Imaginez que vous exploitez une plateforme de commerce électronique et que vous vous réveillez un jour pour constater une vague de nouveaux utilisateurs – un signe encourageant de croissance, jusqu'à ce que votre enthousiasme se transforme en frustration lorsque vous découvrez que ces comptes sont faux, créés pour exploiter vos bons et coupons destinés aux diffusions en direct et aux nouveaux clients. Vous essayez de résoudre le problème, mais les méthodes manuelles ne peuvent pas suivre. Ce n'est pas seulement un scénario hypothétique : en 2023, Shopee – en 2023, Shopee – une plateforme de commerce électronique leader en Asie du Sud-Est – a été confrontée à une fraude similaire.
Alors que les achats en ligne continuent de gagner en popularité, le risque d'activité frauduleuse augmente parallèlement. En 2022, les pertes mondiales dues au commerce électronique en raison de la fraude ont dépassé 1 TP4T41 milliards, avec des estimations suggérant que ce chiffre augmentera à 1 TP4T48 milliards d'ici 2023 (Juniper Research, 2022).
À partir de fausses commandes en contre-remboursement (COD), abus de code promo En raison de systèmes de rétrofacturation complexes, la fraude dans le commerce électronique est non seulement préjudiciable aux clients, mais peut également nuire gravement aux entreprises en augmentant les pertes financières et en risquant d'aliéner leur clientèle. Lorsque les clients sont victimes d'une fraude sur une plateforme, leur confiance s'érode, ce qui entraîne des réactions négatives et une perte potentielle de revenus lorsqu'ils quittent la plateforme. Les méthodes traditionnelles de détection des fraudes étant de plus en plus inefficaces, les entreprises ont besoin de solutions avancées qui peuvent évoluer avec les fraudeurs pour préserver leurs bénéfices et maintenir la confiance des clients.
Cet article de blog explore comment intelligence artificielle (IA) – en particulier l’apprentissage automatique (ML) – transforme la détection des fraudes dans le commerce électronique, offrant une protection évolutive, adaptative et plus précise contre la menace croissante de la fraude en ligne.
1. Le paysage des menaces : tactiques courantes de fraude dans le commerce électronique
La fraude dans le commerce électronique est devenue un défi sophistiqué pour les plateformes en ligne, les fraudeurs employant diverses méthodes pour exploiter les vulnérabilités.
Figure 1 : Tactiques courantes de fraude dans le commerce électronique
1.1. Vol d'identité
Le vol d'identité a représenté 21,5% de tous les rapports de fraude (Federal Trade Commission, 2022), où les fraudeurs volent des informations personnelles pour effectuer des achats non autorisés, ouvrir de nouveaux comptes ou même commettre une fraude fiscale.
1.2. Fraude par rétrofacturation
Également connue sous le nom de « fraude amicale », la fraude par rétrofacturation se produit lorsque les clients contestent des achats légitimes dans le but d'annuler les frais et de recevoir des marchandises gratuitement, ce qui coûte aux entreprises environ 1440 milliards de TP chaque année (Federal Trade Commission, 2022).
1.3. Prise de contrôle de compte (ATO)
Les attaques ATO se produisent lorsque des fraudeurs parviennent à accéder sans autorisation au compte d'un client, souvent en utilisant des tactiques telles que le phishing ou le vol d'identifiants. Un incident bien connu s'est produit en 2014, lorsqu'eBay a signalé que des pirates informatiques avaient piraté son réseau, accédant à environ 145 millions de comptes d'utilisateurs dans ce qui est considéré comme l'une des plus grandes violations de données de l'histoire, ce qui a conduit à une vague de réactions négatives à l'encontre de cette plateforme.
1.4. Abus de codes promotionnels
L'abus de codes promotionnels est devenu un problème croissant lors des grands événements de vente, les fraudeurs créant plusieurs comptes ou utilisant des robots pour exploiter les remises destinées aux nouveaux clients, ce qui nuit directement à votre entreprise. Par exemple, en collectant et en utilisant des bons Shopee via ces comptes virtuels, les vendeurs ont gonflé leurs chiffres de vente et causé à Shopee des pertes financières importantes. Depuis décembre 2023, Shopee a réprimé la fraude, en bloquant les vendeurs qui utilisaient de faux comptes pour exploiter les ventes en direct.
