L’IA apporte des gains opérationnels aux dispositifs de Sécurité Financière, mais soulève aussi des points de vigilance : données historiques, priorisation algorithmique, biais d’automatisation, responsabilité humaine… Des enjeux désormais plus structurés par le cadre de l’IA Act.
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Les points de vigilance dans les usages de l’IA
L’IA renforce le traitement des alertes. Mais la performance ne se limite pas à la rapidité ou à la baisse des faux positifs : elle se mesure aussi à la capacité à couvrir les risques significatifs, y compris les situations rares ou complexes.
L’enjeu est de gagner en efficacité opérationnelle sans perdre en couverture du risque, notamment sur la détection, la priorisation et l’escalade.
Quand l’apprentissage fige le risque
Les modèles d’IA s ’appuient surtout sur des données historiques. Elles reflètent des typologies connues, des priorités passées et des arbitrages humains.
Cela conduit à la suroptimisation des schémas existants et à la sous-détection de modes opératoires émergents, peu représentés. L’IA peut ainsi renforcer une lecture rétrospective du risque.
Les limites de la priorisation des alertes
De nombreux modèles priorisent les alertes selon la probabilité de confirmation, la réduction du stock, ou l’efficacité de traitement. Cette logique met en avant les cas fréquents et bien documentés.
À l’inverse, les cas rares ou atypiques peuvent être oubliés alors qu’ils portent parfois les risques les plus significatifs.
Le biais d’automatisation et le facteur humain
Plus l’outil est perçu comme performant, plus le risque de biais d’automatisation augmente : décisions standardisées, moins de remise en question.
Les superviseurs alertent : dans des dispositifs fortement automatisés, le jugement et la responsabilité humaine peuvent se diluer. L’IA doit assister la décision, pas la remplacer.
Un cadre réglementaire déjà exigeant
L’usage de l’IA en sécurité financière s’inscrit déjà dans un cadre exigeant. Le GAFI recommande une approche par les risques et la traçabilité des décisions.
Les superviseurs européens attendent une gouvernance robuste : incluant documentation, explicabilité et contrôle humain. L’établissement reste pleinement responsable du dispositif.
Un contrôle renforcé par l’IA Act
L’IA Act encadre plus strictement ces usages : en LCB-FT/fraude, l’IA relève de systèmes à haut risque, avec des exigences accrues en gouvernance des données, gestion des biais et dérives, explicabilité, supervision humaine et traçabilité.
La performance algorithmique ne remplace ni le jugement humain, ni la responsabilité réglementaire.
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