Comprendre l’explicabilité de l’IA dans la conformité financière
Dans le paysage actuel de la technologie financière, l’intelligence artificielle (IA) transforme la manière dont les institutions luttent contre la criminalité financière. Cependant, cette avancée technologique s’accompagne de défis significatifs, notamment la nécessité de garantir que les systèmes d’IA soient à la fois transparents et expliqués.
Une menace croissante
Les criminels exploitent de plus en plus l’IA pour commettre des fraudes, notamment en utilisant des deepfakes et des identités synthétiques. Par exemple, la fraude d’identité synthétique a connu une augmentation significative, où des cybercriminels assemblent des données réelles et fausses pour créer des profils qui peuvent ouvrir des comptes et contourner des systèmes de vérification.
De plus, la technologie des deepfakes permet de générer des imitations convaincantes de dirigeants ou d’agents de régulation, rendant les transactions frauduleuses plus faciles à réaliser. Les messages de phishing évoluent également, devenant de plus en plus personnalisés grâce à des outils d’IA capables de rédiger des communications sur mesure.
Les outils de conformité en retard
Les systèmes de conformité traditionnels sont souvent réactifs et dépendent de déclencheurs prédéfinis. Alors que les outils d’IA tels que l’apprentissage machine et l’analyse prédictive offrent des solutions plus adaptatives, beaucoup d’entre eux restent opaques dans leur fonctionnement, créant des problèmes de responsabilité si une décision de conformité doit être justifiée.
L’explicabilité comme exigence de sécurité
Il est essentiel que les systèmes d’IA soient explicables, car sans cette transparence, la responsabilité est compromise. Les institutions financières doivent être capables d’expliquer comment leurs systèmes d’IA prennent des décisions, notamment lorsqu’il s’agit de signaler des transactions.
Des voix s’élèvent contre l’idée que l’exigence d’explicabilité pourrait freiner l’innovation. Au contraire, l’explicabilité est une condition sine qua non pour établir la confiance et assurer la légalité des transactions. Les équipes de conformité doivent être équipées pour auditer et comprendre les modèles qu’elles approuvent.
Une réponse coordonnée est essentielle
La criminalité financière ne peut plus être considérée comme un ensemble d’incidents isolés. En 2024, le volume des transactions illicites a atteint des niveaux alarmants, renforçant la nécessité d’une réponse collective. Cette réponse doit inclure :
- La nécessité d’expliquer les systèmes d’IA utilisés dans les fonctions de conformité à haut risque.
- Le partage d’informations sur les menaces pour identifier les nouveaux schémas d’attaques.
- La formation des professionnels de la conformité à interroger et évaluer les résultats des systèmes d’IA.
- La nécessité d’audits externes des systèmes d’apprentissage machine utilisés dans la détection de la fraude.
Conclusion
Dans un secteur financier en rapide évolution, où la confiance est déjà fragile, il est impératif d’intégrer l’explicabilité dans les systèmes de sécurité et de conformité. Ignorer cette exigence pourrait conduire à une automatisation de l’échec des systèmes que nous comptons pour prévenir la criminalité.
