La détection de fraude intelligente avec l'IA et le Machine Learning
Un épisode retour d’expérience passionnant : comment une banque régionale a réussi à réduire par cinq le nombre de faux positifs dans la détection de fraude grâce au machine learning.
Un projet mené 100 % on-premise, dans un environnement hautement sécurisé, où chaque contrainte technique est devenue une opportunité d’innovation.
Porté par l’équipe Wavenet, ce cas concret démontre qu’il est possible d’intégrer l’IA dans des systèmes critiques, sans compromis sur la confidentialité ni sur la performance.
👥 Avec la participation de :
- Simon Baudart – Architecte technique, spécialiste des environnements sécurisés et de l’intégration de solutions IA.
- Grégory Delguste – Chef de projet, accompagnant les clients dans la mise en œuvre d’initiatives innovantes autour de l’intelligence artificielle.
- Paul Rivière – Data scientist et consultant BI, passionné par la valorisation des données et l’apprentissage automatique.
🎯 Pourquoi cet épisode
“Entre la protection des clients, les contraintes réglementaires et les enjeux techniques, le défi est immense.”
— Pierre-Arnaud Delsaut, hôte du podcast
Les fraudes financières représentent un défi croissant pour les établissements bancaires : chaque jour, des milliers de transactions doivent être analysées, vérifiées et parfois traitées manuellement par des équipes compliance.
Leur objectif ? Identifier les comportements suspects sans bloquer inutilement les clients légitimes.
Dans cet épisode, les équipes Wavenet racontent comment une banque régionale a relevé ce défi grâce à une approche IA pragmatique, centrée sur le machine learning.
Pas question ici de remplacer l’humain : il s’agit d’un projet d’assistance intelligente, conçu pour réduire les faux positifs, accélérer les vérifications et renforcer la confiance dans les processus existants.
Le tout, dans un cadre contraint : aucune donnée ne sort de l’environnement de la banque.
Le modèle a donc été pensé pour fonctionner entièrement on-premise, sans cloud, avec des ressources limitées.
Cette contrainte a obligé les équipes à innover : optimiser chaque itération d’entraînement, affiner les modèles, et démontrer qu’une IA performante pouvait tourner sur une infrastructure locale sans sacrifier la précision ni la fiabilité.
🧩 De l’idée au projet – la genèse du cas client
“En discutant avec le client, on a réalisé qu’il y avait un vrai potentiel pour améliorer la détection de fraude.
L’idée est née simplement, autour d’une table, en parlant d’intelligence artificielle.”
— Grégory Delgust, chef de projet chez Wavenet
Tout part d’un échange régulier entre Wavenet et l’un de ses clients bancaires historiques.
En explorant les nouveaux usages de l’intelligence artificielle, une question s’impose : et si l’on pouvait aider les équipes compliance à mieux cibler leurs contrôles ?
Le besoin est clair et concret. Le système existant fonctionne, mais il repose sur des règles figées et demande de nombreuses vérifications manuelles.
Chaque transaction suspecte mobilise du temps et de précieuses ressources humaines.
L’équipe Wavenet décide alors de transformer cette intuition en projet concret, en s’appuyant sur le programme Digital Wallonia for IA, qui soutient les initiatives locales en intelligence artificielle.
Un dossier est monté en collaboration étroite avec le client.
Sur plus de 120 projets soumis, seuls 30 ont été retenus, dont celui-ci — une validation forte du potentiel du concept.
Dès le lancement, la méthode est claire : travailler main dans la main avec le métier, dans un processus itératif et transversal.
Chaque étape du projet associe experts data, architectes techniques et responsables métier.
Cette co-construction fait naître une dynamique d’apprentissage collective, où l’IA devient un outil partagé, et non une boîte noire inaccessible.
“L’IA ne remplace pas le métier, elle l’enrichit. Elle apporte une nouvelle façon de comprendre les données.”
— Simon Bodart, architecte technique
⚙️ Du concept à la solution – architecture et choix techniques
“Le défi, c’était de faire tourner un modèle d’IA performant sans cloud, avec les moyens techniques du client.
On a dû penser différemment.”
— Simon Bodart, architecte technique chez Wavenet
Concevoir une solution d’intelligence artificielle dans un environnement bancaire on-premise impose des contraintes fortes.
Les données sont sensibles, strictement confidentielles, et ne peuvent en aucun cas sortir du périmètre de la banque.
Pas de cloud, pas de GPU massifs : uniquement les ressources locales, compatibles avec les standards d’infrastructure existants.
Avec l’aide de Simon Bodart (architecture) et Paul Rivière (data science), l’équipe Wavenet a opté pour une approche pragmatique et explicable.
Le choix du machine learning supervisé s’impose naturellement : contrairement aux modèles génératifs, il est déterministe.
Autrement dit, pour une même entrée, il fournit toujours la même réponse, une exigence essentielle dans le cadre d’une détection de fraude.
“Dans un contexte bancaire, on ne peut pas se permettre qu’une IA réponde différemment d’un jour à l’autre.
Le machine learning apporte cette stabilité indispensable.”
— Simon Bodart, architecte technique
Chaque modèle est entraîné localement, sur des données labellisées fournies par la banque, et évalué de manière itérative.
