La détection de fraude et la cybersécurité sont deux sujets dont les entreprises se soucient particulièrement face aux cyberattaques qui deviennent de plus en plus sophistiquées et récurrentes dans certains cas. Nous pouvons donc nous demander si l’intelligence artificielle représente une réelle solution efficace notamment grâce à ses capacités en analyse prédictive, en adaptation ainsi qu’en automatisation.
À la base, l’IA repose sur des algorithmes d'apprentissage automatique capables de traiter des millions de données, dans notre cas, des transactions en temps réel. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles statiques, ces modèles apprennent continuellement à partir de données historiques et de nouveaux schémas utilisés pour les fraudes.
Les trois piliers mis en pratique :
L’IA est un réel avantage face aux méthodes traditionnelles, cela améliore la réactivité en cas de problèmes, réduit les taux des faux positifs et permet d'automatiser les mises à jour manuelles limitant ainsi les délais critiques. Globalement , l’IA possède des capacités d’adaptation immédiates et permet de réduire les erreurs de 60%.
Dans le secteur bancaire :
Les banques françaises ont déjà adopté l’IA et analysent quotidiennement plus de 2,5 milliards de transactions bancaires. Mais qu’est ce que cela veut dire ? Concrètement l’IA performe dans la détection d’attaques en un temps record de 0,8 secondes. Près de 92% de dossiers suspects concernant les demandes de crédits ont été bloqués grâce à une analyse de 150 variables incluant le comportement numérique et l’historique financier.
E-Commerce :
L’IA est appliquée dans l’e-commerce afin de protéger les plateformes grâce l’analyse de la biométrie comportementale, cela inclut la vitesse de frappe et la pression tactile. L’IA évolue 200 paramètres par transactions incluant la localisation, l’adresse IP ainsi que l’historique d’achat. Il est également possible d’analyser et identifier les créations massives de comptes fake afin d’éviter les moindre spams et de prévenir les tentatives de fraudes.
L’intégration de l’IA n’est pas seulement utile dans la détection ou l’analyse mais elle permet surtout de transformer la protection des infrastructures critiques notamment grâce à
Threat Intelligence qui assure la surveillance automatisée du dark web pour anticiper les fuites de données. Le dispositif de réponse autonome qui isole de manière automatique des endpoints infectés (ransomwares) en environ 12 ms. Et finalement, pentests intelligents qui réalisent régulièrement des simulation d'attaques réalistes afin d’identifier les vulnérabilités.
"Nos modèles détectent 94% des intrusions avant qu'elles n'atteignent les systèmes cœur", rapporte un responsable cybersécurité d'une grande banque européenne.
Bien que l’IA peut s’apparenter comme une solution ultra puissante et fiable elle est cependant limitée notamment par leurs biais algorithmiques, par exemple, des données historiques non représentatives peuvent générer des discriminations (ex. blocage injustifié de clients). Souvent, les hackers ou les utilisateurs mal intentionnés peuvent utiliser l'IA générative pour créer des deep fakes audio/vidéo plus convaincants ce qui peut amener à une usurpation d'identité. Pour finir, intégrer l’IA dans ses processus représente un réel nécessite un budget IT conséquent, il faut compter 2 à 4% du budget global dans la formation de modèles.
Dans ce domaine , L’IA promet d’évoluer dans la création de données synthétiques pour améliorer l'entraînement des modèles sans risque de confidentialité, en Quantum Machine Learning qui implique la détection des menaces zero-day via une analyse complète de schémas quantiques. Et finalement, l’intégration de l’IA explicable (XAI) qui assure et améliore la transparence des décisions pour répondre aux exigences réglementaires (RGPD, DORA)
Les menaces numériques et cyberattaques deviennent de plus en plus récurrentes et sophistiquées, pour les contrer, l’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme une solution efficace. Grâce à sa capacité d’analyse en temps réel, d’apprentissage continu et de détection proactive, l’IA permet non seulement de réduire considérablement les marges d’erreurs liées à la détection de fraude, mais aussi de renforcer la confiance des clients des entreprises et des partenaires.
Cependant, l’IA n’est pas une solution infaillible mais elle permet d'accélérer et d’améliorer vraiment rapidement et efficacement les processus de sécurité. Une fois intégrée, Bien intégrée, elle offre à la fois une protection renforcée contre la fraude et une opportunité de transformer durablement la gestion des risques dans le secteur financier et dans les entreprises de manière générale
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