Bloquer la fraude pendant la transaction, pas après
Le contexte, ce que j'ai construit, et ce que ça a donné.
Le problème
Un acteur de la lutte anti-fraude en ligne qui constatait les pertes au lieu de les empêcher.
Une détection trop tardive : identifier une fraude après le paiement ne permet que de constater la perte.
Aucune marge de temps : toute vérification qui ralentit le parcours d'achat fait fuir les clients légitimes.
Une collecte impossible à industrialiser : chaque site marchand est différent, et reconfigurer l'outil pour chacun coûtait plus que le bénéfice.
Une concurrence invisible : aucun moyen de suivre en continu les prix pratiqués sur des dizaines de milliers de références.
Ce que j'ai construit
Un système de détection qui décide pendant la transaction, et deux outils de collecte et de veille qui s'adaptent seuls à chaque site.
1. Détection de fraude en temps réel
Analyse de chaque transaction pendant son déroulement
Décision rendue avant que l'acheteur ne s'en aperçoive
Traitement en flux continu, sans file d'attente
2. Collecte de données auto-adaptative
Un système qui apprend seul la structure de chaque site
Déploiement sur un nouveau site sans redéveloppement
Tolérance aux changements de mise en page
3. Veille tarifaire à grande échelle
Surveillance continue de 50 000 références concurrentes
Détection des écarts de prix exploitables
Restitution directement utilisable par les équipes commerciales
4. Industrialisation
Déploiement répétable sur plus de 100 sites e-commerce
Configuration minimale à l'installation
Supervision centralisée
Le résultat
Le client est passé d'un constat de pertes à une prévention active, sans dégrader l'expérience d'achat. La détection est invisible pour l'utilisateur légitime, et la veille tarifaire a identifié 2 millions d'euros d'économies annuelles pour ses clients.
97%
Précision
3 M€
Pertes évitées
< 100 ms
Latence