Une fraude en pleine mutation grâce à l’IA générative

Les fraudeurs disposent aujourd’hui de technologies autrefois réservées à des experts. Quelques clics suffisent pour générer :

• - des images truquées de produits “censés” être cassés,
• - des justificatifs falsifiés,
• - des identités synthétiques bien travaillées.

Comme l’explique TF1, des vendeurs particuliers voient désormais des litiges ouverts à partir de photos manipulées par IA, avec parfois un traitement automatisé qui se retourne… contre la victime honnête elle-même.

Un utilisateur interviewé raconte ainsi avoir perdu 180 € à cause d'une image générée par IA qui montrait un vinyle soi-disant brisé — un objet qui, de nature, ne se casse pas de cette manière. Le système automatisé de la plateforme a pourtant donné raison au fraudeur, illustrant la vulnérabilité des contrôles classiques.

Ce phénomène s’inscrit dans une tendance mondiale : la fraude aux images truquées explose, avec une croissance de 15 % des clichés falsifiés dans les réclamations depuis début 2025.

Trois grandes évolutions observées par Oneytrust

Chez Oneytrust, nos experts constatent trois transformations majeures :

1. Une fraude plus sophistiquée

L’IA générative permet de produire des images très réalistes, parfois impossibles à distinguer à l’œil nu. Des identités synthétiques ou des factures recréées pixel par pixel peuvent berner les systèmes traditionnels de vérification.

2. Une industrialisation des tentatives

Ce qui relevait autrefois d’un travail manuel devient automatisé. Les fraudeurs lancent désormais de vastes campagnes coordonnées, augmentant drastiquement le volume de tentatives détectées sur les sites e-commerce.
Cette industrialisation est confirmée par le reportage TF1, qui alerte sur des vagues d’escroqueries affectant potentiellement des millions de personnes. 

3. De nouveaux signaux faibles

Les méthodes classiques ne suffisent plus. Lorsque les preuves sont générées par IA, les comportements, les métadonnées et les incohérences contextuelles deviennent les nouveaux terrains d’analyse.

 AI: an essential tool for countering these new attacks

Face à des fraudeurs qui utilisent l’IA, les solutions de lutte contre la fraude doivent évoluer. C’est pour cela qu’Oneytrust a intégré des modèles d’intelligence artificielle avancés au cœur de ses technologies.

Nos systèmes permettent notamment de :

Repérer les incohérences comportementales et contextuelles

Fréquence des retours, historiques inhabituels, adresses ou appareils multiples : les patterns parlent.
Notre solution croise ces signaux pour identifier les abus bien avant qu’ils ne se répètent de manière visible. 

S’adapter en temps réel

Les méthodes de fraude changent chaque semaine. Nos modèles se recalibrent en continu pour suivre ces évolutions et bloquer les attaques émergentes.

Identifier les réseaux organisés

Grâce à l’analyse de la structure de la donnée, la corrélation des éléments d’identité, d’appareils et d’historique réseau, Oneytrust expose les groupes criminels organisés qui opèrent sous différentes identités ou comptes.

Ajuster la détection à vos process de retour

Oneytrust s’adapte finement aux politiques de retour et aux parcours internes de chaque enseigne, en intégrant leurs règles, leurs seuils et leurs spécificités opérationnelles.

Le véritable enjeu : préserver la confiance

Dans ce contexte, la question n’est plus seulement de bloquer la fraude.
Il s’agit de protéger la relation de confiance entre les marchands et leurs clients.

Un excès de suspicion peut dégrader l’expérience d’achat. Une trop grande permissivité peut encourager les abus et fragiliser les modèles économiques. L’équilibre est donc subtil — et l’IA joue un rôle crucial pour différencier avec précision :

• - les acheteurs honnêtes,
• - des fraudeurs opportunistes,
• - des réseaux criminels organisés.

Oneytrust s’engage à maintenir cet équilibre en combinant technologie de pointe et expertise humaine.

