La fraude aux paiements évolue rapidement. Les fraudeurs utilisent l’usurpation d’identité, la compromission de messageries professionnelles et des documents falsifiés pour détourner les paiements ou modifier les coordonnées bancaires des fournisseurs.
Pour les entreprises qui traitent un volume important de paiements B2B, les contrôles manuels et les règles statiques atteignent rapidement leurs limites. L’intelligence artificielle peut aider les équipes Finance et Trésorerie à analyser davantage de données, détecter des anomalies et prioriser les situations nécessitant une vérification approfondie.
L’IA ne remplace toutefois pas les contrôles internes, la séparation des tâches ni la validation humaine des paiements sensibles. Son rôle est de renforcer le dispositif existant en apportant davantage de contexte, de rapidité et de capacité d’analyse.
Selon l’ACFE, les entreprises perdent en moyenne environ 5 % de leur chiffre d’affaires à cause de la fraude professionnelle. Cette estimation concerne la fraude professionnelle au sens large et ne doit pas être interprétée comme une mesure spécifique de la fraude aux paiements ou de la fraude assistée par l’IA.
Une étude Trustpair publiée en 2026 indique par ailleurs que 71 % des entreprises interrogées ont constaté une hausse des tentatives de fraude assistées par l’IA. Ce chiffre doit être présenté avec sa méthodologie, sa population et sa période de référence, et ne doit pas être généralisé à toutes les entreprises.
À retenir
- L’IA peut contribuer à détecter les anomalies, enrichir le contexte de risque et prioriser les contrôles.
- La détection de la fraude par IA est particulièrement utile lorsqu’elle est associée à des données bancaires, fournisseurs et transactionnelles fiables.
- La vérification des coordonnées bancaires permet de contrôler la concordance entre un fournisseur déclaré et le compte bénéficiaire associé.
- Les modèles d’IA peuvent réduire le volume d’analyses manuelles, mais leur efficacité dépend des données, du paramétrage et du niveau de supervision.
- Une solution adaptée aux équipes Finance doit être explicable, traçable et intégrable aux ERP, aux outils Procure-to-Pay et aux solutions de trésorerie.
- L’IA ne doit pas prendre seule la décision finale sur un paiement à fort enjeu. Elle doit compléter les règles métier, la séparation des tâches et la validation humaine.
Qu’est-ce que la fraude fournisseur et pourquoi utiliser l’IA pour la détecter ?
La fraude fournisseur consiste à manipuler les données ou les processus liés à un fournisseur afin de détourner un paiement, créer une relation commerciale fictive ou obtenir un règlement indu.
Elle peut intervenir au moment de l’onboarding, lors d’une modification de coordonnées bancaires ou juste avant l’exécution d’un paiement.
Les données utilisées pour détecter ces fraudes peuvent inclure :
- les informations légales du fournisseur ;
- les coordonnées bancaires ;
- les historiques de paiement ;
- les adresses e-mail ;
- les demandes de modification ;
- les informations présentes sur les factures ;
- les liens entre les entités juridiques ;
- les signaux liés au comportement ou au contexte de la transaction.
Une solution d’IA peut analyser ces informations et faire ressortir des combinaisons inhabituelles. Elle peut notamment aider à identifier un changement soudain de compte bancaire, une facture qui ne correspond pas aux habitudes du fournisseur ou une demande provenant d’un environnement inhabituel.
L’IA ne constitue cependant pas une preuve autonome de fraude. Elle fournit des signaux et des recommandations qui doivent être interprétés selon la politique de risque de l’entreprise.
Quels types de fraude l’IA peut-elle contribuer à détecter ?
La fraude à la facture
Une facture frauduleuse peut concerner un bien ou un service qui n’a jamais été fourni. Elle peut également présenter un montant inhabituel, un fournisseur fictif ou des coordonnées bancaires différentes de celles enregistrées dans l’ERP.
