Outils antifraude, programmation et IA : des contrôles vérifiables

Développer à partir d’un scénario réel

Depuis 1999, Alain Stevens a suivi l’évolution des pratiques de recherche numérique et des outils d’investigation informatique. L’expérience montre qu’une automatisation n’apporte de valeur que si les données d’entrée, les règles et les résultats peuvent être examinés.

Vigifraude, dans Pacta Cyber Lab, propose une approche de développement orientée vers les usages autorisés : préparation de contrôles, scripts d’inventaire, assistance à la documentation et organisation de procédures antifraude.

L’IA doit rester une aide, pas un verdict

Un modèle génératif peut aider à comparer des formulations, préparer un rapport ou structurer une grille d’analyse. Il peut aussi produire des informations incorrectes avec beaucoup d’assurance.

Les sorties doivent être réexaminées, les sources conservées et les données confidentielles traitées selon un cadre adapté. Aucune conclusion de fraude ne doit découler d’une réponse automatique non vérifiée.

• Définir les données autorisées avant tout traitement.
• Prévoir un journal des transformations et des décisions.
• Tester les erreurs possibles et les faux positifs.
• Limiter les droits d’accès au strict nécessaire.
• Documenter la maintenance et l’arrêt du dispositif.

Privilégier la transparence technique

Une solution simple que l’équipe sait utiliser et auditer est souvent préférable à une automatisation opaque. La proposition doit préciser ce que le logiciel fait, mais aussi ce qu’il ne peut pas établir.