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L'intelligence artificielle appliquée à la détection de signaux faibles

Dans un contexte économique tendu, les tentations de s'affranchir des règles sont exacerbées. L'IA, exploitant l'information en entreprise, est une technologie sur laquelle les fonctions de Contrôle peuvent s'appuyer pour détecter des dysfonctionnements notamment en matière de fraude & corruption.

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L'intelligence artificielle appliquée à la détection de signaux faibles
© Sergey Tarasov - stock.adobe.com

Chaque crise engendre dans son sillage des disruptions organisationnelles profondes pour le monde de l'entreprise.

Dans cette dynamique, certaines fonctions dans l'entreprise devraient évoluer davantage, pour s'adapter aux contraintes actuelles. A ce titre, les fonctions d' " Assurance ", au sens anglophone du terme, telles que le Contrôle Interne, Audit, Conformité, dont l'essence est de s'assurer de la bonne exécution et application des règles édictées par les organisations - procédures, normes, respect des règlementations en tout genre et que les risques auxquels l'entreprise est exposée soient sous contrôle ; devraient être amenées à adapter leurs méthodes de travail.

Les activités de détection, plus que jamais cruciales dans le contexte actuel

Pour ces métiers c'est d'abord la prévention ; former, sensibiliser les opérationnels au respect des règles internes et réglementations dans la conduite des affaires.

Mais une autre facette, tout aussi déterminante et consubstantielle à la prévention, est celle des activités de détection. Il s'agit de contrôler sur site de l'effectivité de mesures de prévention, et en même temps de détecter toute déviation, dysfonctionnement, " franchissement de la ligne jaune ", et ce afin de circonscrire et y remédier, avant que cela ne dégénère en crises de plus grande ampleur.

Or, dans le contexte de crise sanitaire actuel, assorti de mesures de restrictions de déplacements en France et à l'international, les contrôles sur site ne sont plus d'actualité pour un bon moment, du moins tant que durera ces restrictions ; transformant ainsi cette phase de contrôle et de détection en une véritable gageure pour les fonctions d'" assurance ".

La propension à s'affranchir des règles dans un contexte économique tendu

Par ailleurs, cette situation inédite, de par l'impact économique mondial, a également engendré des mécanismes et réflexes de subsistance économique. Il faut désormais redoubler d'efforts, être plus créatif, plus incisif,... pour rattraper le manque à gagner, conquérir des marchés laissés en friche jusqu'à présent, signer des nouveaux contrats coûte que coûte.

Dans ce contexte, il est beaucoup plus aisé d'être tenté d'oublier, ou du moins de reléguer en second plan, les exigences de respect des règles internes et des réglementations en tout genre. Les comportements de certains collaborateurs en première ligne du business développement commercial, sommés par la hiérarchie de " faire du chiffres ", agrémenté avec d'injonctions telles que " business first ", " c'est une question de survie ",... ; peuvent résolument être altérés voire débridés.

La prise de risque serait encouragée ; le franchissement de la ligne jaune, " tolérée " par la hiérarchie ; et les raccourcis tel que enveloppes de facilitation, intermédiaires, trafics d'influence, concussion,... bref corruption, auto-justifiés.

Il en est de même pour la fraude touchant les entreprises. Les difficultés économiques pour tous - entreprises comme individus - amplifiées par l'affaiblissement des contrôles et garde-fous, aiguisent les appétits d'enrichissement personnels ou collectifs et encouragent les collusions entre interne et parties prenantes externes.

Des nouvelles approches innovantes et disruptives

Plus que jamais le contrôle et la détection s'avèrent nécessaires et primordiaux, car leurs risques (légaux, pénaux, financiers ou réputationnels) et leurs impacts sur l'entreprise, demeurent entiers.

C'est dans cette perspective que les fonctions audit, contrôle interne, conformité se doivent d'innover, et ce malgré les contraintes et restrictions en tout genre.

