Détection d'anomalies et de fraude : des alertes vraiment exploitables

La détection d'anomalies passe au crible vos écritures, factures fournisseurs, paiements et notes de frais pour faire remonter ce qui sort de l'ordinaire : un doublon à quelques centimes près, un IBAN modifié la veille du règlement, une dépense juste sous le seuil de validation. aprestIA combine règles de contrôle interne et modèles statistiques, classe les alertes par niveau de risque et les présente à votre équipe pour examen. Aucun paiement n'est bloqué automatiquement : un humain tranche chaque alerte, et ses décisions améliorent ensuite le réglage.

Une fraude réussie ressemble presque toujours à une opération normale : un fournisseur connu, un montant crédible, une demande urgente. La détection d'anomalies ne cherche donc pas le coupable, elle cherche l'écart par rapport à vos habitudes : un montant inhabituel pour ce fournisseur, une facture émise un dimanche, deux paiements identiques à trois jours d'intervalle. Les cas de fraude avérés étant rares dans une PME, nous associons des règles métier, que vos contrôleurs connaissent, et des méthodes non supervisées qui n'exigent pas d'exemples étiquetés. La qualité se mesure sur deux axes : la précision, c'est-à-dire la part d'alertes réellement justifiées, et le rappel, la part des cas connus que le système aurait retrouvés lors d'un rejeu sur vos données passées. Trop d'alertes fatiguent l'équipe ; trop peu laissent passer des cas. Nous cherchons donc un seuil que votre contrôle interne peut absorber. Ce n'est pas un détecteur infaillible ni un outil d'accusation : une alerte est un point à vérifier, jamais une preuve. Concernant les salariés, les notes de frais et les accès relèvent du droit du travail et du RGPD, que nous traitons avec votre DPO et vos représentants. Chaque alerte est tracée, avec la décision prise et sa justification.

• Aucun paiement n'est bloqué automatiquement : chaque alerte passe par un analyste qui décide et consigne sa raison.
• Les règles de contrôle interne que vos équipes connaissent déjà sont codées avant d'ajouter toute méthode statistique.
• Le seuil d'alerte est réglé avec vous pour que le volume de cas à examiner reste compatible avec votre équipe.
• Chaque alerte indique pourquoi elle a été levée, en langage clair, pour éviter les décisions fondées sur un score opaque.
• Le cadre RGPD et social est traité d'emblée quand les contrôles visent les notes de frais ou les accès des salariés.

• Cartographie des risques et des contrôles
• Règles de détection documentées
• Modèle d'anomalies calibré sur vos données
• File d'alertes avec fiche explicative
• Rapport de précision et de rappel sur le rejeu
• Procédure de traitement des alertes

• Des doublons de paiement découverts des mois après le virement
• Des contrôles par sondage qui laissent passer l'essentiel des écritures
• Une crainte du faux fournisseur sans moyen de vérification systématique

Groupe de distribution de 200 salariés : des factures fournisseurs en doublon passent entre deux comptables. Un contrôle automatique repère les cas avant paiement, avec revue quotidienne par un gestionnaire.

Entreprise de transport de 120 personnes : les changements de coordonnées bancaires de fournisseurs sont fréquents. Une alerte systématique déclenche un rappel de vérification avant tout règlement concerné.

Réseau d'agences de services : les notes de frais de plusieurs sites varient fortement. Le contrôle interne reçoit une liste restreinte à examiner plutôt qu'un échantillon tiré au hasard.

Public visé

DAF · Contrôleur interne · Responsable comptable · Directeur des achats

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Distribution · Transport et logistique · Services aux entreprises · Industrie · Santé privée

Prérequis

Exports des écritures, factures et paiements sur 24 mois · Accès à la liste des fournisseurs et à leurs coordonnées bancaires · Un analyste disponible pour traiter les alertes

• Python
• scikit-learn
• Isolation Forest
• PostgreSQL
• Power BI
• SQL
• n8n
• Claude

Souvent, un seul doublon de paiement ou un virement détourné évité couvre une part notable du coût du projet. Le gain dépend de votre volume de paiements et se valide sur un rejeu de vos données passées, sans garantie qu'un cas précis soit détecté.