Pourquoi la fraude se combat mieux en réseau qu'en silo

Pourquoi l'approche en silo atteint ses limites

La plupart des dispositifs anti-fraude ont été conçus pour protéger un périmètre : vos produits, vos parcours, votre historique de clients. Ce modèle a longtemps suffi, parce que la fraude était surtout opportuniste. Ce n'est plus le cas. Dans son évaluation de la menace publiée en mars 2025 (EU-SOCTA), Europol constate que les schémas de fraude en ligne ont atteint une ampleur, une variété, une sophistication et une portée sans précédent.

En France, l'Observatoire de la sécurité des moyens de paiement indique dans son rapport 2024 que le montant annuel de la fraude aux moyens de paiement est stable depuis 2022, juste au-dessous du seuil de 1,2 milliard d'euros. Cette stabilité globale masque un déplacement des attaques : les fraudeurs vont là où les contrôles sont les plus faibles, et changent de cible dès qu'un acteur se protège.

Le problème structurel est simple : un fraudeur organisé ne dépose pas un dossier, il en dépose dix, chez dix organisations différentes, souvent dans la même semaine. Chaque organisation ne voit qu'une tentative isolée, qui peut paraître parfaitement normale. Le schéma, lui, n'est visible que lorsqu'on rapproche les tentatives.

Ce que recouvre l'intelligence collective appliquée à la fraude

L'intelligence collective contre la fraude consiste à faire bénéficier chaque organisation de ce que les autres ont déjà observé, sans que les dossiers clients ne circulent. Il ne s'agit pas de mettre en commun des fichiers, mais de mutualiser une connaissance : quelles combinaisons de signaux ont précédé une fraude avérée, et où.

Partager des schémas, pas des données clients

Une démarche collective bien conçue distingue ce qui peut circuler de ce qui doit rester chez chaque membre :

• Peut circuler : des empreintes anonymisées, des signaux agrégés, des configurations statistiques associées à une fraude.
• Ne doit pas circuler : l'identité des clients, les documents originaux, les données nominatives ou commerciales.

Cette distinction est à la fois une exigence de conformité et une condition d'adhésion : aucune direction juridique n'acceptera de transmettre ses dossiers à des concurrents.

Une mémoire vivante plutôt qu'une liste noire

Une liste noire répond à une question limitée : cette personne ou cette entité est-elle déjà connue pour fraude ? Les fraudeurs organisés la contournent facilement en changeant d'identité, de société ou de coordonnées. Une mémoire collective des schémas répond à une autre question : ce dossier ressemble-t-il, par la combinaison de ses caractéristiques, à des dossiers qui se sont révélés frauduleux ailleurs ? C'est cette seconde question qui permet de détecter des fraudeurs encore inconnus.

Ce que le réseau voit et qu'un acteur seul ne peut pas voir

Certains signaux n'ont de sens qu'à l'échelle de plusieurs organisations. Pris isolément, ils sont anodins ; rapprochés, ils deviennent des indicateurs forts.

• La réutilisation d'éléments : un même IBAN, un même numéro de téléphone ou une même adresse rattachés à des identités différentes chez plusieurs membres.
• Les modèles de faux documents : un gabarit de bulletin de salaire ou de relevé bancaire falsifié qui circule dans un secteur et réapparaît chez plusieurs acteurs.
• Les réseaux de personnes : un dirigeant ou un prête-nom présent dans plusieurs structures signalées, même lorsque chaque société paraît saine sur les registres publics.
• La vélocité : une série de demandes déposées en peu de temps chez des acteurs différents, signe fréquent d'une attaque coordonnée.

Partager sans exposer : le cadre juridique

Le partage d'informations à des fins de lutte contre la fraude n'est pas une zone grise réglementaire. Le règlement général sur la protection des données (RGPD) le prévoit explicitement : son considérant 47 précise que le traitement de données à caractère personnel strictement nécessaire à des fins de prévention de la fraude constitue un intérêt légitime du responsable du traitement. Le mot « strictement » compte : la minimisation des données, la limitation des finalités et la sécurité restent des obligations.

