Sommaire
Faux-positifs : un phénomène sous-estimé
Pourquoi tant de faux positifs ?
Le difficile exercice du filtrage des noms et du contexte
Des conséquences à ne pas sous-estimer !
L’IA explicable : un impératif contre les faux positifs
Des bénéfices concrets
Privilégier les solutions transparentes
Les technologies utilisées dans la lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme ont considérablement gagné en efficacité. L’automatisation et les algorithmes d’analyse, désormais au cœur des dispositifs modernes, permettent un traitement plus fin et plus rapide des transactions. Cette montée en puissance réduit clairement les risques, mais elle s’accompagne d’un effet collatéral majeur : l’augmentation des faux positifs, qui pèse encore lourd sur les équipes de conformité et sur la qualité opérationnelle des contrôles.
Faux-positifs : un phénomène sous-estimé
Les faux positifs sont générés lorsqu’un profil client, ou une transaction légitime, est interprété comme suspect par le logiciel de conformité, déclenchant une alerte. Certes, la génération de ces faux positifs est le signe que l’algorithme fonctionne, mais il ne faut pas que ceux-ci atteignent des proportions significatives. Car ce phénomène génère à la fois des surcoûts de gestion, une efficacité dégradée des dispositifs de LCB-FT ainsi qu’un risque réputationnel. On ne dispose malheureusement pas de sources fiables sur la proportion de faux positifs associés aux dispositifs de LCB-FT. Mais les estimations qui circulent montrent qu’ils représenteraient plus de 40 % des alertes, voire plus de 90 % pour les banques américaines, selon le cabinet de conseil McKinsey.
Pourquoi tant de faux positifs ?
Plusieurs facteurs expliquent la prévalence élevée des faux positifs :
Une trop grande rigidité des systèmes traditionnels ?
Les systèmes traditionnels de LCB-FT reposent sur des algorithmes basés sur des règles préétablies. Si ces dernières sont trop généralistes, sensibles, ou insuffisamment élaborées (car développées trop vite et mal testées…), elles peuvent signaler des transactions parfaitement légitimes qui répondent à leurs critères de fraude potentielle. Par exemple, un client effectuant plusieurs retraits en espèces le même jour peut déclencher une alerte, parce que ces transactions sont considérées comme inhabituelles, même si elles sont parfaitement légitimes. D’autant que les règles fixes peuvent être facilement contournées, car les criminels adaptent leurs tactiques pour échapper aux règles connues.
Un problème de qualité des données
Les faux positifs sont souvent générés à cause de données inexactes, incomplètes ou obsolètes. Plusieurs raisons conduisent à cette situation :
- Des données non structurées et volumineuses : la LCB-FT exige l’analyse d’énormes volumes de données non structurées issues de sources externes (médias, documents publics/privés). Cette confusion accroît le risque de non-distinction entre les faux positifs et les véritables signaux qu’il faut traiter.
- Des données redondantes : les données redondantes ou dupliquées sont une cause fréquente de fausses alertes, générant souvent des rapprochements de noms hasardeux.
- Des données obsolètes : l’incapacité à surveiller et à mettre à jour les données en continu fait courir le risque d’utiliser des informations obsolètes, déclenchant des faux positifs.
Le difficile exercice du filtrage des noms et du contexte
Le filtrage des clients, notamment pour les listes de sanctions ou les Personnes Politiquement Exposées (PPE), est une source majeure de faux positifs en raison des défis liés aux noms. En effet, la réglementation exige une détection par logique floue, avec des tolérances pour les approximations orthographiques ou phonétiques. Or, ces algorithmes, s’ils sont trop sensibles, génèrent des faux positifs à cause de noms courants, d’orthographes similaires, de noms d’emprunt, ou de conventions de dénomination à travers le monde (par exemple pour les écritures non latines ou les noms arabes similaires). En outre, les systèmes ou les analystes peuvent manquer du contexte nécessaire pour évaluer la transaction avec précision. L’absence d’informations contextuelles pertinentes (date de naissance, nationalité, genre) les pousse à définir des seuils de correspondance plus bas, ce qui augmente le nombre de faux positifs.
Des conséquences à ne pas sous-estimer !
Un surcoût dans la gestion de la LCB-FT
Le processus d’examen de chaque cas pour satisfaire aux obligations de conformité est coûteux et chronophage, car il faut mobiliser des ressources humaines pour vérifier la nature des transactions et identifier si elles sont vraiment susceptibles de présenter un risque. En outre, dès lors que l’essentiel du travail de qualification repose sur des collaborateurs qui peuvent être sous pression vis-à-vis des volumes énormes de données à traiter, cela crée des retards dans le traitement des alertes et peut générer un stock important d’alertes non traitées.
Une dégradation de l’efficacité des processus de contrôle
Les faux positifs ont des répercussions bien au-delà des coûts directs en ressources qu’il faut mobiliser. Ils ralentissent la réactivité indispensable dans la lutte contre le blanchiment, donc l’efficience des processus et des solutions technologiques. Et plus les volumes de données à traiter sont conséquents, plus cette dégradation est significative !
Une altération de l’expérience client
La prolifération des faux positifs altère la réputation et l’expérience client. Ainsi, lorsqu’une transaction ou un client légitime est signalé à tort, cela peut entraîner un blocage de la transaction, générant de la frustration pour les clients concernés, qui deviennent moins fidèles.
Enfin, les faux positifs fragilisent la conformité réglementaire, dans la mesure où ils révèlent des processus de filtrage relativement inefficaces.