Les contrôles possibles incluent :
- la comparaison avec les bons de commande ;
- le rapprochement avec les réceptions ;
- l’analyse des montants et des fréquences ;
- la vérification des coordonnées du fournisseur ;
- la détection de documents modifiés ou incohérents.
La compromission de messagerie professionnelle
La compromission de messagerie professionnelle, ou BEC, consiste à compromettre ou imiter une messagerie afin de demander un paiement, modifier un RIB ou transmettre une instruction urgente.
Un fraudeur peut, par exemple, se faire passer pour un fournisseur habituel et demander que le prochain paiement soit envoyé vers un nouveau compte bancaire.
Pour limiter ce risque, il est recommandé de combiner :
- une vérification indépendante de la demande ;
- un contrôle de l’adresse e-mail et du domaine ;
- une vérification du compte bancaire ;
- une procédure spécifique pour les changements sensibles ;
- une séparation entre la personne qui modifie les données et celle qui approuve le paiement.
Découvrez notre article sur la compromission de messagerie professionnelle.
La fraude au faux fournisseur
Dans ce scénario, un fraudeur crée ou introduit une fausse fiche fournisseur dans l’ERP. Il peut ensuite émettre des factures pour des prestations fictives et diriger les paiements vers un compte qu’il contrôle.
Une solution de contrôle peut contribuer à détecter :
- une entité juridique inexistante ;
- un compte bancaire incohérent ;
- une adresse e-mail inhabituelle ;
- un compte bancaire déjà associé à un autre fournisseur ;
- une demande créée en dehors du processus habituel ;
- des informations qui ne correspondent pas aux données officielles.
Retrouvez les principaux scénarios dans notre article consacré à la fraude au faux fournisseur.
Les erreurs de facturation
Toutes les anomalies ne sont pas nécessairement frauduleuses. Elles peuvent aussi résulter d’une erreur de saisie, d’un doublon, d’un mauvais rapprochement ou d’un changement de prix.
L’objectif d’une solution de détection n’est donc pas uniquement d’identifier les fraudes. Elle doit également permettre de repérer les anomalies et d’orienter les équipes vers le contrôle approprié.
Quels outils utiliser pour détecter les fausses factures fournisseurs ?
Les outils à évaluer dépendent de la nature du risque et de l’organisation existante.
La validation des comptes bancaires
La validation des comptes bancaires permet de vérifier qu’un identifiant bancaire respecte le format attendu. Les solutions plus avancées peuvent également contrôler la concordance entre les coordonnées bancaires et le fournisseur déclaré.
Ce contrôle est particulièrement utile :
- lors de la création d’un fournisseur ;
- lors d’une modification de RIB ;
- avant un premier paiement ;
- avant un paiement exceptionnel ;
- lors d’une migration ERP ;
- dans le cadre d’un audit du référentiel fournisseurs.
La vérification des coordonnées bancaires permet de compléter les contrôles de format par des vérifications adaptées au pays et aux sources de données disponibles.
L’analyse des documents
Les outils d’analyse documentaire peuvent détecter :
- des modifications de mise en page ;
- des incohérences de dates ;
- des métadonnées inhabituelles ;
- des différences entre plusieurs documents ;
- des variations anormales dans les informations de paiement.
Ces fonctionnalités doivent être évaluées séparément. Toutes les solutions de détection de fraude ne proposent pas nécessairement de l’analyse documentaire avancée.
Le rapprochement des données
Le rapprochement entre facture, commande et réception peut aider à détecter une incohérence avant le paiement. Il peut être complété par :
- une comparaison avec les données historiques ;
- une vérification de la fiche fournisseur ;
- un contrôle du compte bénéficiaire ;
- une analyse du montant ;
- une vérification des règles d’approbation.
Cette approche est parfois appelée rapprochement à trois niveaux ou three-way matching.
Quels contrôles associer à une solution de détection par IA ?
