Feedzai dévoile RiskFM, un modèle de fondation IA dédié à la prévention de la criminalité financière
Issu de recherches pionnières sur les modèles de fondation appliqués aux données tabulaires, RiskFM permet aux institutions financières de détecter, prévenir et anticiper fraudes et escroqueries avec une rapidité et une précision inédites.
PARIS (FRANCE) ET LISBONNE (PORTUGAL), le 24 mars 2026 – Feedzai, leader mondial de la prévention de la criminalité financière basée sur l’IA, annonce aujourd’hui le lancement de RiskFM (Risk Foundation Model), premier modèle de fondation tabulaire du secteur spécifiquement conçu pour les données financières et la prise de décision en matière de risque.
RiskFM marque un tournant majeur dans la manière de détecter et de prévenir la criminalité financière. Pendant des décennies, les institutions se sont appuyées sur des règles statiques et des modèles de machine learning conçus manuellement, client par client. RiskFM change la donne : il s’agit d’un modèle de nouvelle génération, conçu dès l’origine pour couvrir l’ensemble des problématiques : de la détection de fraude à la lutte contre le blanchiment d’argent (AML), en passant par toutes les décisions liées au risque tout au long du cycle de vie de la criminalité financière.
Contrairement aux approches actuelles, souvent limitées aux données des réseaux de cartes, RiskFM est entraîné sur un jeu de données global, riche et diversifié, couvrant l’entrée en relation (onboarding), les activités numériques, les paiements, les virements et les processus AML. Cette profondeur permet aux institutions de détecter, prévenir et s’adapter aux menaces avec une rapidité et une précision sans précédent.
Relever le défi spécifique des données transactionnelles
Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLM) ont permis des avancées majeures dans des domaines comme le texte, l’audio ou la vidéo, car ceux-ci reposent sur des structures relativement prévisibles. Par exemple, dans une phrase, le mot suivant est souvent anticipable. Dans la phrase « Hier, un escroc m’a contacté et a prétendu être mon … », le mot suivant est probablement « parent », « ami » ou « collègue ». De même, dans une image, chaque pixel dépend fortement de ses voisins. Les transactions financières, en revanche, obéissent à une logique bien différente.
« Les transactions sont bien moins prévisibles que les mots dans une phrase », explique Pedro Bizarro, Chief Science Officer de Feedzai. « Les habitudes de consommation, les modes de paiement et les techniques de fraude évoluent en permanence. Surtout, le risque financier est un domaine adversarial : les fraudeurs s’adaptent activement en temps réel pour contourner les systèmes de détection. »
Feedzai bénéficie d’un positionnement unique pour exploiter des volumes de données massifs : l’entreprise analyse chaque année 9 000 milliards de dollars de paiements, à travers 120 milliards d’événements dans le monde, couvrant l’ensemble du cycle de vie du risque financier de l’entrée en relation aux paiements par carte et aux virements en temps réel. Cette couverture exceptionnelle permet de tester RiskFM à grande échelle comme un modèle global, et non comme une solution isolée.
RiskFM démontre déjà sa capacité à égaler les performances de modèles supervisés sur mesure avec les données d’un seul client et à les dépasser lorsqu’il est entraîné sur des données issues de plusieurs institutions et régions. Résultat : plus de valeur pour les clients, des déploiements plus rapides et des coûts d’implémentation et de maintenance significativement réduits.
« Les modèles fondamentaux ont transformé le langage, la vision et l’audio, mais la criminalité financière est restée obstinément résistante à cette vague », a déclaré Sam Abadir, directeur de recherche, en charge du risque, de la criminalité financière et de la conformité chez IDC. « RiskFM de Feedzai constitue une tentative crédible de combler cet écart. La capacité à égaler des modèles supervisés sur mesure dès le départ, sans ingénierie manuelle des variables, a de réelles implications sur la manière dont les institutions envisagent la rapidité de déploiement, les coûts et la couverture sur l’ensemble du cycle de vie de la criminalité financière, de la fraude à la carte à la lutte contre le blanchiment d’argent (AML). Les premières données de performance méritent d’être suivies, tout comme la manière dont le modèle se comporte à mesure qu’il s’étend à des cas d’usage plus complexes. »
Un modèle unifié aux performances inédites
Après des tests rigoureux et des expérimentations de référence, RiskFM offre des capacités remarquables :
- Intelligence cumulative : entraîné sur plusieurs institutions et zones géographiques, RiskFM surpasse les modèles traditionnels (Gradient Boosting, deep learning) et continue de progresser à mesure qu’il ingère de nouvelles données.
- Performance immédiate : dès le premier jour, RiskFM atteint le niveau de modèles hautement optimisés, sans nécessiter de longues phases d’ingénierie de variables.
- Un modèle unique pour tous les usages : de la détection de comptes mules à la lutte contre le blanchiment d’argent, RiskFM constitue une base IA évolutive couvrant l’ensemble des besoins en gestion du risque financier, en fournissant aux institutions un modèle évolutif et intelligent qui s’adapte à leurs besoins.
« Notre vision se concrétise : il ne s’agit pas simplement d’un modèle tabulaire appliqué à un cas d’usage unique. Nous avons développé un véritable modèle de fondation pour les données financières, couvrant plusieurs cas d’usage, des cartes aux paiements en temps réel, et différentes zones géographiques, avec des performances élevées dès le départ et à l’échelle mondiale », déclare Pedro Barata, Chief Product Officer de Feedzai. « RiskFM confirme la pertinence de nos investissements sur plusieurs années. Nous ne faisons pas que participer à la discussion : nous définissons la manière dont ces modèles s’appliquent à la complexité de la criminalité financière mondiale. »
Feedzai collabore actuellement avec des clients pionniers afin de valider les premiers cadres d’utilisation de RiskFM, avec l’objectif de les étendre à des jeux de données de grande ampleur et de les intégrer à l’ensemble de ses cas d’usage.
« Lloyds Banking Group travaille en étroite collaboration avec l’ensemble du secteur pour protéger les consommateurs contre la criminalité financière », indique Tom Martin, responsable de la plateforme métier du Lloyds Banking Group, chargé de la prévention de la criminalité économique. « Notre partenariat avec Feedzai sur l’innovation en IA vise à donner un avantage décisif aux équipes anti- fraude, et RiskFM représente une étape majeure dans cette dynamique. »
À propos de Feedzai
Feedzai renforce la confiance dans la finance mondiale. L’entreprise protège les personnes et les transactions grâce à une IA de confiance capable de détecter et prévenir en temps réel la fraude, le blanchiment d’argent et d’autres formes de criminalité financière, afin de sécuriser les flux monétaires.
Chaque année, les plus grandes banques, réseaux de paiement et acquéreurs s’appuient sur la technologie Feedzai pour protéger plus d’un milliard de consommateurs et plus de 9 000 milliards de dollars de volumes de paiement. Pour en savoir plus : feedzai.com
