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OPINIONS
Financement du terrorisme : « Mettre l’intelligence artificielle et le partage de données au centre du dispositif de lutte »
TRIBUNE
Astrid Bertrand
Chercheur à Télécom Paris - Institut Polytechnique de Paris
Winston Maxwell
Chercheur à Télécom Paris - Institut Polytechnique de Paris
Xavier Vamparys
Chercheur à Télécom Paris - Institut Polytechnique de Paris
Astrid Bertrand, Winston Maxwell et Xavier Vamparys, chercheurs à Télécom Paris, expliquent, dans une tribune au « Monde » que l’intelligence artificielle peut rendre efficace les dispositifs antiblanchiment qui actuellement coûtent plus qu’ils ne rapportent en Europe.
Publié le 19 juin 2021 à 06h00Lecture 3 min.
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Tribune. Le régulateur des établissements financiers, l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR), a récemment sanctionné Carrefour Banque, Cardif, filiale d’assurances du groupe BNP Paribas, et ING Bank pour manquement dans leur dispositif de lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme (LCB-FT).
Pourtant, ces établissements ont massivement investi pour renforcer leur dispositif antiblanchiment, 32 millions d’euros pour Cardif depuis 2016, 26 millions d’euros entre 2019 et 2020 pour ING Bank. Pour quels résultats ? Comme l’indique l’ancien directeur d’Europol, Rob Wainwright, « on a créé une tonne de réglementation, les banques dépensent 20 milliards d’euros par an (…) et [pourtant] on ne saisit que 1 % du produit de la criminalité chaque année en Europe ».
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Si l’objectif du dispositif est d’assécher les réseaux internationaux de financement du crime, le bilan de la lutte contre le blanchiment est, au mieux, mitigé. La plupart des alertes générées par les outils informatiques des institutions financières sont des « faux positifs » devant être triés par des opérateurs humains. Ce tri effectué, les suspicions restantes sont transmises aux autorités publiques sous la forme de « déclarations de soupçon », dont peu font l’objet d’une enquête.
Présence d’obstacles réglementaires
A l’origine, la LCB-FT était faite pour traquer la criminalité grave : crime organisé, trafic d’êtres humains, cartels de drogue… Mais son champ d’application a progressivement été étendu, avec pour résultat une multiplication des signalements de soupçon couvrant des délits plus mineurs (travail au noir, fraudes fiscales…).
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Idéalement, les dispositifs de détection des banques devraient se focaliser sur les réseaux de criminalité les plus importants, ce qui nécessiterait un bon alignement entre les objectifs des outils de LCB-FT adoptés par les établissements et les principales menaces identifiées par l’Etat. En se dotant d’outils d’intelligence artificielle (IA) ciblant les transactions suspectes évocatrices des principales menaces listées, l’efficacité des dispositifs LCB-FT serait encore renforcée.
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En l’état, le partage des informations entre les autorités de lutte contre la criminalité financière (Tracfin en France) et les établissements financiers se heurte à des obstacles réglementaires – protection des données personnelles, secret de l’enquête voire, dans certains cas, secret-défense.
Aux Etats-Unis, un nouveau dispositif depuis fin 2020
On pourra s’étonner que les établissements qui transmettent des déclarations de soupçons à Tracfin ne sachent que très rarement si, in fine, les soupçons étaient fondés. Or, cette information est cruciale pour un fonctionnement efficace des outils d’IA. Les Etats-Unis ont adopté, en décembre 2020, une loi qui met l’accent sur l’adoption des outils d’IA et le retour d’expérience des autorités.
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La loi requiert une analyse systématique de l’utilité des alertes LCB-FT, pour savoir combien ont conduit à des enquêtes par le FBI, à des arrestations, à des menaces « avérées » à la sécurité nationale… La loi prévoit aussi de mettre en place des « feedback sessions » [séance de partage d’informations] entre l’autorité administrative compétente, la FinCEN, et les banques, de revoir les seuils d’alertes, dont certains sont inchangés depuis 1970, ou d’encourager l’adoption de l’IA dans la LCB-FT avec des exigences plus souples et un reporting plus fluide.
Pour rendre la lutte plus efficace
Ce retour d’expérience est également indispensable pour développer les outils d’IA se focalisant sur les réseaux de criminalité les plus importants et permettant des signalements pertinents et rapides pour les autorités publiques. En France, le plan d’action interministériel en matière de LCB-FT prévoit un recours accru à l’IA par Tracfin pour rendre plus efficace le traitement des déclarations de soupçon. Mais que ce soit pour Tracfin ou les établissements financiers, l’IA devra « apprendre » ce qui est important à partir de données historiques de qualité.
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Les dispositifs LCB-FT coûtent beaucoup plus qu’ils ne rapportent en termes de fonds criminels saisis. Ce n’est pas une raison pour abandonner la lutte, mais c’en est une pour la rendre plus efficace. La Commission européenne envisage une mise à niveau de la réglementation antiblanchiment. Ce sera l’occasion de mettre l’IA et le partage de données au centre du dispositif tout en veillant au respect des libertés individuelles, comme le rappelle régulièrement le contrôleur européen des données personnelles.
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