Pour la détection de la fraude, l’IA est utilisée pour identifier les anomalies dans les transactions ou les comportements des clients, ce qui peut indiquer un potentiel de fraude. Différentes technologies et techniques peuvent être utilisées pour la détection de la fraude, telles que l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, l’analyse de réseau, et les règles commerciales. La combinaison de plusieurs de ces techniques et l’utilisation de données actuelles et appropriées peuvent améliorer la précision des résultats. Il est important de noter que la détection de la fraude peut être un processus complexe et évolutif.

Technologies
Pour réaliser cette classification ou regroupement, des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond sont utilisés, c’est pourquoi Python et plusieurs de ses bibliothèques sont l’une des meilleures options.

Prochaines étapes : Déployer le modèle et effectuer d’autres tests.