IA et détection des fraudes : opportunités ?

En fait, l’IA n’a rien de nouveau. Les entreprises ont depuis longtemps recours à l’automatisation pour essayer d’améliorer leur efficacité, leur rapidité et leur précision. Les premiers fondements de l’apprentissage profond datent de 1965. Ce qui a profondément changé, c’est que l’on bénéficie aujourd’hui d’une puissance de calcul abordable et d’un volume de données accessible, qui sont les bases de l’IA.

Derrière les deux lettres I et A se cache un monde complètement nouveau et plein d’opportunités. Chaque jour, des esprits brillants partagent et/ou font breveter de nouveaux modèles, approches, langages… tout en les rendant plus faciles et accessibles.

Je suis fasciné par ce monde en constante évolution, par l’IA bien sûr, mais aussi par d’autres nouvelles technologies telles que l’edge computing et la blockchain. Néanmoins, même si je pense que le numérique n’a jamais été aussi lié à l’humain, je me pose souvent la question de notre capacité à changer pour saisir ces nouvelles opportunités. Par exemple, si les appareils technologiques offrent aujourd’hui une expérience utilisateur incroyablement fluide, les gens oublient souvent que cette sensation de facilité repose sur un niveau élevé de complexité. Sans vouloir que tout le monde se mette aux technologies de pointe, il est indispensable de développer la compréhension de ces nouvelles technologies par nos employés pour la rendre moins subjective.

Si vous tendez l’oreille, vous entendrez souvent des sociétés de conseil ou des PDG déclarer :

• Prends une boîte IA et la magie opérera. C’est facile et sans effort !

• Sans IA, votre entreprise disparaîtra. Ne voulez-vous pas survivre ?

Je vois beaucoup d’entreprises, et pas uniquement des banques, qui prennent ce sujet à bras-le-corps dans l’espoir de survivre sans y consacrer les ressources suffisantes (l’illusion du prêt à l’emploi).

Avec ma présentation, j’ai voulu partager notre expérience au sein de BNP Paribas Wealth Management, car l’IA recèle en effet de nombreuses opportunités. Cependant, ces opportunités requièrent une approche étape par étape bien équilibrée, qui permettra d’obtenir une courbe d’apprentissage suffisamment rapide.

La sécurité et la détection des fraudes ont toujours constitué une priorité non négociable au sein de BNP Paribas. Nous avons une grande responsabilité envers nos clients, et l’ensemble de la société, du personnel informatique à l’équipe dirigeante, s’engage activement à préserver la sécurité des ressources de nos clients. Par le biais de notre écosystème de startups, nous avons vu l’incroyable capacité de détection des fraudes d’une approche comportementale. Non seulement quand une fraude a lieu, mais aussi quand elle apparaît à son stade le plus précoce.

En combinant l’analyse comportementale et l’apprentissage automatique, nous pouvons créer de nouveaux modèles de détection individuels tout en ayant la capacité de nous adapter au cas par cas. Laissez-moi vous donner un exemple : même si vous et moi étions semblables, nous resterions différents à bien des égards. Si nous étions inclus dans le même modèle, il s’agirait donc de découvrir (et d’agir) quand nos habitudes diffèrent et évoluent. C’est la raison pour laquelle nous maintenons un apprentissage individuel, qui nous permet de renforcer notre capacité en termes de rapidité et de précision à détecter et prévenir les fraudes.

Notre collaboration avec la startup NetGuardians nous a permis de nous concentrer sur notre propre expertise des risques, tout en tirant le meilleur parti des capacités de l’IA. Avec NetGuardians, nous avons mis au point une gestion des cas précise et efficace, qui permet à nos enquêteurs d’analyser les activités suspectes plus en profondeur.

La gestion du changement, en termes de savoir-être, ne doit jamais être négligée ni sous-estimée. En particulier lorsque les nouvelles technologies évoluent plus vite que la capacité d’adaptation habituelle de l’être humain.

J’aime beaucoup ces deux citations d’Einstein : « Il est plus facile de désintégrer un atome qu’un préjugé » et « Dieu m’a donné l’entêtement d’une mule et pas mal de flair ».

La sensibilisation, la gestion du changement et des explications claires basées sur les cas d’entreprise sont le meilleur moyen de passer du « Non » au « Hum », puis du « Pourquoi pas » au tant attendu « Essayons ». Si le cas d’entreprise est sélectionné avec soin, l’approche collaborative visant à proposer un produit minimum viable fournira l’argument final pour tester une telle approche.

Toute précision à cinq ans est très risquée, compte tenu de l’évolution rapide de l’IA et des nouvelles technologies. Bien sûr, je pourrais bêtement dire que l’IA sera essentielle. Nous le savons tous.

En revanche, il est plus difficile de prédire comment et dans quelle mesure sera utilisée l’IA pour soutenir les promesses de nos clients et répondre à leurs attentes.

Une chose est sûre, c’est que nous avons une vision de l’entreprise. Nous nous lançons constamment des défis et, pour chaque nouvelle initiative que nous lançons, nous impliquons nos clients dès le départ. De la conception du produit minimum viable à son utilisation dans la production, nous recueillons leurs réactions et nous adaptons en conséquence. L’IA, combinée avec d’autres nouvelles technologies, sera certainement une ressource clé pour soutenir l’engagement de nos clients.