Le vrai visage de la fraude #6 : 3 leviers pour y faire face en 2026.

Ce qui nous attend : La coopération ou l’échec

Le préjudice financier causé par la fraude industrialisée est considérable. En Europe, la fraude aux moyens de paiement ne cesse de progresser : selon le rapport conjoint de l’ABE et de la BCE, sa valeur totale est passée de 3,5 à 4,2 milliards d’euros entre 2023 et 2024.

Pour les institutions financières, le coût est significatif (21 400 livres sterling par heure rien qu’au Royaume-Uni pour lutter contre la criminalité financière), mais pour les personnes touchées, les pertes sont souvent irréversibles. Beaucoup perdent l’intégralité de leurs économies et subissent des séquelles psychologiques durables.

Lorsque les citoyens perdent confiance dans la capacité des banques à protéger leur argent, des autorités à poursuivre les criminels, ou dans la possibilité de distinguer un investissement sérieux d’une arnaque, c’est l’ensemble du système qui commence à se fissurer.

Pour inverser cette tendance, trois actions doivent être menées simultanément et à grande échelle.

1. Interconnexion entre secteur public, secteur privé et fournisseurs de technologie

Les autorités répressives disposent des pouvoirs nécessaires, mais n’ont pas accès aux données transactionnelles en temps réel. Les banques détiennent les données, mais pas les prérogatives d’enquête. Les fournisseurs de technologie ont les outils, mais ont besoin d’un déploiement à grande échelle et d’une vision globale. Les réseaux criminels, eux, opèrent avec une coordination parfaite, sans égard pour les frontières.

Seul le décloisonnement des systèmes et le partage d’informations sécurisé et conforme au cadre réglementaire permettront de tenir leur rythme. Des cadres prometteurs émergent déjà :

• Le Centre européen de lutte contre la criminalité financière et économique (CECFE) d’Europol connecte les autorités répressives, les institutions financières et les partenaires privés pour un partage d’informations structuré et une coopération transfrontalière plus rapide.

• La Joint Money Laundering Intelligence Taskforce (JMLIT) au Royaume-Uni et le modèle de coopération de la FIU-NL aux Pays-Bas permettent un échange d’informations quasi en temps réel entre banques, régulateurs et enquêteurs.

• Les hubs d’innovation en matière de LCB-FT (comme le projet Aurora du BIS) testent des technologies respectueuses de la vie privée qui permettent une analyse collaborative et un apprentissage partagé entre institutions et pays, afin que banques et fintechs puissent détecter plus efficacement les réseaux de blanchiment sans compromettre la confidentialité des données.

• Des plateformes d’analyse pilotées par l’IA sont intégrées aux infrastructures de données publiques et financières, permettant la reconnaissance de schémas et des systèmes d’alerte fonctionnant à l’échelle inter-institutionnelle.

Chez IDnow, la coopération n’est pas seulement une valeur, c’est un levier central d’une prévention de la fraude efficace. « Dans un environnement numérique en mutation rapide, IDnow doit intensifier la lutte contre la fraude grâce à une base de données mondiale de renseignements sur la fraude », déclare Kalinowski. « Ce système exploite des indicateurs à haut risque, notamment la géolocalisation, les adresses IP et l’historique d’identification des utilisateurs pour permettre une évaluation des risques en temps réel. Ces données sont partagées de manière fluide à travers notre réseau de partenaires, afin de garantir une défense cohérente et proactive. »

2. Cadres juridiques transfrontaliers

La fraude ne connaît pas de frontières, la répression, si. Le dispositif européen de LCB-FT reste réparti entre 27 cadres juridiques nationaux, ce qui crée des failles exploitables et favorise le “jurisdiction shopping” : une pratique par laquelle les criminels exploitent le maillon réglementaire le plus faible pour blanchir des fonds, échapper aux enquêtes et compromettre l’intégrité de l’ensemble du système.

Cela commence à changer. Le Règlement AML européen (AMLR), dont l’entrée en vigueur est prévue d’ici 2027, harmonisera les règles de LCB-FT dans l’ensemble des États membres de l’UE, supprimera les possibilités d’arbitrage réglementaire exploitées par les criminels et instaurera l’Autorité de lutte contre le blanchiment (AMLA), une autorité de supervision européenne unifiée, habilitée à coordonner les enquêtes transfrontalières et à sanctionner directement les manquements.

Parallèlement, eIDAS 2.0 introduira les Portefeuilles d’Identité Numérique Européens, permettant aux citoyens et aux entreprises de vérifier leur identité, leur âge et leurs qualifications à travers les frontières avec un seul justificatif sécurisé. Cela pourrait considérablement réduire l’usurpation d’identité, les prises de contrôle de comptes et la fraude à l’entrée en relation transfrontalière, des vulnérabilités héritées du système actuel.

IDnow met déjà ces principes en pratique. En tant que participant aux initiatives pilotes du Portefeuille d’Identité Numérique Européen (EUDI Wallet) telles qu’APTITUDE et WE BUILD, deux des grands pilotes de l’UE visant à tester le Portefeuille d’Identité Numérique Européen dans des conditions réelles, IDnow contribue à définir ce que signifie concrètement une identité transfrontalière et interopérable.

