Les apports de l’IA dans la lutte contre la criminalité financière
Les apports de l’IA dans la lutte contre la criminalité financière
Une révolution stratégique et opérationnelle pour la maitrise des risques et des coûts
Executive summary
Les solutions AML disponibles sur le marché sont principalement des rules-based solutions qui restent des alternatives robustes, explicables et conformes, mais souffrent d’un taux élevé de faux positifs et d’une faible adaptabilité et calibrage.
Les solutions AML basées sur l’IA offrent une détection plus intelligente, une réduction majeure des faux positifs et une analyse comportementale avancée, mais nécessitent une gouvernance et organisation des données et des modèles IA robustes et conformes aux exigences des autorités de régulation.
L’avenir des solutions AML est clairement hybride : les systèmes actuels doivent progressivement évoluer de systèmes basés sur les règles vers des systèmes plus autonomes basés sur l’IA.
Analyse contextuelle
Face à l’essor de la digitalisation, des paiements instantanés et des plateformes financières décentralisées, la criminalité financière n’a jamais été aussi sophistiquée.
Fraude, blanchiment d’argent, financement du terrorisme, contournement des sanctions, corruption : les typologies évoluent à une vitesse de sorte que les approches traditionnelles ne suffisent plus.
Dans cet environnement volatile et en perpétuelle évolution, l’Intelligence Artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique pour renforcer la détection et la prévention des risques, automatiser les contrôles et améliorer l’efficacité opérationnelle des dispositifs AML (Anti-Money Laundering).
Afin de présenter une réflexion sur les apports de l’IA, nous avons réalisé une analyse comparative entre les solutions informatiques basées sur des règles prédéfinies (rules based solutions) et les solutions informatiques basées sur l’IA.
Analyse comparative entre les rules based solutions et les solutions basées sur l’IA
L’IA : un outil structurant pour la détection de la criminalité financière
Contrairement aux systèmes traditionnels fondés sur des règles de gestion statiques, l’IA analyse les comportements, identifie les anomalies subtiles et détecte des schémas complexes difficiles à repérer manuellement.
Elle permet d’analyser un nombre important d’opérations et de transactions grâce à des super-calculateurs permettant de dresser une analyse multidimensionnelle en quelques secondes et de donner les éléments de risques inhabituels pour un comportement donné.
Analyse comportementale et détection d’anomalies
Le Machine Learning apprend progressivement des comportements habituels des clients, prospects et tiers et détecte automatiquement :
Les transactions incohérentes,
Les variations inhabituelles de fréquence ou de montant,
Les connexions anormales entre comptes,
Les signaux faibles qui sont les caractéristiques d’activités criminelles.
Cette approche améliore considérablement la qualité de la détection et permet d’identifier plus tôt les risques émergents.
Réduction des faux positifs : un bénéfice immédiat
Les institutions financières souffrent souvent d’un volume élevé d’alertes non pertinentes, ce qui ralentit les analyses et mobilise inutilement les équipes.
Grâce au scoring de risque et au traitement intelligent des données, l’IA permet de :
Réduire les alertes répétitives,
Contextualiser chaque transaction,
Prioriser les cas réellement sensibles,
Apprendre des décisions des analystes pour affiner la pertinence des alertes.
Cette régression des faux positifs représente un gain immédiat en efficacité et en qualité opérationnelles.
L’IA met à profit la puissance des super-calculateurs
L’IA soutenue par des super-calculateurs, apporte une réponse concrète en permettant :
L’analyse exhaustive de 100% des transactions, sans échantillonnage ni compromis
Le scoring en temps réel de chaque opération avec une précision mathématique
L’attribution dynamique d’un niveau de risque pour chaque client, compte et transaction
Impact concret pour les institutions financières
Cette capacité transforme radicalement l’approche de la surveillance :
- Pour les banques confrontées à des millions d’opérations quotidiennes
Pour les assurances confrontées à des millions de contrats, primes et remboursements anticipés
Pour les institutions boursières devant surveiller des flux en temps réel
Pour les IMF gérant un grand nombre de micro-crédits
Le résultat : Une couverture ayant un risque à tendance zéro là où les méthodes traditionnelles ne pouvaient offrir qu’un contrôle partiel et réactif.
Cette capacité d’analyse massive positionne l’IA non plus comme un simple outil d’optimisation, mais comme une infrastructure essentielle à la résilience du système financier moderne.
Automatisation intelligente des processus AML
Au-delà de la détection, l’IA modernise toute la chaîne de traitement AML.
Parmi les volets couverts par l’IA :
Automatisation du KYC et du screening
L’IA accélère :
L’extraction et la vérification des documents,
Le contrôle des listes de sanctions et des listes PEP (Politically Exposed Persons),
La mise à jour des profils clients de manière continue à chaque évènement majeur.
Préparation et analyse des alertes
Grâce au NLP (Natural Language Processing), l’IA peut :
Résumer automatiquement une alerte,
Identifier les éléments critiques,
Générer une justification structurée,
Proposer une recommandation préliminaire.
▶️L’ensemble permet un traitement plus rapide, plus homogène et mieux documenté.
Contribution de l’IA à la lutte contre la fraude
La fraude évolue très rapidement, en particulier :
L’IA analyse simultanément des centaines de facteurs — appareils, géolocalisation, habitudes, réseau — pour identifier des tentatives de fraude avant même qu’elles ne se matérialisent.
▶️Cette capacité de détection en amont constitue un atout majeur dans un écosystème financier en transformation.
Surveillance en temps réel et anticipation des risques
L’IA : une capacité analytique supérieure à la capacité humaine pour résoudre des cas complexes
Les systèmes d’IA ont atteint un niveau de sophistication qui leur permet de surpasser les capacités analytiques humaines dans des domaines bien précis.
Par exemple, les algorithmes de détection de fraude les plus avancés présentent aujourd’hui une précision analytique supérieure dans l’identification des schémas transactionnels complexes à celle d’analystes experts.
Cette supériorité analytique se manifeste concrètement par :
Le traitement de cas multidimensionnels : Capacité à croiser simultanément des centaines de variables contextuelles, historiques et comportementales
La détection de patterns invisibles : Identification de corrélations subtiles entre des événements apparemment indépendants
L’analyse en temps réel : Résolution de scénarios complexes en millisecondes, là où un analyste humain nécessiterait plusieurs heures
Contrairement aux approches batch, l’IA permet une surveillance continue, capable de:
Détecter instantanément une anomalie
Reconstituer automatiquement des réseaux financiers suspects
Anticiper des comportements potentiellement dangereux
▶️Cette approche prédictive renforce significativement la capacité de prévention.
Exemples de use cases de l’IA dans la lutte contre la criminalité financière
Regulatory compliance : un frein ou un catalyseur de déploiement ?
La migration vers l’AML basée sur l’IA peut être compatible avec les exigences réglementaires des autorités de supervision à condition d’adopter une approche gouvernée, progressive et prudente.
Les solutions rules-based doivent être maintenues comme socle de conformité tandis que l’IA est progressivement adoptée après validation.
La gouvernance des modèles (comités, documentation, contrôles) est indispensable. Chaque décision IA doit être explicable, traçable et auditable.
La validation finale reste humaine afin de préserver la responsabilité réglementaire. Cette approche hybride permet de réduire fortement les faux positifs tout en restant conforme aux attentes des régulateurs.