Le législateur européen pousse désormais dans le sens du partage. L'accord politique provisoire conclu le 27 novembre 2025 entre le Conseil et le Parlement européen sur le nouveau règlement relatif aux services de paiement prévoit, entre autres, que les prestataires de services de paiement devront partager entre eux des informations liées à la fraude, et que le nom du bénéficiaire devra être vérifié par rapport à l'IBAN avant tout virement.

Des dispositifs mutualisés existent déjà à grande échelle. Au Royaume-Uni, les membres de Cifas ont enregistré plus de 444 000 cas dans la base nationale de fraude en 2025, un record, et l'organisation estime à 2,4 milliards de livres les pertes évitées par ses membres sur l'année.

Mettre en place une démarche collective : les étapes clés

Rejoindre un réseau de détection ne se résume pas à brancher une API. Les organisations qui en tirent le plus de valeur suivent généralement une démarche structurée :

1. Cartographier vos pertes : identifiez les parcours où la fraude coûte le plus (entrée en relation, octroi de crédit, référencement fournisseur) et ceux où les faux positifs pénalisent le plus vos clients légitimes.
2. Qualifier vos retours : un réseau n'apprend que si les dossiers sont étiquetés. Organisez le retour d'information entre vos équipes de recouvrement, de conformité et de contrôle pour confirmer ou infirmer les alertes.
3. Définir la gouvernance : qui décide des seuils, qui traite les alertes, qui valide les évolutions de la politique de risque ?
4. Exiger l'explicabilité : chaque alerte doit être accompagnée des signaux qui l'ont produite, pour que vos analystes puissent décider et justifier leur décision.
5. Mesurer : suivez le taux de fraude détectée, le taux de faux positifs et le temps de traitement avant et après le déploiement.

Comment Cirkles applique ce principe

Cirkles est construit autour de cette logique de réseau. Chaque dossier traité par un membre, qu'il soit validé, signalé ou rejeté, enrichit des modèles partagés. Pour le référentiel mutualisé, la règle est stricte : entre membres du réseau ne circule que la qualification d'une entité comme frauduleuse. Le dossier qui l'a établie, les données du client qui l'a signalée, ses volumes et ses taux ne circulent pas. Chaque client dispose d'un espace logique cloisonné par construction : un membre apprend qu'une société est connue, il n'apprend rien de qui l'a rencontrée.

Concrètement, les modèles croisent des signaux documentaires, comportementaux et contextuels pour repérer les configurations qui, statistiquement, précèdent la fraude, sans attendre qu'un individu soit connu. Sur la fraude à l'identité, cela permet de signaler un dossier dont chaque élément paraît valide pris isolément, mais dont la combinaison ressemble à des dossiers déjà identifiés comme frauduleux par d'autres membres. Chaque score est accompagné des signaux qui l'ont constitué, et la décision finale reste celle de votre organisation, selon votre politique de risque.

Les limites à garder en tête

L'intelligence collective n'est pas une solution magique. Sa valeur dépend de conditions que vous devez vérifier :

• La qualité des signalements : un réseau alimenté par des alertes non confirmées propage des erreurs. Les dossiers doivent être qualifiés avant d'enrichir les modèles.
• La diversité des membres : plus les acteurs et les secteurs sont variés, plus les schémas transversaux deviennent visibles.
• Les biais : un modèle qui apprend de décisions passées peut reproduire leurs biais. Le suivi des faux positifs par population reste indispensable.
• Le cadre contractuel : les règles d'usage des signaux, de confidentialité et de responsabilité doivent être écrites et validées par vos juristes.

Bien encadrée, une approche collective ne remplace pas vos contrôles : elle leur donne la mémoire qui leur manque.