Fraude et IA : un défi immense… mais loin d’être insurmontable

L’intelligence artificielle a profondément transformé le paysage de la fraude au remboursement. Elle donne aux fraudeurs de nouveaux outils, mais elle renforce encore plus la capacité des entreprises à les détecter et les stopper.

Avec un investissement continu, des modèles de plus en plus performants et une collaboration renforcée de tout l’écosystème, ce combat est non seulement possible, mais gagnable.

La confiance est l’un des fondements du commerce en ligne. Ensemble, continuons à la protéger.

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1. La nouvelle définition large d’un « système d’IA »

Le texte définit un système d’IA de manière très large comme un “système basé sur une machine, fonctionnant avec divers degrés d’autonomie, capable de s’adapter après déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit à partir des données comment générer des résultats (prédictions, contenu, recommandations, décisions) influençant des environnements physiques ou virtuels”.

Cette portée technologique large est complexe à décliner opérationnellement mais le marché s’accorde à considérer que cela englobe les approches sophistiquées comme l’apprentissage automatique (ML), les approches hybrides règles experts + machine learning, et l’optimisation avancée.

Avec la prolifération de l’usage de l’IA par les fraudeurs, les entreprises de confiance de lutte contre la fraude comme Oneytrust devront toujours davantage développer leur panoplie de solutions IA afin d’alimenter leurs moteurs de scoring, d’alerte comportementale ou d’analyse d’anomalies afin de rester à l’ère du temps et d’identifier des schémas de fraude de plus en plus sophistiqués.

2. Risques : où se situe la détection de fraude ?

L’AI Act classe certains usages « haut risque » (biométrie critique, emploi, éducation, accès à des services essentiels comme le crédit scoring, la tarification de l’assurance santé…). Ces systèmes sont autorisés mais doivent faire office d’un système de gestion des risques très poussé et d’une évaluation de leur conformité avant mise sur le marché.

Exception notable : l’IA utilisée pour détecter la fraude financière n’est pas automatiquement “haut risque”. Cela réduit la charge réglementaire directe, mais ne supprime pas les attentes de transparence, de qualité des données et de surveillance humaine que les établissements régulés répercutent contractuellement leurs filiales et fournisseurs (comme Oneytrust).

3. Quelles dates clés retenir ?

Les principales entrées en application des exigences de l’AI Act sont séquencées dans le temps. Voici les principales dates à retenir :

• - 2 février 2025: entrée en application des interdictions « risque inacceptable » + exigence d’AI literacy (sensibilisation/formation des personnels impliqués dans l’IA).
• - 2 août 2025: obligations pour modèles d’IA à usage général (GPAI) commencent à s’appliquer (IA générative).
• - 2 février 2026: deadline européenne pour certains actes d’exécution (plans de surveillance post‑marché).
• - 2 août 2026: obligations pour systèmes d’IA à haut risque.
• - Août 2027: application générale de l’ensemble des dispositions du règlement.

4. Pourquoi se préparer même sans être “à haut risque” ?

Les fraudeurs s’industrialisent avec l’IA. Deepfakes, faux documents générés, scripts automatisés d’attaque, automatisation du recours aux identités synthétiques : la fraude se scale. Les acteurs de la lutte contre la fraude doivent s’adapter aussi vite à ces nouvelles tendances.

Bien que la lutte contre la fraude ne soit pas considérée explicitement comme étant à haut risque, il est essentiel de garantir des solutions respectueuses des droits fondamentaux et de la vie privée des clients et utilisateurs finaux, que ce soit en respect du RGPD ou de l’AI Act. De plus, les attentes des partenaires régulés (principalement du secteur bancaire) sont de plus en plus fortes car ils sont soumis à des exigences sectorielles qui nécessitent traçabilité, une bonne documentation et une vigilance renforcée sur la qualité des données utilisées pour satisfaire leur superviseur.

