Intelligence artificielle et blanchiment d’argent

Vendredi prochain, je dois intervenir dans une conférence (en ligne) organisée à Nîmes en France. Comme j’ai (presque) fini de préparer mes slides, j’en profite pour mettre en ligne un court billet, pour remettre un peu d’ordre dans mes idées, et mes notes. J’ai tout écrit en français parce que j’ai l’impression que les juristes en France sont plus à l’aise en français.

Comme souvent, quand on me parle d’intelligence artificielle, je me sens un peu perdu, mais j’ai l’impression que le but est de disperser un peu le brouillard et la fumée. Il y a trente ans, il y avait déjà des discussions sur l’utilisation d’outils technologiques dans le contexte du blanchiment (“money laundering“)

L’an passé, McKinsey affirmait que l’apprentissage machine changerait la donne, dans la guerre contre le blanchiment,

avec quelques idées intéressantes,

Intelligence artificielle

Pour commencer, je me disais que je pourrais présenter quelques termes classiques, poser un peu le cadre général,

En apprentissage non-supervisé, on cherche des “outliers“, des transactions “anormales”

Mais en grande dimension, définir la “normalité” est compliqué (cf deux anciens billets, ici et ).

Plus classiquement, en analyse de fraude, mais aussi en analyse de blanchiment, on utilise des données labellisées, et on utilise des techniques  d’apprentissage “supervisé”. On utilise des données où des transactions sont classées comme “frauduleuse”, ou pas.

Dans l’espace des informations permettant de classer, on cherche à identifier des régions, pour les transactions qui seront prédites comme “frauduleuse” ou pas. Avec une approche probabiliste, la probabilité d’être “frauduleuse” sera élevée,

Bien entendu, on peut se tromper. Soit en laissant passer une transaction frauduleuse, soit en mettant de la suspicion sur des personnes qui ont effectué une transaction comme “frauduleuse”

En changeant le seuil à partir duquel on classe une observation comme “frauduleuse”, on peut baisser un type d’erreur (mais le prix à payer sera qu’on augmente l’autre type).

Une autre spécificité est qu’a priori, les données sont largement déséquilibrées, avec très peu d’observations réellement frauduleuses. Dans ces conditions, il est difficile d’avoir un modèle, la plupart des signaux étant jugés comme trop faibles.

Je parlerais aussi un peu des “scores” de transaction frauduleuse (j’évoquais auparavant une “probabilité” d’être frauduleuse)

On peut aussi mentionner que de nombreuses approches sont basées sur des arbres de décision.

On peut ensuite vraiment parler de “apprentissage machine”, avec des modèles a priori plus complexes, pouvant capturer des non-linéarités, des interactions, etc

Quand on a peu de données labellisées, l’apprentissage actif permet d’aider à chercher quelles transactions labellisées, pour améliorer la précision de notre classifieur. Car on dispose de milliers, de millions de données non labellisées (ce sont les petits points gris ci-dessous).

L’idée est d’aller chercher des observations dans la zone d’indécision

On va labelliser quelques observations supplémentaire, et estimer de nouveau le modèle

On peut aussi lisser, ce qui fera gagner en robustesse, et parfois aussi en interprétabilité

On peut aussi apprendre d’autres modèles. Par exemple, on peut avoir de l’expérience partagée par une autre banque, peut être dans un autre pays. Un peu d’ajustements seront nécessaires, mais ça peut être un point de départ (je mettrais en ligne, d’ici l’été, quelques billets sur l’apprentissage par transfert)

Je peux aussi parler d’apprentissage antagoniste, où on pourrait être tenté d’attaquer l’algorithme d’apprentissage, pour changer la prédiction (je parlais de l’exemple des autruches la semaine passée)

Un autre aspect important est l’explicabilité. D’un côté, on veut un modèle simple à comprendre, facile à auditer. Mais de l’autre, s’il est trop simple, les fraudeurs pourront assez facilement passer au travers des mailles du filet.

Pour résumer, on retrouvera souvent ces concepts, quand on s’interroge sur l’intelligence artificielle,

Maintenant que j’ai un peu rappelait ce que cachait le terme vague “intelligence artificielle”, revenons à nos moutons…

Blanchiment d’argent

On peut passer à la deuxième partie, et les spécificités en lien avec le blanchiment d’argent. Tout d’abord, si j’ai l’habitude de travailler un peu sur la fraude, le blanchiment est un problème sensiblement différent. En particulier, les incitations pour les banques de stopper le blanchiment sont relativement faibles…

Mais on trouve aussi des doutes du côté du régulateur. Comme le note l’EBA (European Banking Authorities), le jour où les banques bloqueront toutes les transactions frauduleuses, cela signifie que les truands auront trouvé une parade, et plus aucun contrôle (ou surveillance) ne sera possible. C’est un argument assez classique en économie de biens illicites.

Si on revient sur la définition (ici légale), on voit que ça parle de transferts d’argents dont on ne peut remonter à la source. Assez logiquement, on va voir l’utilisation de réseaux, connectant les membres (et les institutions)

C’est l’analyse de relations qui permet d’identifier les transactions frauduleuses, et les personnes qui les lient

Il y a aussi de l’analyse de données textuelles, permettant de voir des relations qui ne sont pas matérialisées forcément par des transferts monétaires. C’est lié à la recherche de noms (de personnes ou d’entreprises) dans divers documents (presse ou réseaux sociaux). Mais les données textuelles, c’est compliqué

Juste pour le plaisir, je remets quelques titres de presse où l’extraction de relation et d’information est compliquée (y compris pour un être humain parfaitement anglophone).

Plusieurs articles mentionnent aussi l’analyse de sentiments, c’est à dire associer une connotation positive ou négative à une phrase ou un document.

Et pour conclure, je peux mentionner un petit soucis qui est que les données utilisées ici sont très largement en lien avec des informations personnelles, privées, voire sensibles. Mais dans la plupart des pays, la recherche d’activités frauduleuses autorise le traitement de ces données (Bertrand, Maxwell & Vamparys (2021) rentre davantage dans l’analyse)

Je mets quelques références pour conclure, mais voilà, en 30 minutes, on aura le temps de faire un survol rapide, et introductif, pour des juristes,



Cite this blog post
Arthur Charpentier (2024, March 15). Intelligence artificielle et blanchiment d’argent. Freakonometrics. Retrieved April 22, 2024, from https://doi.org/10.58079/w13f

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