L’IA est plus efficace lorsqu’elle est intégrée à un dispositif de contrôle cohérent.
La séparation des tâches
Une même personne ne devrait pas pouvoir créer un fournisseur, modifier ses coordonnées bancaires et approuver le paiement correspondant sans contrôle complémentaire.
La séparation des tâches permet de limiter les risques d’erreur et de fraude interne.
La double approbation
Les modifications de coordonnées bancaires, les paiements urgents et les paiements vers de nouveaux bénéficiaires peuvent nécessiter une seconde validation.
Cette procédure doit préciser :
- qui vérifie la demande ;
- par quel canal ;
- dans quel délai ;
- quelles preuves doivent être conservées ;
- quand le paiement doit être bloqué.
La surveillance après l’onboarding
La validation initiale ne suffit pas toujours. Les fournisseurs modifient leurs informations au cours de la relation commerciale.
Une surveillance continue du référentiel fournisseurs peut permettre de repérer les changements importants et de déclencher une nouvelle vérification.
La formation des équipes
Les collaborateurs doivent savoir reconnaître :
- une demande urgente inhabituelle ;
- une modification de RIB ;
- une adresse e-mail suspecte ;
- une pression exercée par un interlocuteur ;
- une facture qui ne correspond pas aux habitudes ;
- une demande de contournement du processus habituel.
Les outils automatisés renforcent les contrôles, mais ils ne remplacent pas la sensibilisation des équipes.
Quels sont les bénéfices de la détection de fraude par IA ?
Identifier plus rapidement les anomalies
Une solution automatisée peut analyser les données plus rapidement qu’une vérification manuelle, notamment lorsqu’elle est intégrée à l’ERP ou au processus de paiement.
Elle peut faire ressortir les changements ou les situations qui nécessitent une investigation avant que le paiement soit exécuté.
Traiter davantage de données
L’automatisation permet de contrôler une population plus importante de fournisseurs et de paiements. Cela est particulièrement utile pour les entreprises qui travaillent avec plusieurs filiales, plusieurs ERP ou des fournisseurs internationaux.
La couverture dépend toutefois des pays, des types de comptes, des sources disponibles, des connecteurs et du niveau d’intégration.
Trustpair indique proposer des contrôles de validation bancaire dans jusqu’à 190 pays. Cette couverture ne signifie pas nécessairement que la même méthode ou le même niveau de vérification est disponible dans chaque pays.
Réduire les contrôles manuels
Une solution peut aider les équipes à réduire les appels de vérification, les recherches dans plusieurs bases et les rapprochements manuels.
Le gain réel dépend du volume de fournisseurs, de la fréquence des changements, du taux d’automatisation et du niveau de maturité du processus existant. Les promesses de réduction doivent donc être mesurées sur un périmètre et une période définis.
Réduire les faux positifs
Un système bien paramétré doit distinguer les évolutions normales des comportements réellement inhabituels.
Par exemple, une augmentation temporaire des paiements vers un fournisseur stratégique ne doit pas nécessairement être considérée comme une fraude. Le système doit prendre en compte le contexte, l’historique et les règles propres à l’entreprise.
Faciliter l’audit
Une solution doit conserver suffisamment d’informations pour comprendre :
- quelle donnée a été contrôlée ;
- quelles sources ont été utilisées ;
- quels signaux ont été détectés ;
- quelle décision a été prise ;
- par quel utilisateur ;
- à quelle date ;
- avec quelle justification.
L’explicabilité et la traçabilité sont particulièrement importantes lorsque les contrôles concernent des paiements importants ou des fournisseurs stratégiques.
Adapter les contrôles aux nouvelles menaces
Les méthodes de fraude évoluent. Une solution efficace doit pouvoir actualiser ses règles, ses sources et ses modèles.
Cela ne signifie pas nécessairement que tous les modèles se mettent à jour automatiquement. La gouvernance du modèle, la validation des évolutions et le suivi des performances doivent être documentés.
