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Glossaire

Détection de fraude

Qu’est-ce que Détection de fraude ?

La détection de fraude regroupe les méthodes qui repèrent tôt des transactions, commandes, comptes ou demandes suspects. Règles et modèles d'apprentissage recherchent des signaux d'alerte : adresses de livraison et de facturation différentes, quantités inhabituelles, urgence suspecte ou adresses e-mail jetables. Elle est utilisée dans le commerce en ligne, la banque, l'assurance et les services de paiement. Les fausses alertes pouvant toucher de vrais clients, les signalements doivent être examinés par des personnes plutôt que rejetés automatiquement.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Vérifier une commande suspecte » liste les signaux d'alerte et recommande « rien à signaler » ou « à vérifier » ; il ne rejette rien automatiquement, la décision revient à une personne.

En savoir plus →: Détection de fraude

Modèles adaptés

Thèmes

  • Prévention de la fraude
  • Gestion des risques
  • E-commerce

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Termes associés

Détection de la fraude financière

La détection de la fraude financière regroupe les méthodes qui repèrent les opérations frauduleuses dans les paiements, les cartes bancaires, l’assurance ou la comptabilité. Les modèles d’IA apprennent les schémas habituels des transactions légitimes et signalent les écarts – montants, lieux ou horaires inhabituels –, souvent en temps réel. L’équilibre entre fraudes détectées et fausses alertes est essentiel. Les cas suspects doivent être examinés par une personne avant tout blocage de compte ou refus de paiement.

  • Lutte antifraude
  • Finance
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Modèle

Détection d'anomalies

La détection d'anomalies repère des données, événements ou motifs qui s'écartent nettement de la normale : transactions inhabituellement élevées, sauts soudains dans des mesures de capteurs, doublons ou activité réseau suspecte. Elle est utilisée en finance, sécurité informatique, production et contrôle qualité. Les méthodes vont de simples seuils statistiques à des modèles d'apprentissage ; les signalements sont des indices qu'une personne doit évaluer.

  • Analyse de données
  • Contrôle qualité
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Modèle

Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

  • analyse de données
  • prévision
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Humain dans la boucle (human-in-the-loop)

Le principe de l'humain dans la boucle désigne des processus où des personnes interviennent à des étapes définies d'un traitement par IA : elles vérifient les résultats, les valident, les corrigent ou reprennent les cas difficiles. Cela réduit le risque d'erreurs et maintient la responsabilité humaine, notamment pour les décisions touchant des personnes, de l'argent ou le droit. Exemple : un agent IA rédige des réponses aux clients, qu'un collaborateur relit avant envoi.

  • Validation
  • Contrôle
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