Détection d'anomalies

La détection d'anomalies est une technique consistant à identifier les événements ou les observations rares qui peuvent justifier des soupçons en raison de leur différence statistique par rapport aux autres. Ces comportements « anormaux » sont souvent le signe d'un problème : utilisation frauduleuse d'une carte de crédit, panne de machine ou cyberattaque. Dans le secteur de la finance, où il faut superviser des milliers, voire des millions de transactions, la détection d'anomalies peut mettre en évidence les erreurs, faciliter l'analyse des causes profondes et mobiliser rapidement l'équipe technique pour les résoudre. La détection d'anomalies soutient la supervision et prévient le chaos technique en mettant les aberrations en évidence et en informant les acteurs responsables. Le machine learning et l'IA sont progressivement mis au service de la détection d'anomalies dans les contextes de détection de la fraude et de lutte contre le blanchiment d'argent (AML).