Améliorer l’efficacité opérationnelle
L’automatisation peut libérer du temps pour les équipes Finance, Trésorerie, Achats et Comptabilité fournisseurs.
Ce temps peut être consacré à :
- l’analyse des cas à risque ;
- l’amélioration des processus ;
- la gouvernance du référentiel ;
- la gestion des fournisseurs stratégiques ;
- la prévention des incidents ;
- l’amélioration des contrôles internes.
Contribuer à la maîtrise des risques réglementaires
Une solution peut aider à documenter certains contrôles et à renforcer la traçabilité. Elle ne garantit toutefois pas à elle seule la conformité au RGPD, à DORA, à l’AI Act, à PSD2, à l’AMLR ou à une autre réglementation.
Les certifications et rapports de sécurité doivent également être distingués des obligations réglementaires. ISO/IEC 27001 correspond à une certification de système de management. SOC 2 Type 2 correspond à un rapport d’attestation. PCI DSS répond à un périmètre spécifique lié aux données de cartes de paiement.
Quelles fonctionnalités rechercher dans un logiciel de détection de fraude ?
La détection des anomalies
Un système d’analyse des anomalies compare les nouveaux événements avec les habitudes observées.
Il peut notamment prendre en compte :
- le montant ;
- la fréquence ;
- le fournisseur ;
- la filiale ;
- le pays ;
- le compte bancaire ;
- l’utilisateur à l’origine de la demande ;
- le moment de l’opération ;
- les modifications récentes ;
- les données historiques.
Les seuils doivent pouvoir être adaptés au profil de l’entreprise. Un paiement important peut être normal pour une grande entreprise industrielle et inhabituel pour une petite filiale.
La réduction des faux positifs
Pour limiter les alertes inutiles, la solution doit pouvoir intégrer :
- les décisions prises par les analystes ;
- les règles propres à chaque entité ;
- les niveaux de risque ;
- les seuils de matérialité ;
- l’historique des paiements ;
- les profils de fournisseurs ;
- les exceptions validées.
La priorité n’est pas d’éliminer toutes les alertes, mais de faire ressortir celles qui méritent réellement une investigation.
La vérification du compte avant paiement
Une solution de sécurisation des paiements doit pouvoir contrôler les coordonnées bancaires avant l’exécution du paiement, lorsque le processus et l’intégration le permettent.
Ce contrôle peut porter sur :
- le format de l’IBAN ou du compte ;
- la banque ;
- le pays ;
- le titulaire déclaré ;
- l’existence de changements récents ;
- la cohérence avec les données du fournisseur ;
- les éventuels signaux de risque.
Il est important de distinguer le résultat d’une vérification, une alerte, une recommandation et un blocage effectif. Le comportement dépend de l’intégration, des règles configurées et du processus de validation de l’entreprise.
L’intégration aux ERP et aux outils de trésorerie
Une solution doit pouvoir s’intégrer aux environnements utilisés par les équipes :
- SAP ;
- Oracle ;
- Sage ;
- Coupa ;
- Ivalua ;
- outils de trésorerie ;
- plateformes Procure-to-Pay ;
- systèmes de gestion des cas ;
- solutions SIEM, lorsque cela est pertinent.
Les intégrations peuvent être réalisées au moyen de connecteurs, d’API, de fichiers ou de flux SFTP.
Consultez les intégrations Trustpair et les pages dédiées à SAP S/4HANA, SAP Ariba et Coupa.
Comment choisir une solution de détection de fraude par IA ?
Vérifier la couverture fonctionnelle
Commencez par définir les fraudes que vous souhaitez traiter :
- fraude au faux fournisseur ;
- modification frauduleuse de RIB ;
- compromission de messagerie ;
- paiements inhabituels ;
- fraude documentaire ;
- usurpation d’identité ;
- fraude interne ;
- paiements vers des comptes à risque.
