Anti-fraude

Automatiser la réponse à la fraude, avant la plus grosse vague que la plateforme ait connue

Des fraudeurs contactent nos membres pour les faire payer hors de la plateforme. Avant l’automatisation, un agent envoyait environ 1 500 messages d’alerte par mois, à la main, plusieurs minutes ou heures après la détection ; et le marquage « fraudeur » du compte, qui ne déclenchait rien, n’était posé que dans un tiers des cas. J’ai fait automatiser la chaîne complète : quand un agent marque un compte comme frauduleux, le système alerte tous les membres en contact, bloque le compte, retire ses annonces et invalide ses sessions. Le marquage déclenchant désormais tout le reste, il est devenu systématique, et les membres exposés sont alertés en quelques secondes.

La mise en production a eu lieu fin avril. Une semaine plus tard, la plus grosse vague de scam que la plateforme ait connue a frappé : 14 500 tentatives détectées. En dix jours, le système a déclenché 13 407 traitements automatiques et envoyé 44 278 messages d’alerte. La direction a repris ces chiffres dans son dossier investisseurs, et l’a résumé ainsi au webinaire d’entreprise de juillet : « zéro travail manuel pendant l’attaque ». Depuis mai, plus aucun message d’alerte n’est parti à la main. En temps d’agent rendu, le modèle calé sur les chiffres réels de mai donne environ 840 heures sur 2026, dont l’essentiel pendant l’attaque, et environ 130 heures sur une année sans vague.

J’ai ensuite piloté la migration de ce système vers notre nouvelle architecture, pendant qu’il tournait, avec une contrainte fixée en comité technique : aucune interruption de service, parce que les attaques ne s’arrêtent pas.