Machine learning

L'apprentissage automatique (machine learning) désigne les méthodes par lesquelles un modèle déduit des régularités à partir d'exemples, au lieu d'appliquer des règles écrites explicitement. En détection de fraude, son avantage est de repérer des combinaisons de signaux qu'aucune règle n'aurait anticipées, et de s'ajuster quand les modes opératoires changent. Ses contraintes sont tout aussi réelles : il lui faut des données étiquetées en quantité, ses performances se dégradent quand la réalité s'éloigne des données d'entraînement, c'est la dérive de modèle, et il reproduit les biais présents dans l'historique. D'où l'exigence de pouvoir expliquer chaque décision.