Intelligence Artificielle
Plateforme IA de Détection de Fraude
- Client
- Ministère des Finances
- Année
- 2025
- Catégorie
- Intelligence Artificielle
- Stack technique
- PythonTensorFlowBigQuery
Développement d’un modèle de machine learning pour la détection automatique de fraudes fiscales, réduisant de 45% les pertes de recettes de l’État.
Contexte
Le Ministère des Finances soupçonnait des schémas de fraude fiscale récurrents mais ne disposait d’aucun outil pour les détecter systématiquement au sein des millions de déclarations traitées chaque année.
Solution
Notre équipe Data a conçu un pipeline de données sur BigQuery consolidant l’historique des déclarations, puis entraîné un modèle de machine learning (TensorFlow) capable d’identifier les profils de risque avec un score de probabilité de fraude.
Le modèle est intégré à un pipeline MLOps qui garantit sa traçabilité et son auditabilité : chaque décision peut être expliquée et justifiée devant un contrôleur, une exigence non négociable dans un contexte public.
Le modèle est réentraîné mensuellement sur les nouvelles données pour s’adapter à l’évolution des schémas de fraude.
Résultats
La plateforme a permis de réduire de 45 % les pertes de recettes liées à la fraude fiscale détectée, tout en réduisant la charge de contrôle manuel des agents grâce à un ciblage prioritaire des dossiers à risque.
Galerie