5. La réponse Oneytrust

Oneytrust fournit des solutions de vérification d’identité et de détection de fraude pour e-commerçant, fintechs et banques, s’appuyant sur des solutions IA couplées à notre expertise humaine de la lutte contre la fraude depuis 25 ans pour détecter identités synthétiques, anomalies transactionnelles et signaux de risque en temps réel. Nous sommes membres du Groupe BPCE, ce qui nous pousse à des standards élevés de conformité et de gouvernance des modèles.¹

Tout comme avec le RGPD, nous n’avons pas attendu pour cultiver notre expertise sur l’AI Act et avons depuis plusieurs années sensibilisé et formé notre personnel à ces nouvelles problématiques de conformité. Contactez-nous si vous souhaitez en savoir plus sur la vision d’Oneytrust en matière de conformité et gestion des risques de l’IA !

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a) Sécurité et protection des citoyens

La première mission de l’exploitation de l’identité digitale est de protéger. Un usager dont l’identité est usurpée subit des conséquences dramatiques : crédits contractés en son nom, litiges administratifs, réputation en ligne entachée. Disposer d’une identité digitale robuste, fondée sur des signaux techniques et comportementaux fiables, permet de limiter ces risques.

b) Confiance et fluidité des échanges

Pour une entreprise, accepter un nouveau client implique un risque. L’identité digitale fournit les éléments nécessaires pour établir un score de confiance : est-ce bien une personne réelle, cohérente, active depuis longtemps ? Cette confiance facilite ensuite les échanges, réduit les frictions (KYC allégé, parcours utilisateur fluide) et améliore l’expérience client.

c) Souveraineté et indépendance

Aujourd’hui, prouver son identité en ligne passe souvent par les grands acteurs privés (connexion via Google, Apple ou Facebook). Or, déléguer cette fonction stratégique à quelques entreprises pose un problème de souveraineté. Les États européens cherchent à reprendre la main, pour éviter une dépendance excessive et garantir la protection des données.

d) Inclusion et égalité d’accès

L’identité digitale ne doit pas devenir un facteur d’exclusion. Les publics éloignés du numérique (personnes âgées, zones rurales, populations précaires) doivent disposer de solutions simples et accessibles. L’équité passe par une conception inclusive de ces outils.

2. Perspectives d’avenir

À horizon 2030, l’identité digitale pourrait connaître trois grandes évolutions :

Standardisation accrue: adoption de normes internationales permettant une reconnaissance fluide entre pays et services.

Intégration biométrique: association renforcée avec les empreintes biométriques (voix, visage, empreinte digitale) pour sécuriser encore davantage l’accès.

Contrôle utilisateur renforcé: émergence de solutions où l’usager décide quelles briques de son identité partager, selon le contexte (par exemple : prouver sa majorité sans révéler sa date de naissance).

In a nutshell...

L’identité digitale n’est plus une curiosité technique. Elle est devenue le cœur battant des sociétés numériques. Elle protège, fluidifie, responsabilise, mais interroge aussi sur la surveillance et la souveraineté.

En la comprenant, décideurs et citoyens disposent d’un levier essentiel pour naviguer dans un monde où le virtuel et le réel sont indissociables. En définitive, l’identité digitale est la carte d’identité de l’ère numérique : intangible mais décisive, invisible mais incontournable..

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1. Définir l’identité digitale:

À la différence de l’identité civile, établie et certifiée par l’État, l’identité digitale est polyforme. Elle se nourrit de quatre dimensions principales :

• Les données déclaratives: nom, prénom, e-mail, numéro de téléphone, adresse. Ces informations sont fournies volontairement, mais peuvent être usurpées / « imitées ».
• Les empreintes « techniques »: chaque appareil connecté génère une signature unique (IP, configuration, capteurs, fuseaux horaires, cookies). Ces signaux, invisibles à l’œil nu, deviennent des indices précieux pour reconnaître un utilisateur.
• Les comportements: vitesse de saisie, horaires de connexion, localisation, fréquence d’utilisation des services. Ces éléments sont plus difficiles à falsifier et constituent une signature comportementale quasi biométrique.
• Les interactions sociales et économiques: historique d’usage des données de contact, de paiements, de navigation. Ces données construisent un récit cohérent… ou au contraire trahissent une incohérence typique d’évènements frauduleux.

