UBA Magazine No13 2026 Revue

Magazine de l ’ Union Des Banques Arabes 52 Articles Vues sous cet angle, les différentes formes de fraude ne constituent pas des risques séparés. Elles correspondent à trois points de rupture dans le cycle de vie du client. Les défenses actuelles protègent surtout le premier, alors que les deux suivants ne peuvent rester exposés. Répartir les tâches entre la machine et l’analyste La question n’est pas de savoir si l’IA peut remplacer le jugement humain, mais de déterminer à quel endroit ce jugement doit s’exercer. Parasuraman et al. (2000) ont montré que l’automatisation ne se décide pas en bloc. Elle se module fonction par fonction, de l’acquisition de l’information jusqu’à la décision et à l’action. Appliquée à la conformité bancaire, cette grille conduit à distinguer quatre situations. La reconnaissance de formes à grande échelle La solution de référence consiste à vérifier l’identité auprès de sources externes faisant autorité. Lorsque ces connexions font défaut, l’IA offre un avantage net sur l’examen manuel pour plusieurs tâches. Elle peut détecter les artefacts qu’un outil génératif laisse au niveau du pixel, ou analyser les signaux de vivacité sur une séquence d’images plutôt que sur un cliché isolé. Elle permet aussi de filtrer des noms à un volume qu’aucune équipe ne pourrait absorber. Ces tâches relèvent de la reconnaissance de formes, pour laquelle l’apprentissage automatique est adapté. Comme le soulignaient déjà Bolton et Hand (2002), les méthodes statistiques de détection produisent des scores de suspicion et non des preuves. Leur fonction est de hiérarchiser les dossiers à examiner, non de conclure à la fraude. La surveillance continue Le même raisonnement vaut pour la relation d’affaires. Un modèle peut relever qu’un volume d’opérations s’écarte progressivement du profil d’activité déclaré, ou que des modifications d’actionnariat suivent un schéma inhabituel. Ces problèmes de détection d’anomalies se prêtent à une surveillance permanente plutôt qu’à un contrôle ponctuel. Reste à décider si l’anomalie constitue un manquement. Cette qualification appartient à un responsable de la conformité capable de la justifier. Elle ne peut être déléguée à un tableau de bord dont il se contenterait d’accepter le verdict. La résolution de l’ambiguïté L’IA ne devrait pas trancher les situations ambiguës. Une correspondance approximative avec une liste de sanctions, une personne politiquement exposée (PPE) aux opérations atypiques ou une structure de détention inhabituelle, mais pas nécessairement illicite, appellent un raisonnement contextuel. Celui-ci relève d’analystes formés. L’outil doit alors rendre l’analyste plus rapide et mieux informé, en restituant l’historique pertinent, en signalant les anomalies et en structurant les éléments de preuve. Cette exigence suppose que le raisonnement du modèle soit lisible. Burrell (2016) distingue à cet égard trois sources d’opacité des algorithmes d’apprentissage : le secret industriel, la technicité du code et la complexité propre aux modèles de grande dimension. Un responsable incapable de reconstituer la logique d’une alerte ne peut ni la défendre devant le superviseur ni la contester. Vérifier plutôt que valider Une dernière distinction mérite d’être posée. La validation consiste à juger de la vraisemblance d’une pièce à partir de ses caractéristiques visuelles ou statistiques. La vérification consiste à la confronter à une source faisant autorité. La première engage une course sans fin avec les outils génératifs, tandis que la seconde change la nature de l’obstacle. La lecture de la puce sans contact des passeports électroniques, normalisée par l’Organisation de l’aviation civile internationale (OACI, 2021), en offre un exemple. Les données qu’elle contient sont signées électroniquement par l’État émetteur, ce qu’une image générée ne peut reproduire. Dans la même logique, le GAFI (2020) invite à apprécier les systèmes d’identité numérique selon leur niveau de garantie (assurance level). Un cadre réglementaire régional en voie de convergence Une partie du débat oppose adoption de l’IA et conformité, comme s’il fallait sacrifier l’une à l’autre. Les évolutions récentes du monde arabe invitent à une lecture différente.