2. Limites des méthodes traditionnelles de détection de fraude
Malgré la complexité croissante des tactiques de fraude dans le commerce électronique, de nombreuses entreprises s'appuient encore sur des méthodes traditionnelles de détection des fraudes. Les méthodes traditionnelles de détection des fraudes les plus populaires comprennent les systèmes basés sur des règles, les vérifications manuelles, l'authentification à deux facteurs (2FA), le blocage basé sur la géolocalisation et les systèmes de vérification d'adresse (AVS). Bien qu'efficaces dans des scénarios simples, ces méthodes traditionnelles ne sont souvent pas à la hauteur de l'évolution du paysage de la fraude dans le commerce électronique.
Figure 2 : Ce que les méthodes traditionnelles de détection de fraude ne peuvent pas faire
2.1. Ensembles de règles statiques
Les systèmes traditionnels de détection des fraudes fonctionnent généralement sur la base d'ensembles de règles prédéfinis, tels que des seuils de transaction, des indicateurs géographiques ou des limitations temporelles. Bien que cette approche fonctionne dans des scénarios simples, elle devient rapidement obsolète à mesure que les fraudeurs développent des techniques plus sophistiquées pour contourner ces règles rigides.
2.2. Nombre élevé de faux positifs et de faux négatifs
Les faux positifs se produisent lorsque des transactions légitimes sont signalées à tort comme frauduleuses, ce qui entraîne une expérience client perturbée et une perte de revenus. En revanche, les faux négatifs surviennent lorsque des transactions frauduleuses réelles ne sont pas détectées. Maintenir un ensemble de règles qui minimise ces deux risques est presque impossible sans technologies dynamiques et adaptatives comme l'apprentissage automatique.
2.3. Incapacité à évoluer
À mesure que les plateformes de commerce électronique se développent, le nombre et la complexité des transactions augmentent également. Lorsque le volume des transactions augmente, les systèmes traditionnels ne parviennent souvent pas à assurer une détection en temps réel, ce qui expose les entreprises à des risques de fraude importants et à des pertes financières plus importantes.
2.4. Processus manuels
De nombreuses méthodes traditionnelles de détection des fraudes reposent encore sur des vérifications manuelles, qui prennent beaucoup de temps, sont coûteuses et sont sujettes aux erreurs humaines. Dans le commerce électronique moderne, où la rapidité est cruciale et les volumes de transactions sont élevés, les vérifications manuelles ne peuvent pas suivre le rythme ou la sophistication de la fraude.
3. Une nouvelle ère de sécurité : comment l’IA apprend à lutter contre la fraude
Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, l’IA utilise modèles dynamiques et axés sur les données qui s'adaptent et évoluent parallèlement aux nouvelles tactiques de fraude. L'IA utilise diverses méthodes pour détecter la fraude, chacune avec sa propre approche spécialisée pour analyser les données et découvrir les activités suspectes. Voici les techniques d'IA les plus efficaces actuellement utilisées dans la détection des fraudes dans le commerce électronique
Figure 3 : Méthodes utilisées par l'IA pour détecter la fraude dans le commerce électronique
3.1. Apprentissage supervisé
Pensez à l'apprentissage supervisé comme à l'enseignement à un enfant avec des flashcards. Imaginez que vous montrez à un enfant des images d'animaux avec des étiquettes (« chat », « chien », etc.). Après avoir vu suffisamment d'exemples étiquetés, l'enfant commence à apprendre à reconnaître chaque animal. Lorsque vous lui montrez plus tard une nouvelle image (sans l'étiquette), il peut dire avec précision « C'est un chien ! » ou « C'est un chat ! ».
De même, dans ecommerce, un processeur de paiement peut utiliser l'apprentissage supervisé pour signaler les transactions qui partagent des caractéristiques avec des activités frauduleuses précédemment identifiées, telles que des achats inhabituellement importants effectués dans un court laps de temps. Au fil du temps, le modèle devient plus efficace pour prédire les fraudes potentielles avant qu'elles ne se produisent, minimisant les faux positifs tout en détectant les menaces réelles.
