Détection des Fraudes Financières avec l’IA
📌 PROGRAMME DE FORMATION
Détection des Fraudes Financières avec l’IA
📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 14 heures (2 jours)
🎯 Public cible : Analystes financiers, responsables conformité (KYC/AML), risk managers, experts en cybersécurité, auditeurs internes, data scientists, banques, assurances et fintechs.
🎯 OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
✅ Comprendre les typologies de fraudes financières et leurs implications économiques.
✅ Mettre en place des modèles de détection de fraude basés sur l’IA et le Machine Learning.
✅ Automatiser la surveillance des transactions pour prévenir le blanchiment d’argent et la fraude.
✅ Utiliser l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle pour détecter des anomalies.
✅ Déployer des outils de cybersécurité et de gestion des risques pour lutter contre la fraude financière.
📖 CONTENU DE LA FORMATION
📌 MODULE 1 : Introduction à la Fraude Financière et l’IA
🔹 Typologies des fraudes financières : fraude aux paiements, fraude fiscale, blanchiment d’argent, fraude bancaire, cyberattaques
🔹 Rôle de l’intelligence artificielle dans la surveillance des transactions financières
🔹 Réglementations et cadres légaux (AML, KYC, FATF, RGPD, PSD2)
🔹 Étude de cas : Fraudes bancaires et IA dans la détection des activités suspectes
📌 MODULE 2 : Techniques d’Apprentissage Automatique pour la Détection de Fraude
🔹 Présentation des algorithmes utilisés en détection de fraude :
- Forêts aléatoires et régression logistique pour la classification des transactions
- Réseaux de neurones et Deep Learning pour la détection avancée
- Clustering et anomalies : K-Means, Isolation Forest
- Apprentissage supervisé vs non supervisé pour la détection des fraudes
🔹 Atelier pratique : Détection des transactions suspectes avec Python et Scikit-learn
📌 MODULE 3 : Analyse des Transactions et Détection d’Anomalies avec IA
🔹 Collecte et traitement des données financières en temps réel
🔹 Détection des comportements suspects à l’aide du Machine Learning
🔹 Modélisation des comportements clients normaux vs frauduleux
🔹 Atelier pratique : Déploiement d’un modèle IA pour détecter des anomalies sur un dataset financier
📌 MODULE 4 : Automatisation de la Lutte Contre la Fraude avec l’IA
🔹 Mise en place d’un système d’alerte automatique basé sur l’IA
🔹 IA et conformité réglementaire : vérification des identités KYC/AML
🔹 Intégration d’outils d’IA dans les systèmes de paiement et banques digitales
🔹 Étude de cas : Comment les banques utilisent l’IA pour réduire les pertes liées à la fraude
📌 MODULE 5 : Sécurisation des Transactions et Cybersécurité Financière
🔹 Cryptographie et IA : protection des données sensibles et transactions sécurisées
🔹 Blockchain et IA : détection des fraudes sur les réseaux décentralisés
🔹 Prévention des attaques via l’analyse comportementale des utilisateurs
🔹 Atelier final : Mise en œuvre d’un tableau de bord pour le suivi des fraudes en temps réel
🛠 MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE
🎯 Études de cas réels sur des fraudes financières et leurs impacts
🎯 Manipulation d’outils d’analyse des fraudes avec IA
🎯 Ateliers pratiques en Python pour créer et tester des modèles de détection
🎯 Développement d’une stratégie de lutte contre la fraude appliquée au secteur bancaire et fintech
✅ PRÉREQUIS & MODALITÉS D’ACCÈS
📌 Pré-requis : Connaissances de base en finance, risque ou data science recommandées
📌 Modalité d’accès : Formation en présentiel ou à distance
🎓 MODALITÉS D’ÉVALUATION & CERTIFICATION
📍 Évaluation continue via des mises en pratique et des études de cas
📍 QCM final pour valider les compétences acquises
📍 Certification Netz Informatique délivrée en fin de formation
💶 TARIFICATION & FINANCEMENT
💰 Coût de la formation : 1 500€ / participant
💰 Éligible aux financements CPF, OPCO, Employeurs, Fonds de formation
