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Édition · 25 mai 2026
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FORMATION IA

IA pour les équipes criminalité financière, LCB-FT et KYC

Outillez vos équipes conformité et fraude pour évaluer, déployer et gouverner l'IA dans la détection de la criminalité financière.

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Format
programme
Durée
24-36h
Niveau
practitioner
Taille de groupe
6-20
Prix / participant
€3K-€7K
Prix groupe
€18K-€45K
Public
Responsables conformité, analystes AML, responsables des opérations fraude et gestionnaires de risques dans les banques, fintechs et institutions de paiement
Prérequis
Connaissance pratique de la réglementation AML/KYC et des typologies de criminalité financière ; aucun codage requis, mais une aisance à la lecture des rapports de sorties modèle est attendue

Ce qu'elle couvre

Ce programme de niveau praticien couvre l'application de l'IA et du machine learning dans la lutte contre le blanchiment d'argent, les processus KYC et la détection des fraudes. Les participants apprennent le fonctionnement des systèmes modernes de surveillance des transactions, l'utilisation de la résolution d'entités et de l'analytique de graphes pour détecter les réseaux cachés, et comment évaluer les offres des fournisseurs au regard des attentes réglementaires (ABE, FinCEN, GAFI). Le programme combine études de cas, exercices pratiques d'évaluation de fournisseurs et un atelier d'amélioration de la qualité des déclarations de soupçon.

À l'issue, vous saurez

  • Évaluer de façon critique la fiche modèle d'un fournisseur IA de surveillance des transactions par rapport aux attentes d'explicabilité de l'EBA et FATF
  • Associer une typologie de blanchiment de capitaux à la technique de détection appropriée (analyse de graphe ou ML)
  • Concevoir un flux de travail d'amélioration de la qualité SAR utilisant la génération narrative assistée par IA avec portes d'examen humain
  • Construire une fiche d'évaluation RFP fournisseur qui teste les taux de faux positifs, les politiques de dérive modèle et les exigences de piste d'audit
  • Articuler les obligations de gestion des risques modèles (SR 11-7 / SS1/23) applicables à un modèle fraude IA en production

Sujets abordés

  • Différences entre la surveillance des transactions basée sur le ML et les systèmes basés sur des règles, et quand utiliser l'un ou l'autre
  • Résolution d'entités et analyses de graphes pour découvrir les réseaux de bénéficiaires occultes et les réseaux de mules
  • Rédaction de SAR assistée par IA : améliorer la qualité narrative, réduire les faux positifs et respecter les attentes réglementaires
  • Automatisation KYC : vérification documentaire, contrôles biométriques et surveillance continue avec IA
  • Attentes réglementaires sur l'IA explicable de la part de l'EBA, FATF, FCA et guidance de gestion des risques modèles de FinCEN
  • Évaluation du paysage des fournisseurs : évaluer NICE Actimize, Quantexa, Feedzai, Napier et alternatives open-source
  • Gestion des risques modèles (SR 11-7 / SS1/23) appliquée aux modèles AML et fraude
  • Biais, équité et obligations de recours dans les décisions automatisées de lutte contre la criminalité financière

Modalité

Livré sous forme de programme mixte sur trois à quatre semaines : deux sessions complètes d'une journée dirigées par instructeur (distantes ou sur site) encadrent quatre ateliers en ligne facilités de 90 minutes. Environ 60 % du temps est pratique, exercices d'évaluation fournisseur, ensembles de données de cas anonymisés et un projet de fin d'études sur la refonte du flux de travail SAR. Les participants reçoivent un kit de référence typologies, un modèle d'évaluation fournisseur et un accès au canal Slack privé de la cohorte pour les discussions entre pairs.

Ce qui fait que ça marche

  • Impliquer conjointement conformité, informatique et audit interne dès le premier jour pour que les responsabilités de gouvernance modèle soient claires avant la mise en service
  • Conduire une période de mise en parallèle structurée (au moins 90 jours) comparant les alertes IA aux sorties de règles héritées avant la désactivation de l'ancienne logique
  • Établir une boucle de revue des faux positifs documentée qui alimente les cadences de réentraînement modèle et est visible aux régulateurs
  • Obtenir un engagement réglementaire explicite (réunions de pré-candidature avec la FCA, DNB ou BaFin) lors du déploiement d'une IA novatrice dans des scénarios de détection à haut risque

Erreurs fréquentes

  • Déployer une surveillance des transactions IA en remplacement direct du moteur de règles sans établir une période de validation en parallèle, ce qui entraîne des conclusions de risque modèle réglementaire
  • Traiter l'explicabilité comme une case à cocher plutôt que de concevoir dès le départ des codes de raison prêts pour audit, créant des problèmes de défendabilité SAR
  • Sous-estimer les problèmes de qualité des données, les données incomplètes sur les bénéficiaires réels et les formats de noms incohérents dégradent significativement la précision de la résolution d'entités
  • Sélectionner les fournisseurs uniquement sur la réduction des faux négatifs sans négocier l'accès à la documentation modèle nécessaire pour la validation interne en vertu de SR 11-7

Quand NE PAS suivre cette formation

Ce programme n'est pas approprié pour une équipe qui n'a pas encore implémenté un système de surveillance des transactions AML de base, la conception des processus AML fondamentaux et la littératie réglementaire doivent d'abord venir avant que l'augmentation IA n'ajoute de la valeur.

Fournisseurs à considérer

Sources

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