Toutes les solutions ne couvrent pas les mêmes scénarios. Une solution spécialisée dans la fraude e-commerce ne répondra pas nécessairement aux besoins d’une équipe qui souhaite vérifier les coordonnées bancaires de ses fournisseurs.
Évaluer l’explicabilité
Demandez à voir un exemple concret de résultat :
- Quels signaux sont affichés ?
- Comment l’utilisateur comprend-il l’alerte ?
- Peut-il documenter sa décision ?
- Les règles et les modèles sont-ils auditables ?
- Les informations peuvent-elles être exportées ?
- Les alertes peuvent-elles être priorisées ?
Une solution qui produit un score sans explication peut être difficile à utiliser dans un processus financier.
Vérifier la couverture géographique
Demandez :
- quels pays sont couverts ;
- quelles méthodes sont disponibles selon les pays ;
- quelles banques ou sources sont utilisées ;
- quels délais de réponse sont observés ;
- quelles données sont accessibles pour les comptes internationaux ;
- comment sont traités les cas non confirmés.
La couverture affichée ne doit pas être interprétée comme une garantie de résultat identique dans tous les pays.
Examiner les capacités d’intégration
Vérifiez le type d’intégration proposé :
- connecteur natif ;
- API REST ;
- SFTP ;
- traitement par lots ;
- intégration dans l’ERP ;
- intégration dans l’outil de trésorerie ;
- intégration dans le processus de création fournisseur ;
- intégration dans le fichier de paiement.
Il est également important de comprendre si la solution peut réellement bloquer une opération ou si elle se limite à générer une alerte.
Comparer le niveau de sécurité
Examinez :
- les certifications ;
- les rapports d’attestation ;
- le chiffrement ;
- la gestion des accès ;
- la journalisation ;
- la conservation des données ;
- les sous-traitants ;
- la continuité d’activité ;
- la gestion des incidents ;
- les droits d’audit ;
- les mécanismes de réversibilité.
Mesurer le coût total
Le coût ne se limite pas à la licence. Prenez en compte :
- l’implémentation ;
- l’intégration ;
- la reprise des données ;
- la formation ;
- le support ;
- les contrôles par fournisseur ;
- les appels API ;
- les évolutions ;
- la maintenance ;
- la gestion des exceptions.
À quoi ressemble une feuille de route réaliste ?
Phase 1 : cadrage
Définissez :
- les flux concernés ;
- les types de fraude prioritaires ;
- les fournisseurs et filiales concernés ;
- les systèmes à connecter ;
- les équipes responsables ;
- les indicateurs de succès ;
- les règles de blocage ou d’escalade.
Phase 2 : cartographie des données
Analysez les données disponibles :
- référentiel fournisseurs ;
- coordonnées bancaires ;
- historique des paiements ;
- données ERP ;
- données achats ;
- informations légales ;
- demandes de modification ;
- alertes existantes.
Cette étape permet d’identifier les données réellement exploitables et les éventuelles lacunes.
Phase 3 : intégration et tests
Testez :
- les flux entrants et sortants ;
- les délais de réponse ;
- les cas confirmés ;
- les cas non confirmés ;
- les doublons ;
- les changements de coordonnées ;
- les exceptions ;
- la gestion des droits ;
- la piste d’audit.
Phase 4 : déploiement progressif
Commencez avec une population représentative, par exemple :
- les fournisseurs à fort volume de paiement ;
- les fournisseurs internationaux ;
- les nouveaux fournisseurs ;
- les fournisseurs ayant récemment modifié leurs coordonnées ;
- une filiale pilote.
Comparez les résultats avec la situation initiale avant d’étendre le périmètre.
Phase 5 : amélioration continue
Après le déploiement :
- mesurez les indicateurs ;
- analysez les faux positifs ;
- ajustez les seuils ;
- documentez les exceptions ;
- formez les nouveaux utilisateurs ;
- actualisez les règles ;
- contrôlez la qualité des sources ;
- réalisez des revues régulières.
