Détection de fraude

Statut documentaire : guide — voir Maturité et preuves.

La détection de fraude est un cas d’usage représentatif du raisonnement hybride : un comportement suspect apparaît souvent dans les relations, les séquences temporelles, le contexte et les violations de règles plutôt que dans un enregistrement isolé.

Approches

• règles métier et réglementaires explicites ;
• analyse de motifs dans les graphes et hypergraphes ;
• analyse de comportements temporels ;
• détection d’anomalies ;
• apprentissage GNN/HGNN ;
• scoring et classement du risque ;
• validation humaine pour les décisions à fort impact.

Les anciennes notes expérimentales STAGN, HOGRL, DGA-GNN, GTAN, HashNWalk et MCNN ne sont plus publiées dans ce référentiel actif. Elles ne doivent donc plus être utilisées comme cibles de navigation.

Valeur spécifique de logiCells

L’hypergraphe conceptuel conserve explicitement les acteurs, transactions, rôles, événements et contextes. Les mécanismes symboliques et appris peuvent ainsi contribuer à une analyse gouvernée tout en conservant une trace des raisons ayant conduit au signalement d’un cas.