hashtag-cabinet-avocat-white-slider-accueil

Le droit au service

de l'innovation

flecheRight

Lutte contre le blanchiment et Intelligence Artificielle

Une ordonnance et deux décrets, parus au Journal Officiel du 13 février 2020, transposent la 5e directive européenne et renforcent le dispositif de lutte contre le blanchiment en France.

Afin de mieux lutter contre le blanchiment d’argent, ces textes comportent de nombreuses mesures permettant de renforcer la transparence des transactions financières et des entités juridiques. Parmi ces mesures, l’utilisation de l’intelligence artificielle joue un rôle prépondérant.

Les nouvelles mesures transposées en droit français

Parmi les mesures prises par l’ordonnance et les décrets du 12 février 2020, on note une extension de la liste des professionnels concernés par les obligations de vigilance et de déclaration. Sont désormais visées : les activités de conseil fiscal réalisés par les professionnels du droit[1], les transactions gérées par la CARPA et l’activité des greffiers des tribunaux de commerce.

En matière immobilière, la location est concernée pour les loyers mensuels égaux ou supérieurs à 10 000 €.

Toutefois, les obligations de vigilance sont adaptées à certaines situations. Elles seront moins strictes pour les relations d’affaires à distance, devenues plus fréquentes. En revanche, elles sont renforcées pour les pays à haut risque recensés par la Commission européenne et par le groupe d’action financière (Gafi).

Enfin, la consultation du registre des bénéficiaires effectifs devient systématique pour les clients personnes morales par les professionnels concernés.

L’IA un outil précieux pour la lutte contre le blanchiment d’argent

Pour servir leur clientèle, les banques ont mis en place des systèmes automatisés de suivi des transactions. Ces algorithmes d’apprentissage automatique ont été utilisés pour améliorer l’efficacité du processus global de lutte contre le blanchiment d’argent en se basant sur des alertes classées permettant d’établir des priorités.

Toutefois, une nouvelle approche, se développe connue sous le nom d’Intelligence Artificielle Expliquable (XAI). Dans ce genre de modèles, en plus de l’utilisation de puissants algorithmes d’IA, s’ajoute également des méthodes de XAI. En utilisant cette approche, il est possible de comprendre la raison pour laquelle le système produit une prédiction particulière, pourquoi il a erré, et comment agir pour l’améliorer.

L’une des méthodes XAI les plus simples est appelée « permutation feature importance », elle permet de mesurer l’importance des variables.

En savoir plus :

 [1] sauf exemptions liées au secret professionnel

Partager :