Les frameworks et outils retenus sont simples à intégrer, compatibles avec des environnements IT standards, et ne nécessitent aucune infrastructure spécifique.
“Chaque entraînement durait à peine dix minutes sur un poste local, et on atteignait déjà plus de 95 % de précision.”
— Paul Rivière, data scientist
Au fil des itérations, le modèle s’affine.
Les paramètres sont ajustés, les données nettoyées, les résultats comparés avec les prédictions humaines.
Cette démarche démontre qu’il est possible d’intégrer l’IA dans des environnements de production traditionnels, sans dépendre du cloud ni complexifier les architectures existantes.
💬 Un projet collaboratif et itératif – le rôle du métier et des experts
“L’idée n’était pas d’imposer une solution technique, mais de construire quelque chose avec les équipes du client.”
— Grégory Delgust, chef de projet chez Wavenet
Le succès du projet ne tient pas seulement à la technologie, mais à la méthode.
Dès le départ, les équipes métier de la banque ont été intégrées à chaque étape du processus : compréhension des besoins, validation des modèles, interprétation des résultats.
Chaque itération se conclut par une revue commune, où les données et les prédictions sont confrontées à la réalité du terrain.
Cette approche collaborative crée une dynamique de confiance.
Les experts compliance découvrent comment fonctionne l’IA, posent des questions, proposent des ajustements.
Les data scientists, de leur côté, bénéficient de retours concrets qui affinent la pertinence du modèle.
Ce dialogue constant transforme l’expérimentation technique en projet d’équipe partagé.
“On a toujours voulu que le métier reste au centre.
Les retours des analystes ont souvent permis de faire évoluer le modèle dans la bonne direction.”
— Paul Rivière, data scientist
Au fil des itérations, cette collaboration devient une véritable boucle d’apprentissage.
L’IA s ’adapte au contexte métier, et le métier s’approprie l’IA.
C’est cette hybridation — entre rigueur scientifique et expertise opérationnelle — qui fait la différence : la solution devient utile, comprise et adoptée.
📊 Les résultats et enseignements
“La qualité des données, c’est ce qui détermine tout.
Un bon modèle ne peut exister que si les données qu’on lui donne sont bien labellisées.”
— Paul Rivière, data scientist
Dès les premières itérations, les résultats sont encourageants.
Le modèle atteint rapidement un taux de précision supérieur à 95 %, réduisant par cinq le nombre de vérifications manuelles nécessaires.
Mais au-delà des chiffres, c’est la pertinence opérationnelle qui impressionne : les cas identifiés par l’IA correspondent aux véritables anomalies, tandis que les faux positifs diminuent drastiquement.
Lors des workshops de validation, un phénomène marquant survient : certaines transactions considérées comme “fraudes” par les équipes se révèlent, après analyse, mal catégorisées dans les données d’origine.
Autrement dit, le modèle corrige parfois les erreurs humaines.
Cette découverte suscite l’enthousiasme et renforce la confiance des équipes : l’IA devient un allié crédible, non un outil opaque.
Les bénéfices se mesurent sur plusieurs plans :
- Gain de temps pour les équipes compliance, qui se concentrent désormais sur les cas les plus pertinents.
- Amélioration de la qualité des détections, grâce à la cohérence du modèle.
- Renforcement du dialogue entre data scientists et métier.
“Ce qui nous a marqués, c’est que les équipes ont adopté l’outil avec plaisir.
Elles ont vu qu’il les aidait vraiment à faire mieux leur travail.”
— Simon Bodart, architecte technique
Ces enseignements confirment que l’IA, bien introduite et expliquée, peut devenir un accélérateur d’expertise humaine, même dans des environnements exigeants comme la banque.
🚀 What’s next ?
“L’idée, ce n’est pas de se lancer dans l’IA pour cocher une case,
mais de répondre à un vrai besoin métier, avec la bonne technologie.”
— Grégory Delgust, chef de projet chez Wavenet
Après la preuve de concept, le projet entre dans une phase d’intégration progressive au sein des processus bancaires.
L’objectif est de pérenniser la solution, en l’adaptant aux évolutions du métier et aux nouvelles formes de fraude.
Comme tout modèle de machine learning, celui-ci devra être réentraîné régulièrement, afin de rester pertinent face à des données et des comportements en constante évolution.
Mais l’enjeu dépasse la seule technique.
Ce projet illustre une conviction forte : l’intelligence artificielle n’a de sens que lorsqu’elle s’inscrit dans un cadre humain et maîtrisé.
Chez Wavenet, chaque projet IA est avant tout une aventure collective, où la technologie s’adapte aux besoins, aux contraintes et aux réalités du terrain.
Ainsi, cette expérience de détection de fraude marque un tournant :
elle prouve qu’il est possible de faire dialoguer sécurité, innovation et pragmatisme,
et d’ouvrir la voie à des usages de l’IA responsables, compréhensibles et utiles.
🪶 Note de transparence
Conformément aux principes du règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA Act),
cet article a été rédigé avec l’aide d’un outil d’intelligence artificielle à partir du contenu du podcast “La détection de fraude intelligente avec l’IA et le Machine Learning”.
Le texte final a été relus, édité et validé par Pierre-Arnaud Delsaut avant publication.