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Inférence causale et détection de fraude : la nouvelle arme des directions financières

Yacine Allam (PhD.)
October 16, 2025
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Introduction

L’essor des technologies et la sophistication croissante des fraudes financières poussent les directions financières à repenser leurs dispositifs de contrôle. Dépassant les méthodes traditionnelles fondées sur la simple corrélation, l’inférence causale s’impose comme un levier stratégique pour détecter les schémas cachés de fraude et renforcer la résilience des entreprises face aux menaces. Cette approche vise à identifier non seulement les transactions anormales, mais aussi les véritables causes sous-jacentes aux comportements frauduleux, permettant ainsi d’anticiper et de neutraliser les attaques avant qu’elles n’entraînent des pertes majeures.

De la lutte contre le blanchiment à la prévention du détournement de fonds, la capacité à comprendre les liens de causalité transforme la détection de fraude. En s’appuyant sur la puissance des modèles causaux, les directions financières bénéficient d’une vision plus fine, d’alertes plus pertinentes et d’un contrôle accru sur leurs flux financiers. Pour approfondir la façon dont l’inférence causale révolutionne d’autres domaines de l’entreprise, consultez notre article sur la gestion des risques en entreprise grâce à l’inférence causale.

Comprendre l’inférence causale et son intérêt pour la finance

L’inférence causale consiste à distinguer les relations de cause à effet des simples associations statistiques. Contrairement aux modèles prédictifs classiques, qui repèrent des corrélations dans les données, les modèles causaux cherchent à expliquer pourquoi un événement se produit.

  • Corrélation vs causalité : La corrélation identifie des tendances simultanées, sans établir de lien direct. Un pic de transactions vers un pays à risque peut simplement coïncider avec une période touristique. L’inférence causale, elle, cherche à démontrer qu’une action – par exemple, la compromission d’un compte – a directement provoqué une transaction suspecte.
  • Prise de décision améliorée : En comprenant la chaîne d’événements menant à la fraude, les directions financières peuvent ajuster leurs contrôles et mener des investigations ciblées.
  • Transparence renforcée : Les modèles causaux offrent des explications claires, facilitant le dialogue entre équipes financières, auditeurs et régulateurs.

Pour ceux qui souhaitent aller plus loin sur la mise en œuvre concrète de ces méthodes, découvrez comment intégrer l’inférence causale dans vos outils BI.

Modèles causaux appliqués à la détection de fraude

Des modèles statistiques aux graphes causaux

Les premiers dispositifs de détection reposaient sur des règles fixes ou des analyses statistiques simples. Aujourd’hui, les modèles causaux structurent les données transactionnelles en graphes où chaque nœud représente un acteur financier (compte, carte, appareil) et chaque lien, une interaction ou un transfert.

  • Graphes de relations : Représentent les flux d’argent, les liens entre comptes et les séquences temporelles de transactions.
  • Analyse temporelle : Détecte les schémas évolutifs, comme les cycles de blanchiment ou les attaques coordonnées sur plusieurs comptes.
  • Interaction et comportements : Les modèles causaux analysent l’ensemble du parcours, identifiant les signaux faibles et les points d’inflexion caractéristiques d’une fraude émergente.

Pour une vision sectorielle, voyez comment l’IA causale transforme la supply chain et la prévention des ruptures logistiques.

Contre-exemples et raisonnement contrefactuel

L’un des apports majeurs de l’inférence causale est la capacité à raisonner sur des scénarios hypothétiques :

  • Raisonnement contrefactuel : Permet de se demander « Que se serait-il passé si telle transaction n’avait pas eu lieu ? » et d’évaluer l’impact potentiel sur le schéma global de fraude.
  • Réduction des faux positifs : En distinguant les anomalies légitimes (voyage, urgence) des fraudes avérées, les modèles causaux limitent les alertes inutiles et optimisent le temps des analystes.

Cas d’usage et bénéfices opérationnels pour les directions financières

Optimisation des dispositifs de contrôle

En intégrant l’inférence causale dans leurs outils de surveillance, les directions financières bénéficient de gains concrets :

  • Détection proactive : Identification précoce de schémas de fraude complexes, même lorsqu’ils évoluent dans le temps.
  • Automatisation des investigations : Génération de pistes d’audit explicites et hiérarchisées selon leur gravité potentielle.
  • Ajustement dynamique : Les modèles s’adaptent aux nouvelles stratégies des fraudeurs, contrairement aux systèmes figés.

Pour découvrir comment la logique causale optimise aussi la mesure de l’efficacité dans d’autres fonctions de l’entreprise, lisez notre article sur l’optimisation causale des campagnes marketing.

Renforcement de la conformité et de la transparence

  • Explicabilité : Les systèmes causaux documentent chaque alerte par une chaîne logique, facilitant la traçabilité des décisions auprès des régulateurs.
  • Réduction des coûts : Moins de fausses alertes signifie moins de vérifications manuelles et une allocation plus efficace des ressources.

Défis et perspectives de l’inférence causale en détection de fraude

Enjeux techniques et organisationnels

Malgré son potentiel, l’adoption de l’inférence causale soulève plusieurs défis :

  • Qualité et structuration des données : Il est essentiel de disposer de données riches, fiables et bien structurées pour construire des modèles causaux pertinents.
  • Scalabilité : Les graphes causaux peuvent devenir très complexes à l’échelle de grandes entreprises internationales.
  • Compétences : Les équipes doivent acquérir de nouvelles expertises en modélisation causale et en interprétation des résultats.

Vers une intégration avec l’IA explicable

L’association de l’inférence causale et de l’intelligence artificielle explicable ouvre la voie à des systèmes hybrides :

  • Transparence accrue : Les algorithmes expliquent non seulement les résultats, mais aussi les causes sous-jacentes, renforçant la confiance des parties prenantes.
  • Adoption sectorielle : Si la finance reste pionnière, la santé, la logistique ou les plateformes numériques explorent à leur tour ces approches pour détecter d’autres formes de fraude ou d’anomalies. Pour approfondir cette thématique, consultez notre analyse sur le compromis entre explicabilité et performance des modèles IA.

Conclusion

L’inférence causale marque un tournant décisif pour la détection de fraude en entreprise. En passant d’une logique de réaction à une logique d’anticipation, les directions financières disposent d’armes puissantes pour comprendre, prévenir et expliquer la fraude. Si les défis techniques et organisationnels sont réels, les bénéfices en termes de sécurité, de conformité et d’efficacité opérationnelle justifient l’investissement dans ces approches innovantes. À l’heure où la sophistication des fraudeurs ne cesse de croître, miser sur les modèles causaux, c’est prendre une longueur d’avance sur la menace. Pour une vision plus large de l’impact de l’inférence causale sur la transformation des pratiques en entreprise, explorez notre article dédié à la gestion des risques par l’inférence causale.

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