Depuis quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) occupent le devant de la scène, de nombreuses entreprises y ayant recours pour développer leurs solutions et/ou services. Si l’IA est un concept global, le Machine Learning est une technologie qui permet aux machines d’accéder aux données afin qu’elles puissent apprendre, prédire et classer les informations.

Le Machine Learning a été un instrument clé pour résoudre certains problèmes tels que la détection des spams, la recommandation ciblée de produits, le diagnostic médical précis, etc. Et pas que… Selon une enquête du Groupe RELX, plus de 91 % des cadres supérieurs interrogés ont compris que l’IA et le ML sont importants pour la transformation digitale de leurs entreprises.

AI et ML dans le workflow analytique

L’IA et le Machine Learning s’inscrivent dans le processus analytique et ce de trois façons. D’abord, grâce à l’analyse descriptive pour informer sur les actions passées. Ensuite, via l’analyse prédictive afin d’informer sur ce qui pourrait se produire ou pourquoi quelque chose s’est produit. Enfin, l’analyse prescriptive qui indique quelles sont les prochaines étapes.

Ces trois étapes s’inscrivent donc dans le spectre analytique afin de mieux répondre à ces questions et ainsi avoir le cycle de vie complet de l’analyse. Pour cela, les organisations doivent disposer de données fiables, faciles à trouver et de bonne qualité. Ensuite, elles devront préparer les dites données afin de construire des modèles. Grâce à l’IA et le Machine Learning, les entreprises peuvent enrichir et exploiter ces informations. Enfin, via des modèles préétablis, elles pourront tester les résultats obtenus et les réitérer tout au long du cycle de vie.

L'adoption du ML a été accélérée par l'augmentation de la puissance de traitement des données, le développement du Big Data et les progrès en modélisation statistique. Il repose sur des méthodes statistiques complexes et une puissance de calcul élevée. Au cœur de ce concept se trouve cependant une idée très simple. En identifiant les relations de cause à effet les plus influentes du passé, une machine peut apprendre à faire des prédictions précises pour l'avenir. Le ML se base sur des ordinateurs puissants qui sont guidés par l'intelligence humaine pour passer au crible des milliards de données et identifier des relations de cause à effet. Ensuite, toutes ces informations sont introduites dans une variété d'algorithmes pour arriver à des prédictions. Avec le temps, les ordinateurs s'améliorent dans l'identification de ces relations de cause à effet, ils exploitent les connaissances qu'ils ont acquises et les utilisent pour affiner les algorithmes. C'est "l'apprentissage" qui a lieu et avec une vitesse de traitement beaucoup plus rapide que celle du cerveau humain.

La fraude traquée et résolue par le Machine Learning ?

La détection des fraudes est un défi de taille. Pourtant, les transactions frauduleuses sont rares et ne représentent qu'une très petite fraction de l'activité au sein d'une organisation. Néanmoins, un faible pourcentage de l'activité peut rapidement se transformer en des pertes financières importantes sans les bons outils et systèmes en place pour y faire face. Les cybercriminels sont intelligents. Les stratagèmes frauduleux traditionnels n’étant plus efficaces, ils les ont fait évoluer. La bonne nouvelle, c'est qu'avec les progrès du Machine Learning, les systèmes peuvent apprendre, s'adapter et découvrir de nouvelles façons de prévenir la fraude. Les spécialistes des données ont réussi à résoudre ce problème grâce au ML et à l'analyse prédictive.

Selon une étude menée par Bluewolf, auprès de 1700 clients de Salesforce, 75% des entreprises qui augmentent leurs investissements dans les technologies analytiques en tirent profit. Par ailleurs, il y a un certain nombre de points forts qui font du ML un outil aussi puissant et efficace dans la lutte contre la fraude :

Faciliter la prise de décision en temps réel : les systèmes basés sur des règles, pour déterminer les types d'ordres à accepter ou à rejeter, exigent beaucoup de temps et des interactions manuelles. Le ML peut aider à évaluer un grand nombre de transactions en temps réel.

Améliorer la précision : les cybercriminels se sont perfectionnés et sont devenus plus habiles dans la dissimulation de la fraude. Le Machine Learning peut souvent être plus efficace que l’humain pour détecter des modèles subtils ou non intuitifs afin d’identifier les transactions frauduleuses. Il peut également aider à éviter les « faux positifs », les bonnes commandes qui sont identifiées par erreur comme étant frauduleuses.

Réagir rapidement au changement : les fraudeurs changeant constamment de tactique, c'est un réel « jeu » du chat et de la souris qui s’installe. Le ML analyse et traite en permanence de nouvelles données, puis met à jour ses modèles de manière autonome afin de tenir compte des tendances les plus récentes.

Réduire les coûts : les innovations technologiques ont permis de réduire les coûts associés aux solutions de Machine Learning et aux systèmes informatiques capables de les faire fonctionner. Comme le ML améliore la précision, il réduit également les faux positifs coûteux et minimise le temps et les coûts des révisions manuelles.

En général, les solutions de gestion de la fraude reposent sur deux types de modèles de Machine Learning pour lutter contre la fraude sur les paiements. D'un côté se trouvent des modèles statiques, qui apprennent à identifier la fraude à un moment donné en passant au crible des millions de transactions passées. Les modèles statiques sont efficaces pour identifier les modèles historiques de fraude et ont tendance à bien fonctionner juste après leur mise en place. Le problème, c'est qu'il n'y a aucun moyen de mettre à jour ou d'ajuster ces modèles à mesure que de nouveaux modèles d'activités frauduleuses apparaissent. De l'autre côté se trouvent des modèles de Machine Learning basés sur l'auto-apprentissage qui intègrent continuellement des données provenant de nouvelles transactions pour adapter et reconnaître des modèles de fraude en constante évolution. Les modèles d'auto-apprentissage sont très efficaces pour identifier les dernières techniques de fraude. Cependant, la nature « boîte noire » de ces modèles fait qu'il est pratiquement impossible pour un humain de suivre, contrôler ou ajuster ce que la machine apprend, ce qui signifie que le modèle peut soudainement causer d'énormes problèmes s'il fait de mauvais choix et commence à bloquer des clients fiables.

Toutes les solutions de Machine Learning ne reposent pas uniquement sur des modèles statiques ou des modèles d'auto-apprentissage. Il existe un juste milieu qui peut compenser les faiblesses du ML en combinant un système automatisé avec une approche fondée sur des règles. Les règles servent de fil conducteur pour permettre aux entreprises de mieux contrôler en temps réel les décisions prises en matière de fraude.