Score de fraude et score de crédit : deux questions différentes
Le score de crédit répond à une question de probabilité : ce client remboursera-t-il ? Le score de fraude répond à une question préalable : les informations sur lesquelles repose cette prévision sont-elles exactes ?
Dans le crédit aux particuliers, l'essentiel du risque déclaratif se concentre sur trois variables : le revenu, les charges et les engagements financiers en cours. Ce sont précisément celles qui déterminent le taux d'endettement et le reste à vivre, donc l'acceptation du dossier.
Il faut aussi distinguer la fraude de l'erreur. Un client peut omettre un crédit renouvelable qu'il n'utilise plus, arrondir un revenu variable ou oublier une pension qu'il verse. Un score de fraude utile ne qualifie pas l'intention : il mesure un écart, en indique la nature et laisse à l'analyste, ou à la politique de risque, le soin d'en tirer les conséquences.
Ce que la réglementation attend de la vérification
Les textes européens font de la vérification des déclarations une exigence explicite, et les fichiers disponibles en France ne suffisent pas à la satisfaire.
La directive (UE) 2023/2225 sur le crédit aux consommateurs
L'article 18 de la directive impose une évaluation minutieuse de la solvabilité du consommateur avant la conclusion du contrat. Cette évaluation s'effectue sur la base d'informations pertinentes et exactes relatives aux revenus et aux dépenses du consommateur. Ces informations peuvent comprendre des preuves de revenus, sont obtenues auprès de sources internes ou externes pertinentes, y compris auprès du consommateur, et doivent être vérifiées de façon appropriée.
Les États membres devaient adopter leurs dispositions de transposition au plus tard le 20 novembre 2025, pour une application à partir du 20 novembre 2026.
Les orientations de l'ABE sur l'octroi et le suivi des prêts
Les orientations EBA/GL/2020/06, applicables depuis le 30 juin 2021, vont dans le même sens. En cas de doute sur l'exactitude ou la fiabilité des informations, les établissements doivent procéder aux vérifications nécessaires auprès de l'emprunteur et de tiers (employeur, autorités publiques, bases de données pertinentes) et prendre des mesures raisonnables pour vérifier les données collectées (paragraphe 89).
Les orientations précisent aussi que l'évaluation de la capacité de remboursement doit tenir compte des autres obligations de remboursement de l'emprunteur, de leur durée restante, de leurs taux et de leurs encours (paragraphe 98), que les politiques de crédit doivent être conçues pour minimiser le risque de fraude interne ou externe dans le processus d'octroi (paragraphe 42), et que la documentation des décisions doit aider à identifier et prévenir une présentation inexacte des informations par l'emprunteur (paragraphe 193).
La limite des fichiers d'incidents
En France, le FICP tenu par la Banque de France recense les incidents de remboursement des crédits aux particuliers et les dépôts de dossiers de surendettement. Il ne recense pas l'ensemble des crédits en cours. Un client qui rembourse normalement plusieurs crédits à la consommation n'y apparaît pas : seuls ses relevés bancaires, ou sa propre déclaration, permettent de les connaître.
L'enjeu n'est pas théorique. La Banque de France a enregistré 148 013 dépôts de dossiers de surendettement en 2025, en hausse de 9,8 % sur un an, et l'endettement à la consommation représente 44 % de l'endettement total de ces dossiers.
Les trois écarts les plus fréquents entre déclaration et réalité
Sur le terrain, les écarts se regroupent en trois familles. Chacune laisse des traces différentes dans les flux bancaires.
Revenus surévalués ou non récurrents
Le revenu déclaré correspond à un pic ponctuel (prime, rappel de salaire), inclut des virements entre comptes du même titulaire ou s'appuie sur un bulletin de paie retouché. Les signaux typiques : un montant déclaré supérieur à la moyenne des encaissements sur trois à six mois, un libellé de virement qui ne correspond pas à l'employeur figurant sur le bulletin, des virements ronds reçus d'un compte personnel juste avant la demande.
Crédits et engagements non déclarés
Le client mentionne son crédit immobilier mais omet deux crédits à la consommation et un paiement fractionné récurrent. Ces engagements apparaissent sous forme de prélèvements mensuels à montant fixe au profit d'établissements de crédit. Comme ils ne figurent pas au FICP tant qu'ils sont remboursés normalement, l'analyse des flux est souvent le seul moyen de les détecter avant l'octroi.
Charges minorées
Loyer sous-estimé, pension alimentaire versée mais non mentionnée, découvert permanent : le reste à vivre réel est inférieur au reste à vivre calculé.
Open Banking ou relevés : accéder aux flux réels
Pour rapprocher la déclaration de la réalité, il faut accéder aux flux. Deux voies coexistent, avec des niveaux de garantie différents.
