L’émergence d’une intelligence artificielle générative de plus en plus réaliste transforme les risques de fraude et d’usurpation. S’appuyer sur une approche permettant de rétablir un signal de confiance fiable dans les contenus numériques est devenu une nécessité pour rendre l’IA vérifiable, traçable et maîtrisable à grande échelle.
Créer un environnement de confiance dans de nombreux cas d’usage
Neutraliser la fraude à l’IA nécessite de mettre en place des dispositifs éprouvés et intégrés. L’objectif est de garantir que les documents sont authentiques et qu’ils n’ont pas été altérés ou manipulés par l’IA. Cela permet de mener à bien des opérations à forte valeur ajoutée et de sécuriser des processus complexes.
Les secteurs de la banque, de la finance et de l’assurance sont particulièrement exposés aux fraudes documentaires, usurpations d’identité et attaques par deepfakes. Dans ce contexte, il est indispensable d’intégrer des dispositifs de sécurité dans les parcours critiques tels que l’onboarding, le KYC, la gestion et la déclaration de sinistres, ainsi que la validation de transactions. Cela permet d’éviter des fraudes à fort impact financier et de renforcer les systèmes existants.
D’autres secteurs, tels que les administrations publiques, le e-commerce et les grandes entreprises, doivent également sécuriser leurs processus internes face à des menaces comme la fraude au président, les faux documents, les contenus manipulés et le phishing.
Utiliser des technologies complémentaires
Deux approches émergent pour contrer ces menaces : l’analyse forensique approfondie et le watermarking. La première vise à révéler si un contenu a été produit ou manipulé par une IA, tandis que la seconde consiste à générer un tatouage numérique invisible et robuste sur tous les types de contenus générés par IA.
La détection repose sur l’analyse des microsignaux et des artefacts laissés par les modèles génératifs, tels que des anomalies dans les pixels et des incohérences physiques ou sémantiques. Le watermarking as une traçabilité native des contenus par l’injection contrôlée de microsignaux au moment de la génération, créant ainsi une empreinte unique et indissociable de la source.
Cette approche permet d’anticiper les risques liés aux deepfakes et à la fraude augmentée par l’IA, contribuant ainsi à un monde numérique plus transparent.
Par Anthony LEVEL chez Label4.ai