Une des solutions qui s'offre à ces directions réside dans l'adoption de nouvelles technologies appliquée à l'information, en tant qu'outil d'aide à la détection des potentiels faits de fraude et de corruption.

Le monde de l'entreprise n'a jamais été aussi digitalisé et l'information n'a jamais été aussi abondante et accessible à travers les systèmes d'informations interconnectés. Les enjeux résident en la capacité de pouvoir exploiter cette grande quantité d'informations disponibles pour la rendre intelligente.

L'intelligence Artificielle Cognitive, un technologie idéale à la détection de signaux faibles

Il s'agit de s'appuyer sur les possibilités offertes par l'intelligence artificielle ou encore "Machine Learning " pour absorber les grandes quantités de données, d'informations, tout en automatisant la collecte, le traitement et la lecture de l'information.

C'est ainsi que l'intelligence artificielle cognitive appliquée à la compréhension du langage naturel (ou NLU - Natural Language Understanding) autorise cette exploitation de toutes les données présentes dans l'entreprise - les données non-structurées sont estimées à 80% de l'information disponible en entreprise.

La technologie d'IA permet dès lors de trouver les relations entre les millions de documents texte et des données comptables, commerciales, juridiques, mais également de pouvoir les croiser avec des sources d'informations externes telles que les réseaux sociaux, bases de données professionnelles ou encore toute la richesse du web....; afin d'identifier des faisceaux d'indices, des récurrences, des " patterns ",... en somme des signaux faibles indiquant des dysfonctionnements potentiels.

Un exemple illustré serait : l'identification d'un nouveau partenaire commercial, avec lequel une filiale éloignée seraient entrée récemment en relation d'affaires, pour lequel les diligences KYC, risk assessment,... auraient que sommairement exécutées par les équipes locales. La technologie d'IA serait à même d'identifier que ce partenaire n'est pas un nouvel entrant, car un des bénéficiaires ultimes (non mentionné), serait le point de contact de plusieurs fournisseurs de services, et en relation familiale avec un Responsable Marketing ; et par ailleurs auraient eu des antécédents judiciaires dans des pays sous embargo.

Une application qui a fait ses preuves

Le levier de l'intelligence artificielle cognitive fournirait, dans ces conditions, un outil support à l'identification de potentiels problèmes et viendrait palier partiellement aux travaux réalisés in-situ auparavant.

La technologie sera à même d'automatiser la détection de signaux faibles en matière de faits de fraude et corruption ; et ce, de manière continue et sur un périmètre mondial -, afin de remonter des alertes auprès des fonctions de contrôle ; charge à elles d'analyser, investiguer et agir auprès de opérationnels pour remédier.

L'intelligence artificielle appliquée est désormais mature ; elle a fait ses preuves dans ces domaines et d'autres encore ; et c'est l'adjonction de technologie, algorithmes IA, de savoir-faire métier dans la détection de fraude & corruption et de " data scientists " versés dans la compréhension de la complexité des données en entreprise ; qui aboutit à des solutions et des applications innovantes, au bénéfice des professionnels de la Conformité, de l'Audit et du Contrôle en entreprise.

Pour en savoir plus

Jean-Jacques Quang, Directeur Associé, Ethicaline - Compliance & Investigations, avec plus de 20 d'expérience opérationnelle, possède l'expertise dans les investigations complexes et multi-juridictionnelles sur des sujets de fraude, de corruption et de non-conformité aux règlementations internationales.

Alain Biancardi, Vice-Président Sales & Marketing - Expert.ai, met en oeuvre des solutions pragmatiques et appliquées en intelligence artificielle cognitive pour répondre aux besoins des entreprises.


Pierre Moyen, Directeur Open People Factory, après avoir été DSI dans l'industrie pharmaceutique et intégrateur d'ERP SAP et Oracle, développe depuis 10 ans une expertise " Data Centric " pour donner du sens et exploiter le sens des données à travers la sémantique et l'AI.




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