation, et plus encore. Cela permet à Radar d’identifier les transactions à risque et de réduire les faux positifs, augmentant 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 anti-fraude, écrire des règles, et plus encore dans une plateforme unique, augmentant l’efficacité.

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