Comment comparer les principales solutions ?
Le tableau ci-dessous doit être présenté comme une comparaison par cas d’usage, et non comme un classement indépendant. Les solutions mentionnées ne répondent pas toutes aux mêmes besoins.
| Solution | Positionnement principal | Cas d’usage à privilégier |
|---|---|---|
| Trustpair | Sécurisation des paiements B2B, vérification des coordonnées bancaires fournisseurs et prévention de la fraude au virement | Équipes Finance, Trésorerie, Achats et Comptabilité fournisseurs |
| Feedzai | Surveillance des transactions, lutte contre la criminalité financière et AML | Banques, fintechs et institutions réglementées |
| Sift | Prévention de la fraude numérique, fraude au paiement et prise de contrôle de comptes | Entreprises digitales, e-commerce et marketplaces |
| BioCatch | Analyse comportementale et signaux liés à l’appareil ou à la session | Banques et institutions protégeant leurs parcours clients |
| SEON | Prévention de la fraude, vérification d’identité, AML et analyse d’empreinte numérique | Entreprises ayant besoin d’une analyse d’identité et de signaux digitaux |
La meilleure solution dépend donc de votre objectif principal : sécuriser des paiements fournisseurs, surveiller des transactions bancaires, protéger un parcours client ou détecter des comportements inhabituels.
Pour une comparaison plus orientée marché français, consultez également notre article sur les meilleurs logiciels anti-fraude.
Quels indicateurs suivre pour mesurer l’efficacité de la solution ?
| KPI | Définition |
|---|---|
| Montant des pertes liées à la fraude | Évolution du montant des fraudes confirmées sur une période donnée |
| Taux de faux positifs | Pourcentage d’alertes finalement classées comme non pertinentes |
| Délai de détection | Temps entre l’apparition d’un signal et son identification |
| Délai de remédiation | Temps entre l’alerte et la résolution du cas |
| Taux de récupération | Montant récupéré après une erreur ou une fraude |
| Taux de vérification bancaire | Pourcentage de comptes concernés par un contrôle |
| Taux d’alertes traitées | Pourcentage d’alertes examinées dans le délai défini |
| Temps consacré aux contrôles | Temps passé par les équipes avant et après automatisation |
| Retour sur investissement | Comparaison entre les coûts de la solution et les bénéfices mesurés |
Ces indicateurs doivent être accompagnés d’une période, d’un périmètre, d’une population et d’une méthode de calcul clairement définis.
Recommandations finales
Avant de choisir une solution de détection de fraude par IA, vérifiez qu’elle est :
Scalable
Elle doit pouvoir accompagner l’augmentation du nombre de fournisseurs, de filiales, de paiements et de pays couverts.
Explicable
Les équipes doivent comprendre pourquoi une alerte a été générée et quelles actions sont recommandées.
Intégrable
Les contrôles doivent pouvoir s’insérer dans les outils déjà utilisés par les équipes Finance, Trésorerie, Achats et Comptabilité fournisseurs.
Complémentaire aux contrôles existants
L’IA doit renforcer la séparation des tâches, les validations indépendantes, la vérification des coordonnées bancaires et la surveillance continue. Elle ne doit pas être présentée comme un remplacement complet du contrôle interne.
Adaptée à votre cas d’usage
Une solution de détection de fraude adaptée au B2B doit être capable de traiter les problématiques spécifiques aux fournisseurs et aux paiements, notamment la fraude au faux fournisseur, la modification de RIB et la compromission de messagerie professionnelle.
Découvrez comment Trustpair aide les entreprises à sécuriser leurs paiements et à vérifier les coordonnées bancaires de leurs fournisseurs.
Demandez une démo de Trustpair pour échanger avec un expert sur vos enjeux de prévention de la fraude.