3.2. Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé, en revanche, ne nécessite pas de données étiquetées. Au lieu de cela, le modèle d'IA identifie les anomalies ou les valeurs aberrantes dans un ensemble de données, ce qui peut indiquer un comportement frauduleux. Cela est particulièrement utile pour détecter de nouveaux types de fraude qui n'ont jamais été rencontrés auparavant. Par exemple, une plateforme de commerce électronique peut utiliser l'apprentissage non supervisé pour détecter une augmentation soudaine des commandes à partir d'un emplacement particulier ou une augmentation inhabituelle de la création de comptes lors d'un événement promotionnel.
3.3. Apprentissage profond
L'apprentissage profond revient à apprendre à un ordinateur à réfléchir à travers plusieurs niveaux de compréhension, à la manière du cerveau humain. Il utilise des réseaux neuronaux pour apprendre à partir de grandes quantités de données, en analysant le comportement d'un client, son historique d'achat, l'utilisation de son appareil et même les séquences de transactions pour découvrir des schémas de fraude cachés. Dans le cas d'une plateforme de commerce électronique multicanal, l'apprentissage profond peut suivre le parcours d'un client sur différents appareils et identifier des incohérences subtiles dans son comportement.
4. Principaux domaines dans lesquels l’IA améliore la sécurité et la prévention de la fraude
Figure 4 : Application de l’IA à la détection des fraudes
4.1. Détection et prévention des menaces
a. Détection de logiciels malveillants et de phishing
Alors que les systèmes traditionnels de détection de logiciels malveillants basés sur les signatures ne détectent souvent que 30 à 60% d'attaques, les systèmes basés sur l'IA comme ceux utilisés par Deep Instinct a atteint des taux de détection compris entre 80 et 92% (Reddy et al., 2024). Les algorithmes d'apprentissage automatique aident les modèles d'IA à évoluer en analysant les nouvelles menaces et en reconnaissant les signes d'attaques sophistiquées telles que le spear phishing.
b. Analyse du journal de sécurité
L'IA peut analyser les données des journaux et identifier les anomalies, les tendances ou les activités suspectes. Par exemple, l'IA peut signaler des heures de connexion inhabituelles, des tentatives de connexion infructueuses ou un accès irrégulier à des données sensibles, contribuant ainsi à prévenir d'éventuelles violations avant qu'elles ne se produisent.
c. Cryptage
Tout en brisant des algorithmes de cryptage puissants comme AES et SHA est extrêmement difficile en raison des mathématiques complexes impliquées, l'IA aide à détecter des modèles dans les tentatives de violation, offrant des couches de défense supplémentaires.
4.2. Informations comportementales pour une sécurité renforcée
Alimenté par l'IA analyse du comportement des utilisateurs est un outil essentiel pour détecter les anomalies dans l’activité des utilisateurs qui pourraient indiquer une activité frauduleuse. En surveillant en permanence les comportements tels que les habitudes de navigation, les schémas de connexion, le comportement d’achat et même les frappes au clavier, l’IA peut établir une base de référence pour ce qui constitue un comportement « normal » pour chaque utilisateur.
Lorsque des écarts par rapport à cette base de référence se produisent (par exemple, un changement soudain des habitudes de consommation ou des emplacements de connexion inhabituels), le système signale ces anomalies pour une enquête plus approfondie. En se concentrant sur les tendances plutôt que sur les règles statiques, l'analyse comportementale peut faire la différence entre les utilisateurs légitimes qui ont simplement changé de comportement et les véritables fraudeurs.
Pour Shopify, l’analyse comportementale basée sur l’IA joue un rôle crucial dans l’identification et la prévention de la fraude. La plateforme utilise l’IA pour analyser plusieurs points de données, notamment les habitudes de navigation, les schémas de connexion et les comportements de transaction, afin de déterminer ce qui est « normal » pour chaque utilisateur. Shopify a mis en œuvre des modèles d’apprentissage automatique avancés, formés sur des milliards de transactions, qui évaluent le comportement des utilisateurs en temps réel pour repérer les activités suspectes et protéger les commerçants contre la fraude sans sacrifier les transactions légitimes (Shopify, 2023).