Pour l’ère à venir de la vérification basée sur les attributs et respectueuse de la vie privée, IDnow est déjà positionné grâce à son offre de services de confiance, en délivrant des Qualified Electronic Attestations of Attributes (QEAAs) certifiées eIDAS 2, permettant aux organisations de vérifier des justificatifs spécifiques. « Avec les QEAAs, nous pouvons vérifier n’importe quel élément (d’une adresse de résidence à une qualification professionnelle, en passant par un statut d’autorisation) sans collecter plus de données personnelles que nécessaire. Et grâce à la divulgation sélective, les utilisateurs gardent un contrôle total sur ce qu’ils partagent et avec qui. Cette combinaison offre à nos clients quelque chose de rare : la possibilité d’instaurer une confiance réelle auprès de leurs utilisateurs finaux, tout en réduisant concrètement les frictions », déclare Uwe Pfizenmaier, Directeur Product Management chez IDnow.

3. Une technologie à la hauteur de la menace

Pour 2025 et 2026, des mécanismes de défense technologiques déterminants ont émergé :

• La biométrie avancée et détection du vivant, qui contrent les attaques par deepfake grâce à une vérification multimodale (mouvement du visage, profondeur et son), à l’analyse des micro-expressions, à la cartographie 3D ou à la détection du vivant passive. IDnow propose actuellement une détection du vivant passive et active, et nos solutions pilotées par l’IA identifient les artefacts deepfake tels que les pixels figés ou les anomalies dans le flux vidéo.

• La vérification de documents pilotée par l’IA, qui analyse les éléments de sécurité tels que les dispositifs à effets optiques variables (hologrammes par exemple) pour détecter des faux documents générés par des outils d’IA et des services du darknet. La fonctionnalité Protect d’IDnow combat ces menaces en agrégeant des signaux issus des données d’appareil, de réseau et d’identité, et en détectant des schémas de fraude, tels que des modèles de documents réutilisés, des visages récurrents ou des volumes de sessions anormaux. En complément, la fonctionnalité 360 Signals d’IDnow identifie les récidivistes, notamment en repérant la réutilisation suspecte de modèles de documents.

• L’analyse comportementale en temps réel, qui détecte les anomalies au moment où elles se produisent. La composante Risk Intelligence de la IDnow Trust Platform analyse simultanément des signaux comportementaux, contextuels et techniques, et détecte des comportements inhabituels sur les appareils, des incohérences de géolocalisation, l’utilisation de VPN, des schémas IP-appareil non concordants ainsi que des signaux d’émulation ou de spoofing, sans générer de friction supplémentaire pour les utilisateurs légitimes. Plutôt que de s’appuyer sur un seul contrôle, le système évalue une batterie de signaux en parallèle et construit une image globale du risque lors de l’entrée en relation, à la connexion ou même au cours d’une session.

• La surveillance continue tout au long du cycle de vie client, qui détecte les changements de comportement, les activités suspectes sur les comptes ainsi que les nouveaux systèmes de fraude – notamment les prises de contrôle de comptes ou les identités synthétiques – bien après la fin du processus d’entrée en relation. La IDnow Trust Platform agrège signaux et alertes en temps réel, donnant aux institutions les bases nécessaires pour agir immédiatement, avant que la fraude ne prenne de l’ampleur.

• La détection des identités synthétiques, qui croise des données provenant de sources et de périodes multiples pour identifier des identités fabriquées, construites en combinant des informations réelles et fictives pour contourner les contrôles classiques. IDnow 360 Signals combat ce phénomène en établissant des corrélations entre les sessions : même template biométrique, données d’identité réutilisées, documents en double ou empreintes d’appareils récurrentes. Ces éléments sont détectés en temps réel, même lorsque chaque signal pris isolément semble légitime.

• Le partage de renseignements et de données, qui exploite des données de menaces anonymisées à l’échelle sectorielle pour identifier quasi en temps réel de nouveaux schémas de fraude, des réseaux de fraudeurs connus et des identifiants compromis. IDnow développe actuellement le Fraud Consortium Information System, qui permettra aux clients participants de partager de manière sécurisée des données sélectionnées liées à la fraude, notamment des adresses IP, adresses e-mail et numéros de documents suspects, afin de renforcer la prévention de la fraude à l’échelle du réseau.

L’alternative est inacceptable

Lorsque les criminels industrialisent, la conformité doit innover. La même IA qui alimente la fraude peut (et doit) renforcer les éléments de défense qui luttent contre elle. L’avenir repose sur des systèmes pilotés par l’IA, capables d’évoluer aussi vite que les menaces elles-mêmes, transformant une défense réactive en prévention et proactivité.

Les outils existent. Les cadres réglementaires se mettent en place. Ce qui manque, c’est la coordination. Les institutions financières doivent partager leurs renseignements (y compris avec leurs concurrents) tandis que les régulateurs et les autorités de lutte doivent s’accorder sur un accès aux données plus rapide et respectueux de la vie privée.

« Notre objectif premier est de fournir une solution de prévention de la fraude adaptable, assistée par des experts humains, qui place l’automatisation intelligente au cœur du dispositif », déclare Kalinowski. « Si la supervision humaine reste indispensable dans certains scénarios, la transition vers une prise de décision pilotée par l’IA est clairement engagée. Que nos clients aient besoin d’un moteur de détection de fraude entièrement automatisé ou d’une approche hybride intégrant une intervention humaine – nous nous adaptons à leurs exigences métier spécifiques, en garantissant à la fois sécurité et fluidité de l’expérience utilisateur. »

La question n’est pas de savoir si nous disposons des moyens pour riposter, mais si nous aurons la volonté de les mobiliser ensemble.

Par

Nikita Rybová
Customer & Product Marketing Manager chez IDnow
Rejoignez Nikita sur LinkedIn