2. Une identité en mouvement

À la différence de la carte nationale, figée au moment de sa délivrance, l’identité digitale est vivante. Chaque connexion, chaque paiement, chaque interaction vient enrichir ce portrait numérique. Cette dynamique apporte de la robustesse – il est difficile de simuler une vie numérique cohérente sur la durée – mais soulève aussi des questions éthiques :

Quelle quantité de données collecter sans empiéter sur la vie privée ?

Comment s’assurer que l’usager garde la main sur son identité digitale ?

Quels garde-fous mettre en place pour éviter une surveillance généralisée ?

Le RGPD en Europe ou la notion de « self-sovereign identity » (identité auto-souveraine) tentent d’apporter des réponses. Mais l’équilibre reste fragile entre sécurité, fluidité et respect des libertés individuelles.

3. Pourquoi cette notion est-elle devenue centrale ?

Deux grandes tendances expliquent son importance croissante.

• Une digitalisation généralisée: le smartphone est devenu notre guichet universel. Des services publics aux soins de santé, tout transite par le numérique. Les initiatives comme France Identité ou le règlement européen eIDAS 2.0 visent à créer des identités numériques reconnues à l’échelle nationale et supranationale.
• Une criminalité 100% web en plein essor: les fraudes à l’identité explosent. Le concept d’« identité synthétique » illustre cette évolution. Les fraudeurs assemblent des morceaux de données réelles et inventées pour créer de faux profils capables de duper les contrôles traditionnels.

Dans ce contexte, la capacité à évaluer la crédibilité d’une identité digitale devient stratégique pour les banques, assureurs, commerçants, mais aussi pour les États.

In a nutshell...

L’identité digitale s’impose comme un objet en perpétuelle évolution : façonnée par nos usages, encadrée par des réglementations, scrutée pour sa valeur sécuritaire et commerciale. Mais cette dynamique ne va pas sans poser des défis. Dans une seconde partie, nous aborderons les enjeux multiples qu’elle soulève – sécurité, confiance, souveraineté, inclusion – et les perspectives qui pourraient redéfinir notre rapport à l’identité d’ici 2030.

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La fraude triangulaire est une méthode complexe et ingénieuse de fraude qui combine des éléments d'identités réelles et synthétiques pour créer un réseau de transactions frauduleuses. Ce type de fraude repose sur l'interaction entre trois acteurs : le fraudeur, le vendeur légitime et le consommateur involontaire pour détourner des ressources de manière discrète et efficace.

Mécanisme de la fraude triangulaire  :

Le processus de fraude triangulaire peut généralement être décomposé en quatre étapes :

1. Création d'identités multiples: les fraudeurs commencent par créer des identités synthétiques en combinant des informations réelles et fictives, issues d’informations clients réelles reçue lors d’achat sur son site. Cela leur permet de générer des profils d'acheteurs crédibles qui peuvent interagir avec des vendeurs sans éveiller de soupçons.
2. Commande de produitsavec ces identités, les fraudeurs passent des commandes auprès de vendeurs légitimes. Le paiement est souvent effectué avec des cartes de crédit volées ou usurpées.
3. Réexpédition des produits: les produits achetés sont expédiés à des adresses intermédiaires ou directement chez le « vrai client » selon le mode opératoire utilisé. À ce stade, les fraudeurs peuvent aussi vendre les produits fraudés à des acheteurs réels via des plateformes en ligne à un prix réduit.
4. Encaissement: les fraudeurs encaissent les paiements des acheteurs réels, tandis que le vendeur initial reste non payé ou est confronté à un chargeback.

Pourquoi la fraude triangulaire est-elle efficace ?

