La fraude est intentionnelle. Elle vise à obtenir un avantage illégal au détriment de l'entreprise.

Détournement d'actifs

• C'est le vol pur et simple (trésorerie, stocks, propriété intellectuelle). C'est la fraude la plus fréquente

Fraude aux états financiers

• Manipulation des comptes (surévaluation des actifs ou sous-évaluation des dettes) pour tromper les investisseurs ou obtenir des crédits. C'est la fraude la plus coûteuse

Corruption et conflits d'intérêts

• Pots-de-vin, favoritisme envers un fournisseur, commissions occultes

Le cadre réglementaire (France)

Loi Sapin II (2016) : Texte fondamental

• Obligation : Impose aux grandes entreprises (>500 salariés et >100M€ de CA) de mettre en place un programme de conformité et de prévention de la corruption
• Acteur clé : L'AFA contrôle les entreprises et peut infliger des amendes
• Lanceurs d'alerte : La loi protège ceux qui signalent des faits illicites

L'IA ne dort jamais et analyse 100% des données (contrairement à l'audit humain qui travaille par échantillonnage)

Les Approches Algorithmiques

Apprentissage supervisé :

• Principe : On entraîne l'IA sur des fraudes passées connues (données étiquetés "fraude" ou "normal")
• Exemple : Régression logistique, arbres de décision
• Force : Très efficace pour détecter les fraudes classiques déjà vues

Apprentissage non supervisé :

• Principe : L'IA cherche des anomalies statistiques sans savoir à l'avance ce qu'elle cherche (pas d'étiquettes)
• Méthode ; Clustering (regroupement), isolation forest
• Force : Détecte les nouveaux types de fraudes (inconnues jusqu'ici) ou les "signaux faibles"

Techniques Spécifiques

Loi de Benford :

• Analyse la fréquence d'apparition du premier chiffre dans les montants. Si les données s'écartent de la distribution naturelle, il y a suspicion de manipulation

Analyse de Réseaux :

• Visualise les liens cachés entre entités (fournisseurs, employés, comptes bancaires) pour repérer les collusions ou les réseaux organisés

L'enjeu est de trouver le bon équilibre pour ne pas noyer l'auditeur sous les fausses alertes.

La matrice de confusion

• Vrai positif : Fraude réelle correctement détectée (succès)
• Faux positif : Transaction légitime signalée comme suspecte à tort. Trop de faux positifs font perdre du temps aux équipes
• Faux négatif : Fraude réelle non détectée. C'est le pire scénario de l'entreprise.

Métrique clés

• Précision : Sur toutes les alertes remontées, combien sont de vraies fraudes ?
• Rappel : Sur toutes les fraudes réelles, combien l'IA en a-t-elle trouvé ?

L'IA ne remplace pas l'humain, elle l'augmente

• Connexion aux données : Extraction automatique via API ou connecteurs depuis l'ERP/Comptabilité
• Analyse automatique : Les algorithmes scannent les transactions en temps réel ou périodiquement
• Génération d'alertes : Chaque transaction reçoit un score de risque
• Qualification humaine : L'auditeur ou le contrôleur interne analyse l'alerte. Il confirme la fraude ou la classe comme "faux positif" (ce qui aide l'IA à apprendre)
• Documentation et preuve : En cas de fraude avérée, création d'un dossier de preuve fiable pour les poursuites judiciaires