L'agrégation de comptes encadrée par la DSP2
La directive (UE) 2015/2366, dite DSP2, encadre le service d'information sur les comptes, un service en ligne consistant à fournir des informations consolidées concernant un ou plusieurs comptes de paiement détenus par l'utilisateur auprès d'un ou de plusieurs autres prestataires. L'accès suppose le consentement explicite de l'utilisateur. Pour le prêteur, les données proviennent directement de la banque teneuse de compte et couvrent toutes les opérations de la période, pas seulement celles que le client choisit de montrer.
Les relevés transmis par le client
Tous les clients n'acceptent pas la connexion bancaire. Les relevés au format PDF ou image restent alors la source principale. Ils posent une difficulté supplémentaire : un relevé est un document, et un document peut être modifié. Une lecture automatisée des relevés n'a de valeur que si elle s'accompagne d'un contrôle d'authenticité portant sur la cohérence des soldes, les métadonnées, la typographie et la mise en page de la banque émettrice.
Construire un score de fraude exploitable, étape par étape
- Normaliser la déclaration. Revenus, charges et crédits déclarés sont structurés dans le même format que les flux observés, sur la même période.
- Catégoriser les flux. Salaires, revenus de remplacement, virements internes, remboursements de crédit, loyers et charges récurrentes sont identifiés et séparés des opérations ponctuelles.
- Mesurer les écarts. Pour chaque variable, l'écart entre le déclaré et l'observé est calculé en valeur et en proportion, avec une tolérance adaptée aux revenus variables.
- Contrôler les pièces. Les justificatifs transmis (bulletins de paie, relevés, avis d'imposition) sont vérifiés pour leur authenticité et leur cohérence entre eux.
- Combiner les signaux. Un écart isolé est rarement concluant ; c'est la combinaison d'écarts et de signaux documentaires qui fait le score.
- Expliquer et décider. Le score est restitué avec les signaux qui l'ont constitué, puis traduit en décision selon votre politique : acceptation, demande de pièce complémentaire, conditions adaptées ou refus.
Les profils à revenus irréguliers (indépendants, intérimaires, salariés multi-employeurs) produisent mécaniquement des écarts entre déclaration et flux sans qu'il y ait fraude. Pour ces emprunteurs, les orientations de l'ABE demandent d'ailleurs des vérifications raisonnables sur la source de la capacité de remboursement (paragraphe 103). Un score qui ne contextualise pas ces situations multiplie les faux positifs et écarte des clients solvables.
Un score de fraude sert aussi à décider où concentrer l'instruction. Sur le portefeuille d'un établissement de financement automobile étudié lors d'un POC Cirkles, où la fraude qualifiée touchait environ un contrat sur mille, la courbe de ciblage mesurée sur une année exclue de l'apprentissage montre que 12 % des demandes de particuliers suffisaient à capter 90 % de leur fraude, et 27 % des dossiers professionnels à capter 80 % de la leur. Au seuil de 5 %, il fallait instruire 1 dossier sur 47 pour trouver une fraude, contre 1 sur 958 sans ciblage.
Ce que l'analyse en réseau ajoute
Un prêteur seul voit ses propres dossiers. Il peut détecter qu'un client a omis un crédit ; il ne peut pas savoir que la même configuration (mêmes types d'écarts, même séquence de constitution du dossier, mêmes modèles de justificatifs retouchés) vient d'être observée chez d'autres établissements.
C'est l'approche retenue par le module Score de fraude de Cirkles. Il analyse les flux bancaires réels, soit par connexion Open Banking (DSP2), soit par lecture OCR des relevés assortie d'un contrôle anti-fraude documentaire, et compare le profil obtenu aux schémas de défaut et de dissimulation observés chez les autres membres du réseau, sans exposer leurs dossiers clients. Chaque score est restitué avec les signaux qui l'ont constitué, et les seuils restent paramétrables selon votre politique de crédit.
En distinguant les profils dont le comportement ressemble à celui de dossiers ayant fait défaut ailleurs des profils simplement atypiques, l'analyse en réseau permet aussi d'accepter des dossiers que des règles plus prudentes auraient écartés, ou d'adapter les conditions plutôt que de refuser.
Points de vigilance pour les directions risques et conformité
- Proportionnalité. Les informations collectées doivent rester nécessaires et proportionnées à la nature, à la durée et à la valeur du crédit ainsi qu'aux risques qu'il présente pour le consommateur, comme le prévoit l'article 18 de la directive (UE) 2023/2225.
- Traçabilité. Conservez les éléments qui ont fondé la décision : données consultées, écarts relevés, signaux retenus. Les orientations de l'ABE demandent de documenter les informations qui conduisent à l'approbation du crédit (paragraphe 94).
- Explicabilité. Un analyste doit pouvoir expliquer à un client, à un auditeur ou au superviseur pourquoi un dossier a été signalé. Un score sans motifs lisibles est difficile à défendre.
- Protection des données. L'accès aux comptes repose sur le consentement explicite du client, et la collecte d'informations auprès de tiers doit respecter le RGPD, comme le rappellent les orientations de l'ABE (paragraphe 88).