La fraude triangulaire est particulièrement efficace en raison de son approche en réseau, qui permet aux fraudeurs de dissocier les éléments de la transaction. Le vendeur initial croit interagir avec un acheteur légitime, tandis que l'acheteur final pense obtenir un produit à un prix avantageux. Cette dissociation rend la détection difficile, les transactions individuelles pouvant sembler légitimes car les informations utilisées sont réelles avec de l’ancienneté et parfois même de l’activité saine. Les règles de sécurité classique ne sont pas capables de détecter ces signaux faibles de fraude.

Le réseau MERLIN

Chez Oneytrust, nous détectons en permanence de nouveaux schémas frauduleux. L’un des cas récents les plus parlants est celui d’un réseau que nous avons baptisé « Merlin », car il utilisait des produits de cette marque pour mener ses attaques. Détecté en juin 2024, ce réseau illustre parfaitement la complexité et l’évolution des menaces actuelles.

Tout a commencé par une alerte sur des achats inhabituels: une forte hausse de commandes de jeux éducatifs Merlin, d’un montant inférieur à 100 €, chez un partenaire spécialisé dans la puériculture. Ce pic soudain a immédiatement attiré notre attention.

Nos experts ont rapidement repéré des similarités entre les commandes, laissant présager l’existence d’un réseau organisé. Pourtant, certains éléments interpellent : les identités numériques paraissent fiables, et certains profils appartiennent même à de véritables clients – mais avec une adresse e-mail différente. Un signal clair d' usurpation d'identité, rare pour ce type de petits montants.

Pour lever le doute, nous avons contacté les clients concernés. Tous ont confirmé leur identité… mais nié avoir effectué ces achats. La fraude était désormais certaine. Un échange approfondi avec l’un d’eux nous a permis de découvrir la clé : il avait bien acheté le produit, mais sur une marketplace en ligne, pas chez notre partenaire. Les preuves fournies ont permis d’identifier la boutique frauduleuse et de comprendre le mode opératoire : une fraude triangulaire..

Une fois le schéma établi, nos analystes ont listé les signaux communs aux commandes suspectes et créé des règles de sécurité spécifiques. Grâce à ces actions ciblées, renforcées par des vérifications directes auprès des clients, nous avons pu bloquer les transactions liées à ce réseau. Résultat : en moins de 12 heures, le réseau « Merlin » était neutralisé.

Cette affaire montre à quel point la réactivité et l’expertise de nos équipes sont essentielles pour stopper de nouveaux réseaux de fraude dès leur apparition.Et l’histoire de « Merlin » ne fait que commencer… nous vous en dirons plus très bientôt.

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1) Pourquoi l’IA est devenue indispensable pour lutter contre la fraude

Le boom des modèles de langage et des outils de génération de contenus a abaissé les barrières à l’escroquerie : e-mails de phishing impeccables, faux profils soignés, identités synthétiques plus difficiles à repérer, industrialisation des scénarios de fraude, scripts d’attaque réutilisables. Les contrôles statiques ne suffisent plus. Il faut des systèmes capables d’apprendre, de repérer des signaux faibles et d’évoluer en continu. L’IA n’est pas un gadget : c’est la condition pour détecter l’anormal, lier les événements dispersés, et réagir en temps réel sans alourdir les parcours légitimes.

2) La panoplie IA de Oneytrust

Depuis des années, Oneytrust a construit une panoplie de scores pour analyser les événements digitaux, identifier des schémas de fraude et prioriser les actions. Nos scores agrègent plus de 200 signaux et s’appuient sur une base mutualisée couvrant plus de 15 millions de consommateurs, autorisée par la CNIL dès 2013 — bien avant le RGPD.
Au-delà de la fraude à l’instant T, nous observons la vélocité : comment un utilisateur, un moyen de paiement, un device (téléphone, PC, etc.) ou une adresse e-mail se comportent dans le temps. Cette mémoire intelligente permet de fluidifier le parcours des bons clients (réutilisation contrôlée de la confiance acquise) et de resserrer l’étau sur les risques (accumulation d’indices, incohérences, anomalies). Nos moteurs de règles restent, eux, adaptatifs : nous ajoutons, ajustons, retirons des règles au fil des tendances, pour coller aux mutations des attaques sans dégrader l’expérience client.

