Le Trésor américain affirme que les outils d’intelligence artificielle ont empêché des fraudes d’une valeur d’un milliard de dollars en 2024.

Le ministère du Trésor américain affirme que l’utilisation étendue de ses systèmes d’apprentissage automatique a aidé à découvrir et à prévenir des paiements frauduleux de plusieurs milliards de dollars en 2024.

Le Trésor est l’émetteur de chèques pour de nombreux programmes fédéraux et traite environ 1,4 milliard de paiements d’une valeur de 6,9 billions de dollars par an pour des programmes tels que la sécurité sociale et l’aide médicale.

Au cours de la dernière année fiscale, qui s’est terminée en septembre, l’approche basée sur les données suivie par l’agence pour éliminer les transactions frauduleuses a permis d’empêcher et de récupérer plus de 4 milliards de dollars de paiements frauduleux, selon un communiqué de presse. Cela représente une augmentation de plus de six fois par rapport aux 652,7 millions de dollars de paiements frauduleux découverts ou récupérés au cours de l’exercice 2023.

L’agence attribue cette augmentation à sa nouvelle approche basée sur les données pour détecter la fraude. Cela inclut l’utilisation de l’apprentissage automatique pour identifier les cas de fraude et prioriser les transactions à haut risque pour enquêter davantage. Le Trésor a également établi un partenariat avec d’autres agences fédérales et gouvernementales pour échanger des informations grâce à la base de données « Non-paiement » et d’autres outils de sécurité des paiements.

« Le Trésor prend très au sérieux notre responsabilité d’agir en tant qu’agents efficaces des fonds des contribuables », a déclaré le vice-secrétaire au Trésor, Wally Adeyemo, dans un communiqué, ajoutant que l’aide pour garantir que les agences paient le bon montant à la bonne personne et au bon moment est essentielle à nos efforts. « Nous avons fait un grand pas en avant l’année dernière en prévenant plus de 4 milliards de dollars de paiements frauduleux et inappropriés. Nous continuerons à collaborer avec d’autres agences fédérales pour leur fournir les outils, les données et l’expertise nécessaires pour arrêter les paiements inappropriés et la fraude.

Même si empêcher ou récupérer 4 milliards de dollars de paiements frauduleux n’est pas une somme négligeable, elle est minime par rapport aux estimations du gouvernement sur l’ampleur de la fraude qui se produit.

En avril, le Bureau de la responsabilité gouvernementale a estimé que les agences fédérales perdent entre 233 milliards de dollars et 521 milliards de dollars par an en raison de la fraude. Le rapport du Bureau de la responsabilité gouvernementale a recommandé que le Trésor, en raison de son rôle central dans le traitement des paiements, renforce ses outils d’analyse des données.

Les agences gouvernementales et les institutions financières comptent de plus en plus sur les algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les parties frauduleuses. Ces systèmes utilisent une large gamme de données sur les destinataires des paiements – y compris des détails sur leurs comptes bancaires, leurs adresses réelles, leurs adresses IP, les informations démographiques, les noms d’utilisateurs et les mots de passe – pour identifier les schémas liés à la fraude.

Comme l’a souligné le Trésor dans des rapports antérieurs sur la fraude dans le secteur financier, ce type de « données historiques utilisées pour entraîner les modèles de détection de la fraude peut contenir des biais, tels que la sureprésentation de certaines catégories de population dans les questions de lutte contre la fraude ».