Entre 80 % et 95 % des alertes générées par les solutions de conformité sont des faux positifs — des entités signalées à tort comme non conformes ou à risque. Altares, partenaire exclusif de Dun & Bradstreet en France et au Benelux, intègre l'IA dans sa plateforme indueD pour automatiser la qualification de ces faux positifs et redonner aux analystes conformité le temps nécessaire à leurs missions à valeur ajoutée.
La pression réglementaire qui pèse sur les directions conformité s'est considérablement intensifiée ces dernières années. La loi Sapin II sur la lutte anticorruption, la loi sur le devoir de vigilance pour les entreprises de taille significative, et les dispositifs de lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme imposent aux organisations des processus de vérification systématiques sur l'ensemble de leurs parties prenantes. Chaque relation d'affaires, chaque référencement fournisseur, chaque entrée en relation client devient un point de contrôle potentiel, avec une comparaison obligatoire aux listes de sanctions internationales, aux répertoires de personnes politiquement exposées et aux signaux de presse négative.
Le volume d'alertes qui résulte de ces contrôles automatisés dépasse très largement la capacité d'analyse manuelle des équipes. Le traitement d'une alerte complexe dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d'argent mobilise en moyenne quatre heures de travail selon les données publiées par Flagright et le Bank Policy Institute. Appliqué à un portefeuille de milliers de fournisseurs ou de clients, ce chiffre rend compte de l'ampleur du problème : l'essentiel du temps opérationnel se consume sur des alertes qui s'avèrent finalement sans risque réel, générées par des homonymes, des noms proches ou des informations incomplètes sur les personnes physiques contrôlées.
Une IA qui enrichit les profils incomplets
La fonctionnalité IA intégrée à indueD cible précisément ce goulot d'étranglement. Lorsqu'un screening déclenche une alerte sur une personne physique — dirigeant, actionnaire ou bénéficiaire effectif d'une entité contrôlée — l'IA recherche en quelques secondes sur le web les informations manquantes susceptibles de lever l'ambiguïté. La date de naissance, la nationalité et le deuxième prénom sont les données les plus fréquemment absentes des profils, et leur présence suffit souvent à écarter un homonyme et à clore l'alerte sans instruction manuelle.
Le mécanisme repose sur une logique d'assistance. L'IA soumet ses propositions à l'analyste en les accompagnant des sources sur lesquelles elle s'appuie, à charge pour lui d'accepter ou de rejeter l'enrichissement. Si les informations proposées sont acceptées et ajoutées au profil, l'analyste peut relancer immédiatement une seconde comparaison sur la base enrichie, ce qui réduit encore le volume de matchs potentiels restant à traiter. La décision finale reste à tout moment entre les mains de l'équipe conformité. Nicolas Dauffy, Head of Product marketing management France chez Altares, formule ainsi l'enjeu : « L'optimisation des faux positifs représente un véritable enjeu stratégique pour concilier conformité, performance et confiance, lorsque l'on sait que les faux positifs ont des impacts directs sur l'activité d'une organisation : allongement des délais de traitement, augmentation des coûts opérationnels et même dégradation de l'expérience client. »
Un gain qui redéfinit la répartition des tâches en conformité
Le gain de temps annoncé par Altares atteint jusqu'à 75 % pour les équipes conformité. Rapporté à l'effort moyen de quatre heures par alerte complexe LCB-FT, ce chiffre représente une réduction substantielle de la charge de travail routinière et ouvre la possibilité d'une réaffectation vers l'analyse des risques avérés, la cartographie des risques tiers et les missions de due diligence approfondie. La solution indueD s'appuie par ailleurs sur la base de données mondiale Dun & Bradstreet, qui couvre plus de 600 millions d'entités légales dont 11 millions en France, ce qui renforce la profondeur et la fiabilité des enrichissements proposés par l'IA.
Pour les directions Achats et conformité des grandes organisations, la dimension réglementaire de ce gain d'efficacité mérite d'être soulignée. La réduction du nombre de faux positifs transmis aux analystes améliore mécaniquement la qualité des décisions en aval, en concentrant l'attention humaine sur les alertes qui le justifient réellement. Dans un contexte où les autorités de contrôle évaluent la robustesse des dispositifs anticorruption et anti-blanchiment non seulement sur leur existence formelle mais sur leur effectivité opérationnelle, la capacité à présenter des taux de traitement plus élevés et des délais réduits constitue un argument de conformité à part entière.
L'IA au service de la LCB-FT dans les secteurs exposés
Les bénéfices de l'automatisation par IA s'avèrent particulièrement significatifs dans les secteurs soumis aux obligations les plus strictes de lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme. Les établissements financiers, les assurances, les cabinets d'audit et les directions juridiques des grands groupes industriels opèrent sous des régimes de contrôle qui imposent des vérifications périodiques sur l'ensemble de leur base tiers, y compris sur des partenaires déjà référencés. Chaque mise à jour de liste de sanctions ou chaque publication impliquant un dirigeant peut déclencher une nouvelle vague d'alertes à qualifier, sans que le volume de ressources humaines disponibles n'augmente à la même cadence.
La fonctionnalité IA d'indueD, en proposant une réponse proportionnée aux exigences des textes, améliore la qualité du matching en rendant les comparaisons plus précises grâce à des profils enrichis, réduit le bruit généré par les correspondances approximatives exigées par les référentiels LCB-FT, et permet aux organisations d'adapter leurs contrôles au niveau d'exigence réglementaire applicable à chaque catégorie de tiers. La conformité cesse ainsi d'être un exercice de volume pour redevenir une démarche d'analyse ciblée sur les risques qui en justifient le coût.