3) L’humain + l’IA : une expertise augmentée, pas automatisée

L’IA repère, l’humain comprend. Nos investigateurs et experts fraude ont un rôle particulièrement crucial afin de challenger les alertes, contextualiser les cas, et révéler des patterns émergents que les modèles n’ont pas encore appris (faibles volumes, signaux ambigus, innovations des attaquants). Cette boucle de rétroaction nourrit les modèles, améliore les règles, et garantit une décision explicable. Dans les situations particulièrement sensibles, l’arbitrage humain protège la relation client, évite les faux positifs et maintient la confiance.

4) Une stratégie d’acculturation de nos collaborateurs à l’IA Générative

Dès la sortie de ChatGPT en 2022, nous avons rapidement décidé de former nos équipes à l’usage de l’IA générative pour gagner en vitesse, en efficacité opérationnelle et en qualité sur les tâches non sensibles :rédaction, synthèse, assistance à l’analyse, préparation de livrables, etc. Appartenant au Groupe BPCE, nous avons accès au portail sécurisé MAIA permettant à nos collaborateurs d’accéder à des modèles de référence (ex. GPT-4o, Mistral, Gemini) dans un cadre sûr et éthique. Dans nos formations et à l’aide de nos Ambassadeurs IA Générative, nous insistons sur l’importance de garder un recul critique sur les résultats générés par l’IA (vérification systématique, non-divulgation d’informations sensibles, traçabilité des usages) : l’objectif est d’accélérer la production utile, pas d’automatiser sans discernement.

5) Gouvernance & conformité : déjà prêts pour l’AI Act !

Parce que beaucoup de nos clients sont régulés (banques, fintechs, e-commerçants), nous avons depuis longtemps mis en place les garde-fous attendus par les régulateurs sectoriels : documentation des modèles, journalisation et auditabilité des décisions, qualité des données, surveillance continue et supervision humaine. L’AI Act qui vient d’entrer en vigueur renforce ces exigences : nous avons anticipé ce cadre, et nous inscrivons nos travaux dans la démarche de mise en conformité du Groupe BPCE. Concrètement, cela signifie : cartographie des systèmes, gestion des risques modèle, contrôles périodiques, explicabilité proportionnée et acculturation des équipes. Notre ambition : être au rendez-vous des échéances, sans ralentir l’innovation utile.

En conclusion, considérons que la lutte contre la fraude est un mouvement, pas quelque chose de figé. L’IA permet de détecter plus tôt, de mieux expliquer et d’agir plus vite — à condition d’être gouvernée, complétée par l’humain et intégrée sans casser l’expérience utilisateur. Chez Oneytrust, c’est ce triptyque gagnant — modèles performants, experts engagés, conformité solide — qui transforme une menace mouvante en avantage compétitif durable.

Vous voulez en savoir plus sur l’expertise de nos modèles cumulant plus de 200 typologies de données, vélocités et bénéficier du Data Consortium de Oneytrust avec plus de 15 millions d’identités digitales pour sécuriser vos parcours sans perdre en conversion ? Contactez-nous.

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Chez Oneytrust, acteur historique du secteur depuis plus de 25 ans, nous avons fait de cette double réalité une opportunité pour innover, en plaçant l’IA au cœur de notre stratégie de lutte contre la fraude.