4.3. Réponse proactive aux menaces et atténuation
Les systèmes d'IA avancés sont capables d'automatiser une grande partie du processus de réponse aux incidents. Les services de détection et de réponse aux menaces d'IBM, par exemple, intègrent l'IA pour faire remonter ou fermer automatiquement jusqu'à 85% d'alertes de sécurité (IBM, 2024). Lorsque l'IA identifie une violation potentielle, elle peut déclencher des réponses préconfigurées, telles que l'isolement des systèmes compromis, le blocage du trafic suspect ou l'activation des sauvegardes, garantissant ainsi que les menaces sont neutralisées avant qu'elles ne puissent causer des dommages importants.
4.4. Opérations de sécurité automatisées
a. Automatisation du flux de travail
L’IA excelle dans l’automatisation des tâches de sécurité répétitives, telles que le tri des alertes, la détection des menaces et l’analyse des journaux. Des solutions comme Blink Copilot exploitent l’IA pour simplifier la création de flux de travail automatisés, permettant aux équipes d’automatiser des tâches telles que les contrôles de conformité et la gestion des appareils. Cela réduit la charge de travail des équipes de sécurité, leur permettant de se concentrer sur les menaces plus urgentes.
b. L'IA dans les centres d'opérations de sécurité (SOC)
Les plateformes basées sur l'IA, telles que Cortex XSIAM de Palo Alto Networks, améliorent l'efficacité des SOC en automatisant la détection, l'investigation et la réponse aux incidents de sécurité. Ces systèmes ingèrent des données provenant de centaines de sources, identifient les menaces et déclenchent des réponses automatisées, telles que l'isolement des appareils compromis ou le blocage du trafic réseau suspect.
4.5. Analyse prédictive et renseignements sur les menaces
a. Analyse prédictive pour la détection des fraudes
En identifiant les anomalies et les schémas inhabituels dans les données de transaction, l’IA permet de prévenir la fraude avant qu’elle ne se produise. Par exemple, les modèles d’IA peuvent reconnaître un comportement indiquant une prise de contrôle de compte ou une fraude au paiement bien avant qu’une violation ne se produise, prédisant où les vulnérabilités pourraient apparaître et aidant les organisations à prendre des mesures préventives.
b. Chasse proactive aux menaces
L'IA n'attend pas qu'une attaque se produise : elle recherche activement des vulnérabilités potentielles. Des plateformes comme CrowdStrike Falcon utilisent l'apprentissage automatique pour analyser le trafic réseau et détecter les anomalies, ce qui permet aux entreprises d'identifier plus facilement les menaces avant qu'elles ne s'aggravent.
Conclusion
La fraude dans le commerce électronique est une menace croissante qui non seulement porte atteinte à la confiance des clients, mais a également un impact sur les résultats des entreprises. Avec l'évolution des tactiques de fraude telles que le vol d'identité, l'abus de codes promotionnels et les systèmes de rétrofacturation, les méthodes traditionnelles de détection des fraudes ne sont plus suffisantes. L'IA et l'apprentissage automatique offrent des solutions évolutives et adaptatives pour détecter et prévenir la fraude en temps réel, protégeant ainsi à la fois les clients et les entreprises.
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Référence
Commission fédérale du commerce (2022). Consumer Sentinel Network Data Book 2022.
IBM (2024). IBM présente un nouvel assistant de cybersécurité génératif basé sur l'IA pour les services de détection et de réponse aux menaces. [en ligne] IBM Newsroom. Disponible à l'adresse : https://newsroom.ibm.com/2024-08-05-ibm-introduces-new-generative-ai-powered-cybersecurity-assistant-for-threat-detection-and-response-services.
Juniper Research (2022). Les pertes dues à la fraude au paiement en ligne dans le commerce électronique dépasseront 1448 milliards de dollars dans le monde en 2023. [en ligne] www.juniperresearch.com. Disponible à l'adresse : https://www.juniperresearch.com/press/ecommerce-losses-online-payment-fraud-48bn/.
Reddy, S., Kanagala, P., Ravichandran, P., Pulimamidi, R., Sivarambabu, P. et Polireddi, N. (2024). Détection efficace des fraudes dans le commerce électronique : tirer parti de l'apprentissage automatique et de l'analyse des mégadonnées. Mesure : Capteurs, 33(101138).
Shopify (2023). Shopify protège des millions de commerçants contre la fraude (2023) – Shopify. [en ligne] Disponible sur : https://www.shopify.com/blog/shopify-best-in-class-technology-protects-millions-of-merchants-from-fraud.
