Fraudes au président, arnaques aux virements, identités numériques éclatées : les cybercriminels misent sur la complexité, mais les graphes de connaissances la transforment en atout pour la riposte. Quand les outils classiques peinent à suivre le rythme des fraudeurs, les graphes de connaissances révèlent les connexions cachées et accélèrent la détection des comportements suspects.
La fraude financière est devenue une menace omniprésente aux conséquences économiques majeures. Pourtant, une technologie puissante mérite d’être mieux connue pour traquer les cybercriminels : les graphes de connaissances.
Prenons un exemple courant : un employé reçoit un email urgent de son supérieur lui demandant de transférer des fonds vers un nouveau compte fournisseur. L’email semble crédible, l’employé s’exécute… pour découvrir ensuite qu’il s’agissait d’une fraude. Ce type d’arnaque connue sous le nom de « fraude au président » coûte chaque année des millions d’euros aux entreprises françaises. Plus préoccupant encore, au premier trimestre 2024, le coût de l’ensemble des fraudes aux moyens de paiement scripturaux (qui ne font pas intervenir d’argent liquide : chèques, virements bancaires, prélèvements automatiques, paiements par carte ou par mobile) s’est élevé à pas moins de 584.6 millions d’euros en France.
Malgré la diversité des outils de cybersécurité disponibles, ils s’avèrent parfois insuffisants pour protéger efficacement les entreprises et individus naviguant dans un environnement numérique en constante évolution. Les méthodes traditionnelles de cyber-protection des entreprises reposent notamment sur des cadres de données rigides, peu adaptés à la nouvelle complexité des fraudes renforcées par les technologies actuelles.
Améliorer la détection de la fraude grâce à des données interconnectées
Comprendre les réseaux de fraude demande du temps, des données et de l’expertise. Or, en situation d’attaque, les décisions doivent être prises rapidement, souvent avec des ressources limitées. C’est pourquoi disposer de données déjà structurées sous forme de graphes représente une véritable valeur ajoutée en permettant d’identifier plus rapidement les relations, les schémas et les signaux faibles, et donc d’agir avec plus de réactivité et de précision.
Un graphe de connaissances est une structure de données qui cartographie les relations entre des entités (utilisateurs, transactions, appareils, etc.). Plutôt que d’analyser chaque donnée de façon isolée, il permet d’observer les connexions, de repérer des chemins, des modèles récurrents ou des anomalies— souvent invisibles dans des systèmes classiques.
Aujourd’hui, cette technologie permet aux entreprises de mieux comprendre les connexions souvent dissimulées entre les acteurs d’une fraude. En croisant leurs données avec des schémas connus, elles peuvent détecter, plus tôt, les irrégularités et ainsi réagir plus vite.
Mieux structurer les données pour gagner en efficacité
L’efficacité des graphes dépend toutefois de la qualité des données sur lesquelles ils s’appuient. Or, dans de nombreuses entreprises, les informations restent dispersées, dupliquées ou incomplètes, ce qui complique leur exploitation.
Les graphes apportent ici une solution tangible : en connectant automatiquement les éléments liés à une même entité, ils permettent d’agréger, de dédoublonner et de contextualiser les informations — par exemple en regroupant plusieurs identités numériques appartenant à une même personne. Cette vision consolidée constitue un socle robuste pour les analyses.
Adopter ce type de technologie nécessite un changement de posture dans l’approche des données en interne. Il s’agit en effet de se convaincre que les données interconnectées sont essentielles pour identifier des schémas de fraude complexes face à des schémas traditionnels relationnels plus rigides — un changement qui peut sembler complexe, mais qui s’avère stratégique.
Anticiper l’avenir de la lutte contre la fraude
A mesure que les acteurs du secteur financier deviennent plus interconnectés, le rôle des graphes de connaissance prend de l’ampleur. Ils ne se contentent pas de détecter la fraude, ils permettent aussi de l’anticiper.
La véritable question pour les entreprises n’est donc plus de savoir si elles doivent s’y intéresser, mais comment elles peuvent tirer parti de ces outils pour renforcer leur capacité de résilience opérationnelle. En misant sur ces solutions, elles se donnent les moyens d’agir plus vite, avec plus de précision, face à des menaces de plus en plus sophistiquées.
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Par Nicolas Rouyer, Solutions Engineer Team Lead, Southern Europe, Neo4j
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