La lutte contre la fraude, le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme repose aujourd’hui sur des dispositifs de contrôle de plus en plus exigeants. KYC, KYB, screening de sanctions, PEP, presse négative : les organisations doivent multiplier les vérifications tout en maintenant une expérience client fluide et des délais de traitement compatibles avec les exigences business.
Aujourd’hui, la question n’est plus de savoir s’il faut détecter les risques, mais comment le faire intelligemment, sans bloquer inutilement des clients ou des partenaires.
Dans ce contexte où la gestion des faux positifs est une activité à la fois coûteuse pour les entreprises et chronophage pour les équipes de conformité, l’intelligence artificielle transforme en profondeur les pratiques.
Qu’est-ce qu’un faux positif en compliance ?
Dans le domaine de la compliance, un faux positif correspond à un individu ou à une organisation considérée à tort comme non conforme ou à risque par un dispositif de contrôle.
Dans la majorité des cas, les alertes générées sont dues à des homonymes ou à des noms proches, liés aux mécanismes de recherche par correspondance approchée, exigés en LCB-FT. Elles peuvent aussi provenir d’un manque de contexte sur une information (par exemple un article de presse), ou du fait que le risque détecté n’est finalement pas applicable à la personne ou à l’entreprise contrôlée, au regard de la cartographie des risques ou de l’acceptation du risque par l’organisation.
Un faux positif n’est pas une erreur de contrôle, mais nécessite de qualifier et contextualiser l’alerte avant décision.
Les conséquences des faux positifs
Les faux positifs ne sont pas un simple désagrément. Ils ont des impacts directs et mesurables. Ils allongent les délais de traitement, augmentent les coûts opérationnels (investigations manuelles), et dégradent l’expérience client. La pression réglementaire et les dispositifs de contrôle font peser un poids supplémentaire sur les équipes en charge du traitement.
Réduire les faux positifs n’est donc pas un luxe : c’est une nécessité stratégique pour concilier conformité, performance et confiance.
Quand les méthodes traditionnelles atteignent leurs limites
Les dispositifs de conformité historiques constituent toujours un socle essentiel des processus de LCB-FT et de connaissance client. Fondés sur des règles, des seuils et des mécanismes de matching éprouvés, ils ont permis aux organisations de répondre aux exigences réglementaires.
Cependant, l’augmentation continue des volumes de données et la multiplication des sources d’information complexifient la tâche des équipes de conformité. Dans ces contextes, les dispositifs “classiques” peuvent générer un nombre important d’alertes qui nécessitent une analyse humaine approfondie, mobilisant fortement les équipes.
L’enjeu est de compléter et renforcer les dispositifs afin de mieux hiérarchiser les risques et améliorer la qualification des alertes. C’est précisément sur ces aspects que de nouvelles approches, notamment basées sur l’intelligence artificielle, apportent une valeur ajoutée opérationnelle.
L’IA, un levier décisif dans la lutte contre les faux positifs
Dans la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme, l’IA est un outil précieux. Elle permet d’adapter les contrôles en accord avec le niveau d’exigence réglementaire.
L’intelligence artificielle change la donne, et les dernières innovations en la matière permettent de comprendre qui est réellement la personne ou l’entreprise derrière le nom.
Appliquée à la LCB-FT, l’IA est capable de :
- analyser de grands volumes de données hétérogènes ;
- enrichir et fiabiliser les identités ;
- améliorer la qualité du matching ;
- réduire drastiquement le nombre de faux positifs transmis aux analystes.
indueD : quand l’IA améliore et automatise la gestion des faux positifs
La solution indueD intègre l’IA au cœur du dispositif de conformité, avec un objectif : réduire le temps passé sur les alertes non pertinentes tout en renforçant la qualité des contrôles.
L’IA générative d’indueD complète les profils, en s’appuyant sur des sources publiques pour identifier les prénoms manquants, les dates de naissance ou les nationalités.
Cela permet de réduire les taux de rejet automatique grâce à une correspondance plus précise. L’acceptation ou le rejet des informations supplémentaires obtenues par l’IA restera de la responsabilité de l’analyste, qui pourra prendre sa décision en se basant sur les explications et les sources fournies par l’IA.
En quelques mots, l’IA dans indueD apporte des éléments complémentaires et contextuels permettant de distinguer des homonymes.
Une réduction massive des faux positifs
Grâce à ces enrichissements, le matching d’indueD gagne en précision.
Les alertes générées sont mieux qualifiées, et une large part des faux positifs peut être écartée automatiquement, sans intervention humaine, et permettre aux équipes de libérer du temps et de l’énergie pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
Pour les alertes restantes, l’IA permet de réduire significativement le temps d’investigation en fournissant à l’analyste des suggestions d’attributs, les sources publiques associées, et un contexte clair et documenté.
Une fois validées, ces informations alimentent durablement le dispositif et améliorent en continu la performance des contrôles.
Une conformité plus efficace
Avec indueD, la gestion des faux positifs devient un processus intégré et fluide :
- traitement avancé et automatisé des faux positifs ;
- notifications dès la fin du traitement ;
- analyse directement incluse dans le rapport de conformité ;
- réduction du volume d’alertes manuelles sans affaiblir le niveau de contrôle.
L’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle décharge les équipes des tâches à faible valeur pour leur permettre de se concentrer sur les situations réellement à risque.
Vous voulez en savoir plus sur la façon dont Altares peut vous aider à optimiser votre gestion des faux positifs.
