Faux documents : comment lutter contre la fraude ?

Les organisations n’ont jamais eu autant besoin de lutter contre la fraude : +281% de croissance pour la fraude documentaire et identitaire générée ou modifiée par IA, entre 2024 et 2025. 

Avec l’avènement des échanges dématérialisés et de l'IA générative, la fraude est désormais majoritairement portée par le document : faux documents d'identité, faux documents administratifs, faux RIB, fausses factures, fausse attestation, faux passeport, faux diplôme, falsification de justificatifs de domicile… A tel point qu'aujourd'hui, dans des secteurs comme celui de l'assurance, 65% des fraudes détectées impliquent un faux document.

Mais les fraudeurs n’ont pas la partie gagnée : dopée elles aussi à l’IA, de nouvelles technologies de lutte contre la fraude embarquent toujours plus d’intelligence pour adresser les multiples cas d’usages de la fraude documentaire. 

Les nouveaux enjeux de la fraude documentaire

Avec l'essor de l'IA générative, la fraude documentaire est toujours plus facile à génerer et toujours plus complexe à identifier à l'oeil nu. Elle se cache dans tous types de documents. Parmi les plus courants : RIB, factures, carte d'identité, justificatifs de domicile ou de revenus. Autant de pièces nécessaires dans le cadre d'une démarche MaPrimRenov', d’une demande de LOA / LLD, d’une demande d'aide sociale, d’un remboursement de sinistre ou encore d’un dossier de location immobilière.

Et pour chacun de ces documents, les techniques de fraude peuvent varier : de la fabrication de faux documents imitant l’original (la présence d’un logo, la localisation et le format des informations, leurs libellés…) à la falsification de documents originaux (changement d’un nom, d’un montant, d’une date…) en passant par l’usurpation d’identité (consistant à utiliser des documents authentiques sans en être cependant le détenteur légal).

La diversité des méthodes de fraude n’est pas le seul défi auquel les organisations doivent faire face. A l’ère du digital et de l’immédiateté des interactions, la détection des risques doit aujourd’hui se faire dès réception des documents, en temps réel et de façon systématique… De fait, les contrôles réalisés manuellement ne sont plus viables… les automatiser est la seule solution.

Faux documents : quelles technologies anti-fraude ?

Les évolutions de l’IA, les progrès de la computer vision, l’essor de la mutualisation des alertes, le développement du cloud… ont ouvert de nouvelles opportunités en matière de lutte contre la fraude. Lorsqu’elles sont embarquées dans une solution de traitement intelligent de documents, ces nouvelles technologies hyperspécialisées sécurisent les processus métier des organisations.

Les Cachets Electroniques Visibles pour vérifier l’authenticité des documents

Sous l’impulsion du Ministère de l'Intérieur et de France Titres (ex-ANTS), les CEV (Cachets Electroniques Visibles) se sont multipliés tel le 2D-DOC. Ce mécanisme de sécurisation consiste à encoder au sein d’un code-barre bi-dimensionnel apposé sur le document, un certain nombre d’informations clés véhiculées par le document (nom, prénom, adresse…). Le moindre écart entre les données encodés du 2D-Doc et celles apparentes en toutes lettres alertera de fait, sur une suspicion de fraude.

L'Altermetry^® pour détecter des falsifications de documents

L’altermetry^® est une technologie essentielle, spécialisée dans la détection d’altération d’un document original comme la modification d’une date, d’un bénéficiaire ou l’exagération du montant d’une facture. Aussi parfaite soit-elle, chaque retouche graphique du document opérée par le fraudeur laisse des traces dans le code de l’image, qui seront détectables par des robots dont le rôle est de contrôler systématiquement chaque document, dès leur réception.

Exemple de fausse pièce d'identité détectée via l'altermetry® : les zones chaudes en rouge alertent
sur les données retouchées donc falsifiées (ici : nom, prénom, numéro de pièce, signature)

Le Deep Learning pour identifier de fausses factures

Comment détecter une fraude lorsque le document n’est pas un original altéré, mais un faux comprenant toutes les données attendues ? Les dispositifs d’aides à la rénovation énergétique, tels que MaPrimeRénov', font régulièrement l’objet de tentatives de fraude reposant sur de faux devis, factures ou attestations de travaux.