Comment Oneytrust utilise l’Intelligence Artificielle pour détecter les comportements frauduleux ?
La fraude en ligne évolue rapidement. Les fraudeurs exploitent désormais des outils comme Chat GPT pour industrialiser leurs méthodes : e-mails de phishing à la pointe, usurpation d’identité, automatisation des tentatives d’escroquerie, social engineering automatisé… Ce n’est plus seulement une poignée d’experts malveillants qui s’attaquent aux sites e-commerce, mais désormais aussi des « fraudeurs du dimanche », opportunistes et peu expérimentés mais qui n’hésitent pas à s’appuyer sur l’IA pour parvenir à leurs fins.
Face à cette montée en puissance, Oneytrust a décidé de contre-attaquer en déployant sa solution de lutte contre la fraude dopée par l’IA. Grâce à D-Risk Commerce solution, nous analysons en temps réel des millions de transactions pour :

• Identifier les comportements anormaux et les réseaux de fraude émergents ;
• Détecter de manière proactive les schémas suspects et les anomalies transactionnelles grâce à des algorithmes prédictifs ;
• Maintenir une expérience utilisateur fluide en réduisant les frictions liées aux contrôles anti-fraude.

Nos modèles d’IA évoluent en continu, nourris par un volume massif de données anonymisées et enrichis par l’expertise humaine de nos analystes.Résultat : en 2024, nous avons réussi à déceler 85,1 % des fraudes en montant, tout en identifiant 97,3 % des faux positifs – une performance qui permet de sécuriser les transactions sans pénaliser les clients légitimes..

Les défis et opportunités de l’IA dans la lutte contre la fraude
L’IA est aujourd’hui au cœur d’un jeu de « chat et de la souris » entre fraudeurs et e-commerçants. À chaque avancée technologique, les techniques de fraude se sophistiquent. Le principal défi ? Ne pas se laisser distancer.

Mais dans cette course, l’IA est aussi une formidable source d’opportunités :

• Automatisation des contrôles : réduction des délais de traitement et gain de productivité ;
• Capacité d’adaptation : les algorithmes apprennent des nouveaux scénarios de fraude en quelques heures ;
• Amélioration continue : chaque fraude détectée alimente les modèles pour renforcer la détection future.

L’autre enjeu majeur, est de trouver le juste équilibre entre sécurité et fluidité. Une IA trop stricte peut bloquer des ventes légitimes. Une IA trop permissive ouvre la porte à la fraude. Chez Oneytrust, nous avons fait de cette exigence une priorité, en mettant l’intelligence humaine au service de l’intelligence artificielle.

Intelligence Artificielle et expertise humaine : la combinaison gagnante
Chez Oneytrust, nous ne considérons pas l’IA comme une solution miracle, mais comme un levier technologique puissant, qui prend toute sa valeur quand elle est combinée à l’expertise humaine.

Nos data-scientists et experts fraude travaillent main dans la main, et cette synergie nous permet de :

• Identifier rapidement de nouveaux types de fraude, non encore détectés par les modèles ;
• Qualifier les faux positifs pour ne pas pénaliser des clients honnêtes ;
• Réagir rapidement en cas d’attaque inédite ou d’anomalie non prévue ;
• Mettre à jour nos modèles en continu, sur la base d’analyses fines du terrain.

En parallèle, nos algorithmes d’IA soutiennent les experts en :

• Priorisant les cas les plus sensibles ;
• Corrélant les données clés pour gagner du temps d’analyse ;
• Fournissant une base solide d’insights pour une prise de décision éclairée.

Ce dialogue constant entre l’IA et nos équipes nous a permis, en 2024, de booster de 2,04 % le taux de transformation des transactions, tout en garantissant un taux d’acceptation de 99,89 %. Un double bénéfice : plus de ventes pour les e-commerçants, et moins de fraude.

Conseils pratiques pour intégrer l’IA dans votre stratégie anti-fraude
Vous souhaitez tirer parti de l’IA pour renforcer votre sécurité ? Voici quelques bonnes pratiques :

• Travaillez avec un partenaire expert en IA et en lutte contre la fraude, comme Oneytrust ;
• Optez pour des solutions modulables, capables de s’adapter à vos spécificités métier et à vos flux ;
• Ne misez pas tout sur la technologie : gardez une part de contrôle humain, notamment pour gérer les cas les plus complexes ;
• Suivez vos indicateurs clés (taux de fraude, taux de faux positifs, taux de transformation) pour ajuster vos paramètres en continu ;
• Formez vos équipes aux nouveaux risques liés à l’IA générative et à l’ingénierie sociale.