L’IA explicable : un impératif contre les faux positifs
Face à la relative inefficacité des systèmes traditionnels et de la charge (humaine, financière, organisationnelle) des faux positifs, l’IA et l’apprentissage automatique (Machine Learning) se présentent comme des solutions viables pour améliorer la LCB-FT. Toutefois, leur adoption requiert une condition essentielle : l’explicabilité.
Selon la CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés), l’explicabilité se définit comme « la capacité de mettre en relation et de rendre compréhensible les éléments pris en compte par le système d’IA pour la production d’un résultat. Il peut s’agir, par exemple, des variables d’entrée et de leurs conséquences sur la prévision d’un score, et ainsi sur la décision. »
Le manque d’explicabilité des algorithmes d’apprentissage automatique peut être un frein majeur à leur adoption. En France, l’APCR a engagé, en 2025, des réflexions sur ce sujet, en particulier sur l’audit de l’IA, dans le cadre de l’AI Act européen, qui s’appliquera en 2026.
L’IA explicable répond à un enjeu de confiance et de légitimité. L’opacité (effet « boîte noire ») des systèmes d’IA traditionnels n’est guère tolérable dans les domaines très réglementés où des sanctions élevées s’appliquent en cas de manquement. Les entreprises ont une obligation de fiabilité et de transparence des systèmes d’IA ; elles doivent être en mesure d’expliquer les décisions et actions prises par les solutions de LCB-FT déployées.
Le principal avantage de l’IA explicable est de pouvoir vérifier la cohérence et d’assumer la responsabilité finale d’une décision. Elle offre également aux régulateurs les moyens de comprendre les raisons pour lesquelles une alerte a été classée d’une certaine manière.
Des bénéfices concrets
Concrètement, l’intégration de l’IA explicable aide les établissements financiers à atteindre leurs objectifs de conformité et d’optimiser leur efficacité opérationnelle en réduisant le fardeau des fausses alertes.
Plus de détection, moins de faux positifs
L’IA explicable permet de rationaliser le traitement des alertes en se concentrant sur les vrais signaux tout en réduisant les faux positifs. Elle améliore la précision grâce à une analyse contextuelle et sémantique, tout en garantissant une transparence totale des décisions. Chaque étape est traçable et justifiable, ce qui renforce la confiance des équipes conformité et des régulateurs.
Plutôt que de s’appuyer sur des modèles opaques, l’approche explicable privilégie des règles intelligentes et des algorithmes auditables. Ces systèmes identifient les incohérences, éliminent les doublons et hiérarchisent les alertes selon des critères clairs, validés par la gouvernance interne. Cette logique « glass box » assure que chaque décision peut être expliquée, documentée et contrôlée.
En pratique, cela signifie moins de surdétection, une meilleure priorisation des risques et une conformité renforcée, sans compromis sur la transparence ni sur la responsabilité réglementaire.
L’IA, recommandée pour la productivité et l’efficacité opérationnelle
La réduction du volume des fausses alertes libère les ressources des équipes de conformité et accélère les processus métier et l’efficacité des workflows liés à la surveillance des transactions. De même, l’IA accélère les processus d’entrée en relation (KYC) en automatisant la vérification de l’identité et l’évaluation des risques, tout en assurant un contrôle continu des clients.
Autres avantages de l’IA : l’aide à la rédaction des rapports d’incidents, à la précision du reporting et à la structuration des données, surtout si elles sont non structurées. Avec l’IA, les banques peuvent améliorer leur identification des activités suspectes jusqu’à 40 %, selon McKinsey, tout en réduisant considérablement le nombre de faux positifs.
Une conformité et une gouvernance renforcées
L’IA explicable est essentielle pour la gouvernance des systèmes LCB-FT et pour s’assurer que les entreprises concernées répondent aux exigences réglementaires en constante évolution. Les systèmes basés sur l’IA explicable génèrent des pistes d’audit qui démontrent comment les décisions de LCB ont été prises. Pour les solutions explicables, l’élimination automatique d’une suspicion peut être démontrée aux régulateurs en mode « glass box » (transparence). De même, l’IA permet la surveillance en continu des sources d’information (listes de sanctions, PPE, médias défavorables) pour s’assurer que les données utilisées soient toujours à jour, ce qui réduit les faux positifs causés par des informations obsolètes.
Attention toutefois, la mise en œuvre de l’IA exige une gouvernance rigoureuse, notamment la vérification et l’enregistrement des paramètres, l’audit continu des explications pour éviter les « illusions de transparence », et la formation des analystes à la prise de décision en environnement semi-automatisé.
L’intelligence artificielle, lorsqu’elle est associée à l’explicabilité, permet donc aux institutions financières de rompre avec le dilemme traditionnel qui obligeait à choisir entre une conformité rigoureuse (et coûteuse en faux positifs) et une efficacité opérationnelle.
Privilégier les solutions transparentes
Pour répondre à ces besoins de transparence et de confiance, AP Solutions IO s’appuie sur l’intelligence augmentée pour ses outils de LCB-FT, grâce à une détection traçable et explicable. Basées sur de puissants algorithmes, ces solutions disponibles en modes SaaS/API permettent de détecter les transactions ou personnes sensibles et d’éliminer les « faux positifs » de manière automatique jusqu’à 98%, tout en renforçant la pertinence des déclarations auprès des régulateurs. Les outils d’IA explicable deviennent ainsi le pivot d’un modèle dans lequel la technologie soutient les actions humaines (toujours indispensables en matière de LCB-FT) pour concentrer les efforts là où la menace est réelle. Elle fait basculer la surveillance des transactions d’un exercice essentiellement administratif vers un levier stratégique de lutte contre la criminalité financière.
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