Avec l’augmentation des capacités de calcul, il est désormais possible d’entraîner un réseau de neurones sur des milliers de documents authentiques afin de lui apprendre à reconnaître les caractéristiques propres aux documents émis par des énergéticiens ou entreprises du bâtiment. Cet algorithme de similarité (de type Convolutional Neural Network) analyse et compare la position de chaque élément graphique du document (logos, tableaux, typographies, signatures, trames de fond, blocs d’informations...) avec les modèles de référence appris. Une anomalie de mise en page, un logo incohérent ou un élément graphique inhabituel peuvent alors suffire à déclencher une alerte.

Le Face Matching pour valider l’identité d’un client

La vérification d’identité est un moment clé du parcours client. Lorsque ces parcours sont 100% digitaux, cela peut devenir un défi. La reconnaissance faciale basée sur l’IA (Face Matching) permet aujourd’hui de valider la concordance entre plusieurs photos du client provenant de différentes sources : la personne visible dans la webcam est-elle la même que sur la pièce d’identité transmise ? Cet IA anti-fraudeur sert ainsi également l’entreprise dans ses obligations KYC et de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT).

Exemple de contrôle d'identité via la reconnaissance faciale :
le visage détecté dans la vidéo matche avec le visage détecté sur la pièce d'identité

Les contrôles de cohérence pour s’assurer de la véracité des coordonnées bancaires

Les contrôles de données sont complémentaires aux contrôles basés sur l’image (Altermetry®, analyse de similarité, Face Matching…). Prenons le cas d'un faux RIB : les fraudeurs n’ont d’autre choix que de laisser leur IBAN sur leur RIB s’ils souhaitent bénéficier du versement sur leur compte. Cas classique : le nom référence de l’IBAN et le nom du détenteur présent sur le RIB sont différents. C’est bien ici le contrôle de cohérence entre les données du référentiel externe IBAN et les données extraites des documents du dossier qui alertera les équipes de lutte contre la fraude.

La mutualisation des analyses pour faire émerger les signaux faibles

L’un des enjeux à venir des organisations dans leur lutte anti-fraude est de faire face à des fraudes de plus en plus fines, et donc d’avoir la capacité d’analyser des signaux de plus en plus faibles. En s’appuyant sur des solutions cloud pour automatiser le traitement et le contrôle de leurs documents, les organisations bénéficient d’une nouvelle arme très puissante : la mutualisation des alertes à l’échelle de tout un écosystème. Imaginez un document frauduleux présenté à un assureur. Il pourrait passer avec une suspicion faible. Imaginons à présent le même document adressé par la même personne à 5 assureurs, la mutualisation en fera un signal fort.

C'est ce que permet la Base M+ : lorsqu'un justificatif est transmis, son empreinte est automatiquement comparée dans le référentiel afin d'identifier d'éventuelles similitudes avec des documents connus, déjà qualifiés comme valides ou frauduleux. Cette approche collaborative permet de détecter plus rapidement les anomalies, de réduire les faux positifs et de sécuriser la prise de décision.

La clé du succès : savoir orchestrer et activer les technologies en fonction du contexte

C'est un fait, les technologies de lutte contre la fraude sont de plus en plus puissantes, intelligentes, et autoapprenantes mais face à la diversité des cas d’usages, aucune de ces technologies prises indépendamment n’est suffisamment polyvalente pour répondre à toutes les problématiques de fraude documentaire.

Pour illustration, prenons l’exemple des justificatifs de domicile :

• Les contrôles d’authentification blockchain sont certes imparables ; pour peu que les documents soient ancrés dans la blockchain… et que le client ne transmette rien d’autre que cette version originale. Or, qui n’a jamais imprimé puis photographié ses justificatifs ?
  
  
• En cas d'absence dans la blockchain, ces documents disposent-ils alors d’un cachet électronique visible ?
  ↗️Si oui des contrôles de cohérence basés sur une signature 2D-DOC seront très efficaces.
  ↘️Si non, d’autres technologies - détection d’altération de l’image, algorithmes de similarité etc. - devront être activées afin de renforcer la stratégie de lutte face aux risques de fraudes.

En réalité, la véritable intelligence, capable de lutter efficacement contre les différentes situations de fraude, c’est la maîtrise de l’ensemble des technologies – IA, blockchain, Deep Learning, Face Matching, réseaux de neurones, OCR… - et la capacité de les activer au bon moment, selon le contexte, la provenance des documents, leur nature…

Les entreprises ont de nouvelles armes pour lutter, reste maintenant à adopter la bonne stratégie : combiner les technologies et les orchestrer intelligemment au cœur de leurs processus métier.