Ingénieure en informatique travaille sur un projet de réseau neuronal / intelligence artificielle avec son équipe multi-ethnique de spécialiste. Office a plusieurs écrans affichant la visualisation 3D

Selon un récent sondage, près de la moitié des fraudes perpétrées dans les petites entreprises se produisent parce que les contrôles internes y sont déficients. (Photo Gorodenkoff)

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Mesures antifraude et surveillance des données : il faut faire mieux

La fraude à l’interne représente une perte de plus de 200 000 $ US pour les entreprises canadiennes.

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Un sondage mené en 2018 par l’Association of Certified Fraud Examiners révèle que la fraude en milieu de travail représente à elle seule environ 5 % du chiffre d’affaires annuel d’une entreprise type. Dans certains cas, la combine dure des années. Les cas signalés au Canada donnent le tableau suivant : la valeur médiane des pertes est de 200 000 $ US et, dans le cas des petites entreprises (de moins de 100 employés), celles-ci se font flouer de près du double (comparativement aux grandes entreprises) chaque fois qu’elles sont victimes d’un abus de confiance. Près de la moitié des fraudes perpétrées dans les petites entreprises se produisent parce que les contrôles internes sont déficients.

Dans les sociétés qui ont mis en place des mesures antifraude, les pertes sont de 12 % à 56 % moindres, et les malversations sont détectées jusqu’à 50 % plus vite. Parmi les mesures les plus efficaces, mentionnons la surveillance ou l’analyse proactive des données. Seulement voilà : tout au plus 37 % des entreprises ont eu recours à cette tactique.

Grâce à l’analyse de données, on peut se rendre compte de patrons d’activités donnant à penser qu’une fraude a peut-être été commise. Les logiciels conçus à cette fin sont à l’affût d’indices tels que des liens entre clients; parfois, ils visent à déceler des relations peu évidentes qu’il vaut néanmoins la peine d’examiner de plus près.

Par exemple, SAS, chef de file de l’analytique, propose un logiciel de détection de la fraude alliant l’analytique classique à des fonctions d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. Appelé SAS for Procurement Integrity, cet outil met au jour des comportements tels que des habitudes d’achat suspectes, des commandes fractionnées (qui évitent d’excéder un certain plafond en dollars), des fournisseurs bidon, ou encore des tractations douteuses entre employés et fournisseurs. Comme le rappelle Mickey North Rizza, analyste à la société International Data Corporation (IDC), dans une note de recherche IDC Link, « l’approvisionnement a toujours été une étape sensible pour ce qui est de la fraude, étant donné le faible niveau de protection, sauf peut-être quelques mesures exceptionnelles prises par les vérificateurs internes. SAS for Procurement Integrity aide à préserver la valeur d’une entreprise, car il fait échec aux activités frauduleuses à l’étape de l’approvisionnement. »

En 2017, une étude d’IDC a montré que les activités d’analyse et d’enquête concernant les fraudes étaient l’une des cinq principales utilisations de l’intelligence artificielle (9 % des 12,5 G$ US alloués aux systèmes d’IA dans le monde). IDC fait remarquer que les marchés largement réglementés comme les services bancaires et le courtage de valeurs mobilières ont une bonne longueur d’avance, ce qui alimente la croissance du côté des logiciels d’IA, notamment parce que ces secteurs doivent répondre à des exigences de conformité de plus en plus strictes.