Les banques pensent être prêtes pour les fraudes de demain : une étude de Feedzai suggère le contraire
La nouvelle étude de Feedzai, le Fraud Readiness Index, révèle que les institutions financières à travers le monde investissent massivement dans l’IA, mais que des données cloisonnées et des processus manuels freinent encore les équipes spécialisées dans la lutte contre la fraude.
NEW YORK, Etats-Unis et LISBONNE, Portugal – 8 octobre 2026 – Les banques et fintechs se disent confiantes quant à leur capacité à faire face à la prochaine vague de fraude, mais les données suggèrent qu’elles surestiment leur niveau de préparation.
Dans sa dernière étude, “Confidence & Capability: The Feedzai Fraud Readiness Index 2026”, interrogeant plus de 1 000 responsables seniors de la lutte contre la fraude dans 12 pays, les institutions financières évaluent leur propre niveau de préparation à la fraude à 80,2 sur 100 en moyenne. Mais lorsqu’il est mesuré à l’aune de leurs capacités réelles en matière de données, d’IA, de partage de renseignement et d’opérations des équipes de lutte contre la fraude, ce score tombe à 66,9.
Cet écart de 13,3 points montre que, si les institutions financières reconnaissent la nécessité de disposer de capacités robustes pour lutter contre les menaces alimentées par l’IA et s’emploient activement à les renforcer, l’intention et la perception ne se traduisent pas encore pleinement dans les faits. Les principaux axes d’amélioration concernent notamment une meilleure interconnexion des sources de données, le déploiement d’outils d’IA plus matures, tels que les agents IA, et la réduction du temps consacré à la collecte manuelle de données.
Les budgets ne semblent pas constituer un obstacle pour combler cet écart. Près de tous les responsables interrogés (96 %) s’attendent à ce que leur budget consacré aux outils de lutte contre la fraude alimentés par l’IA augmente au cours des deux prochaines années. Pourtant, les fondamentaux continuent de ralentir les équipes spécialisées dans la lutte contre la fraude :
- 73 % déclarent que leurs analystes consacrent trop de temps à extraire manuellement des données de différents systèmes plutôt qu’à analyser les menaces, ce qui constitue le principal point de friction identifié dans l’étude
- Seulement 41 % disposent de données pleinement interconnectées entre leurs équipes chargées de la fraude, de la lutte contre le blanchiment d’argent, de la conformité et de la cybersécurité.
En pratique, ces chiffres signifient qu’un analyste enquêtant sur un paiement suspect aura à consulter plusieurs systèmes distincts avant d’obtenir une vision complète du profil d’un client. Chaque minute consacrée à cette tâche est une minute qui n’est pas consacrée à empêcher une fraude.
Le secteur reconnaît la nécessité de travailler ensemble pour combler ces lacunes. Les fraudeurs excellent dans le partage de renseignements et les arnaques, dans lesquelles les criminels incitent directement leurs victimes à envoyer elles-mêmes de l’argent, constituent désormais la principale source de pertes liées à la fraude dans 10 des 12 pays interrogés.
Les banques adoptent ainsi une approche qui aurait été impensable il y a encore quelques années : 87 % d’entre elles envisageraient de partager de manière sécurisée des renseignements sur la fraude avec d’autres institutions, y compris leurs concurrents directs.
« Les banques ne manquent ni d’ambition ni de budget. Ce qui les freine, c’est le manque d’efficacité : des données qui ne communiquent pas entre elles et des analystes qui passent leur journée à rechercher des informations au lieu de lutter contre la fraude grâce à des technologies modernes telles que l’IA », déclare Nuno Sebastião, cofondateur, président du conseil d’administration et CEO de Feedzai. « Les criminels ne ciblent pas une seule banque à la fois. Le secteur ne peut donc pas se défendre banque par banque. Le fait que la majorité des institutions envisageraient de partager des renseignements avec leurs concurrents montre à quel point les choses ont changé dans la lutte contre la fraude. »
Seul un quart (25,5 %) des institutions ont été classées dans la catégorie « Leading », avec un score de préparation de 76 sur 100 ou plus, leur permettant d’atteindre le niveau de préparation le plus élevé de l’Index. Selon le rapport, ce qui les distingue est d’avoir fait de l’interconnexion de leurs données et de la libération du temps de leurs analystes des priorités.
À l’échelle mondiale, le secteur obtient un score de 69,3 sur 100, tandis que 73 % des institutions se situent dans la catégorie « Capable » (51-75). Des signes encourageants sont toutefois à relever : 68 % des institutions utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA agentique pour trois cas d’usage ou plus liés à la fraude, même si la confiance dans la prise de décision autonome constitue leur principale préoccupation.
Le rapport complet, qui présente les résultats pour chacun des 12 pays étudiés, est disponible sur www.feedzai.com/resource/fraud-readiness-index/. À partir du 22 octobre, les institutions pourront se comparer à l’échantillon de l’Index grâce à l’outil d’auto-évaluation Fraud Readiness Self-Assessment Tool de Feedzai.
Méthodologie
Le Feedzai Fraud Readiness Index 2026 repose sur une enquête menée auprès de 1 030 responsables seniors de la lutte contre la fraude et la criminalité financière, entre le 13 juillet et le 4 août 2026. Les répondants étaient basés en Australie, au Brésil, au Canada, en Colombie, en France, en Allemagne, au Mexique, à Singapour, en Espagne, aux Émirats arabes unis, au Royaume-Uni et aux États-Unis.
Les institutions ont été évaluées selon cinq domaines pondérés de manière égale : vision stratégique des dirigeants, renseignement issu du réseau, infrastructure de données, maturité de l’IA et structure opérationnelle. Le score correspondant aux capacités « réellement en place » de 67 (66,9) correspond à la moyenne des quatre domaines qui ne reposent pas sur une auto-évaluation. Le score d’auto-évaluation de 80 (80,2) correspond à l’évaluation par les répondants de leur propre niveau de préparation.
Les résultats concernant les pertes liées à la fraude ont été comparés aux données de la plateforme Feedzai couvrant plus de 120 milliards de transactions.
À propos de Feedzai
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