Pour conclure, dans un monde où l’IA est à la fois un moteur de croissance et un outil de fraude, il est important de s’armer intelligemment. Avec Oneytrust, vous bénéficiez de la puissance de l’IA combinée à l’expertise humaine, pour construire un écosystème de confiance autour de vos transactions. Car demain, la vraie innovation ne sera pas seulement technologique, elle sera aussi éthique, agile… et collaborative.

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Le e-commerce a connu une croissance fulgurante depuis le début des années 2000, et avec lui, la fraude n’a cessé d’évoluer. Selon les chiffres de la FEVAD communiqués lors de cette Table Ronde 72 % des e-commerçants ont une activité rentable ou à l’équilibre, ce qui montre bien que le e-commerce est un commerce rentable. Et le e-commerce est également un créateur d’emploi, 41 % des e-commerçants ont créé des emplois en 2024.

2000–2005 : les débuts du commerce en ligne

L’arrivée d’Internet dans les foyers marque le coup d’envoi d’un nouveau canal de consommation. Les premiers sites marchands apparaissent, souvent peu sécurisés. Les comportements frauduleux restent artisanaux mais déjà préoccupants.

2005–2010 : le boom du e-commerce… et de la fraude

Le e-commerce se démocratise avec l’essor des marketplaces et des premiers grands pics de consommation en ligne. En parallèle, la fraude devient plus structurée, ciblant les paiements et les failles techniques.

2010–2015 : l’effet réseaux sociaux et l’élargissement des profils fraudeurs

Facebook, Instagram et autres plateformes font émerger de nouveaux usages… mais aussi de nouveaux vecteurs de fraude. Les contenus liés aux méthodes frauduleuses deviennent accessibles à tous. Le profil du fraudeur change : on passe de réseaux organisés à des opportunistes du quotidien.

2015–2020 : réglementation, DSP2 et complexification des parcours

L’entrée en vigueur de la DSP2 en Europe (Directive sur les Services de Paiement) impose l’authentification forte. Objectif : mieux sécuriser les paiements. Résultat : les fraudeurs se déplacent vers d’autres terrains (litiges PayPal, néo-banques, refund…). La faille humaine devient une cible majeure.

2020-2025: industrialisation, cybercrime and AI

Les frontières entre fraude et cybercriminalité se brouillent. Les attaques se professionnalisent, les outils des fraudeurs deviennent ultra-techniques, parfois dopés à l’IA.

Dans le même temps, les marchands doivent faire face à une réglementation plus dense (BNPL, encadrement du crédit conso), à des parcours clients toujours plus exigeants, et à une pression croissante sur la sécurité… sans nuire à l’expérience utilisateur.

25 prochaines années : l’intelligence humaine au cœur du combat

Les prochaines années s’annoncent tout aussi décisives. Deepfake, identités synthétiques, fraudes comportementales et IA offensive bousculent les lignes.

Mais une certitude demeure : c’est l’intelligence humaine qui permet de faire la différence. Là où des modèles automatisés se laissent tromper par une identité synthétique, l’expertise humaine intégrée dans notre approche permet de détecter les anomalies.

Pourquoi les marchands doivent (re)penser leur stratégie anti-fraude

Avec des fraudeurs toujours plus outillés, la stratégie anti-fraude des marchands ne peut plus reposer uniquement sur la technologie ou la conformité.

Les clés d’une lutte efficace aujourd’hui :

• Croiser les approches techniques et comportementales
• Travailler avec des partenaires qui connaissent les schémas émergents
• Anticiper les mutations réglementaires (DSP3, IA Act, crédit à la consommation…)
• Allier performance business et sécurité des parcours

C’est dans cette optique qu’Oneytrust accompagne depuis 25 ans les plus grands acteurs du e-commerce.

Notre mission : créer de la confiance, sans friction.

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L’avenir du e-commerce se construit aujourd’hui. Ensemble, bâtissons-le sur la confiance.

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