IBAN, fiches de paie, justificatifs de domicile, relevés bancaires. Cirkles ne cherche pas seulement à savoir si un document est authentique. Il analyse des dizaines de paramètres documentaires et contextuels pour détecter les schémas qui précèdent statistiquement la fraude. Avant que vous en soyez victime.
En 2026, un faux bulletin de salaire se génère en quelques minutes. Un relevé bancaire falsifié ne présente aucune anomalie visible. Un IBAN frauduleux passe tous les contrôles standards. Les méthodes de vérification traditionnelles n'ont pas été conçues pour faire face à ces techniques. Les fraudeurs, eux, le savent depuis longtemps.
Une équipe de 5 personnes ne peut pas traiter 500 dossiers par jour avec la même rigueur. Les fraudeurs le savent : ils déposent en volume, aux heures de pointe, sur plusieurs acteurs en parallèle.
Les outils de falsification IA produisent des documents que l'œil humain ne distingue plus des originaux. Le contrôle visuel est mort. L'analyse multi-paramétrique l'a remplacé.
Un document peut être parfaitement authentique. Ce qui trahit la fraude, c'est la combinaison de dizaines de signaux : la façon dont le dossier a été constitué, les incohérences mineures entre les pièces, le comportement digital du déposant. Ces signaux, pris séparément, ne signifient rien. Ensemble, ils dessinent un schéma.
Un template de fausse fiche de paie qui circule depuis trois semaines dans votre secteur : vous ne pouvez pas le savoir seul. Cirkles, si. Parce que le réseau l'a déjà vu.
« La capacité à distinguer les vrais signaux de fraude des faux positifs nous a permis d'optimiser à la fois l'expérience client et l'efficacité opérationnelle. »
Responsable Prévention de la Fraude
C'est ici que Cirkles change de catégorie.
La plupart des solutions analysent un document pour déterminer s'il est falsifié. C'est nécessaire, et insuffisant. Parce que le document peut être parfaitement authentique. C'est le profil qui ment.
Nos modèles analysent des dizaines de paramètres en simultané (documentaires, comportementaux, contextuels) et les font varier pour détecter les configurations qui, statistiquement, précèdent la fraude. Pas parce que cet individu est fiché quelque part. Parce que ce qu'il fait ressemble à ce que font ceux qui fraudent.
Vous n'êtes pas alerté uniquement parce qu'il est connu. Vous êtes alerté parce que son comportement dessine un schéma.
Un document falsifié ne laisse pas toujours de trace visible. Nos modèles examinent l'authenticité formelle, la cohérence interne, les métadonnées, les anomalies typographiques et les signatures de génération IA — enrichis en permanence par les patterns de falsification les plus récents remontés par le réseau.
Validité structurelle, cohérence BIC/banque, croisement du titulaire avec l'identité déclarée — et corrélation avec les patterns comportementaux associés aux comptes mules dans le réseau. Un IBAN techniquement valide peut appartenir à un profil dont le schéma de dépôt ressemble, sur une dizaine de paramètres, à ceux des mules signalées dans l'écosystème. Cirkles fait la différence.
Fiches de paie, relevés bancaires, justificatifs de domicile, attestations : analyse multi-paramétrique en temps réel. Nos modèles sont entraînés en continu sur les techniques de falsification émergentes détectées dans le réseau. Un outil de fraude nouveau est cartographié en quelques jours.
Avis d'imposition, factures TELECOM, IBAN certifié, données récupérées directement à leur source officielle. La falsification devient structurellement impossible. Zéro surface d'attaque.
Chez Cirkles, chaque module renforce les autres. L'analyse documentaire est connectée à la fraude à l'identité, au schéma complexe et au score de fraude — leurs signaux se croisent. Un faux justificatif de domicile remonte dans le score d'identité. Une liasse suspecte affecte le score entreprise. Le schéma se révèle dans l'ensemble, pas dans chaque pièce prise isolément.
Authenticité, cohérence, schémas comportementaux
Croisement identité / document / biométrie / réseau
Liasse fiscale, bilans, bénéficiaires effectifs
Données certifiées, surface d'attaque nulle
