Mise en place d'un système de vérification des pièces d'identité avec Jonathan Chang, responsable produit

L’équipe Microblink a pour ambition audacieuse de faire profiter chaque habitant de la planète des avantages de l’IA. Depuis une décennie, nous développons et proposons une gamme variée de produits qui numérisent les documents, automatisent les processus et éliminent la saisie et la transformation des données. Si vous connaissez déjà (nous l’espérons !) notre technologie de numérisation des pièces d’identité, nous sommes ravis de vous présenter le dernier-né et le plus performant des composants de notre suite BlinkID : Verify. Nous avons rencontré Jonathan Chang, chef de produit, pour discuter des défis liés à la fraude aux pièces d’identité, de l’approche adoptée par Microblink pour résoudre ce problème et de ce que cela implique pour les entreprises.

Pourquoi avez-vous rejoint l'équipe de Microblink ?

J'ai consacré ma carrière à la gestion de produits, en développant des solutions numériques destinées à résoudre les problèmes complexes auxquels sont confrontés les clients finaux, en mettant particulièrement l'accent sur l'utilisation de l'IA et du ML pour relever ces défis.  Microblink m’a séduit par un domaine d’application fascinant, qui alliait ma propre curiosité et mon envie d’apporter des solutions d’apprentissage automatique au monde entier, ainsi qu’une mission qui me tenait à cœur : lutter contre la prévalence de l’usurpation d’identité dans un monde de plus en plus numérique.

Pourquoi la fraude liée aux documents d'identité est-elle un problème si urgent à résoudre ?

Je pense que la plupart des gens reconnaissent aujourd’hui que l’usurpation d’identité est un problème très répandu. La Commission fédérale du commerce (FTC) aux États-Unis a indiqué que les consommateurs avaient perdu près de 6 milliards de dollars à cause de la fraude en 2021, soit une augmentation de 70 % par rapport à l'année précédente. L'agence a reçu près de 3 millions de signalements de fraude l'année dernière, la catégorie la plus fréquemment signalée étant, une fois de plus, les escroqueries par usurpation d'identité. 

Ce que l'on sait peut-être moins, en revanche, c'est que plus de 90 % des cas de fraude à l'identité recensés impliquent des documents falsifiés ou frauduleux. Pour moi, ce chiffre est assez stupéfiant, car il souligne à quel point la vérification des documents d'identité peut être cruciale pour endiguer ce problème de plus grande ampleur.

Parlez-nous un peu plus en détail de notre offre « Verify ».

BlinkID Verify permet aux entreprises de vérifier la validité d'une pièce d'identité présentée. Les entreprises qui ont besoin de vérifier l’identité de leurs utilisateurs peuvent s’appuyer sur notre solution pour se charger de la tâche fastidieuse consistant à identifier et à filtrer les pièces d’identité valides, tout en signalant simultanément celles susceptibles d’être frauduleuses comme présentant un risque ou nécessitant un examen (voire une suspension immédiate, selon la nature de l’activité). Cela peut faciliter la mise en conformité avec les règles « Know Your Customer » (KYC), l’intégration des clients, la vérification des autorisations de travail, et bien plus encore.

Comment les entreprises devraient-elles aborder la question de la fraude liée aux pièces d'identité et de la détection de cette fraude ?

Il existe trois grandes catégories d’approches en matière de détection des fraudes : non-judiciaire, judiciaire avec intervention humaine (HITL) et judiciaire automatisée. L'approche non judiciaire s'appuie sur des vérifications externes, telles que l'interrogation de bases de données tierces pour valider l'authenticité, et sur des contrôles de données, comme la comparaison avec les informations contenues dans les codes-barres ou la vérification de la cohérence des dates. L'approche judiciaire, quant à elle, repose sur l'examen visuel des documents à la recherche de signes d'altération ou d'anomalies. Cela peut être réalisé par des experts en documents qui examinent manuellement les documents (approche HITL), par une approche automatisée utilisant des règles et des modèles d’apprentissage automatique pour analyser les documents et détecter les anomalies (telles que les pièces d’identité retouchées avec Photoshop, l’altération de la photo sur la pièce d’identité, etc.), ou par une combinaison des deux. Les avantages d’un processus « Human-in-the-Loop » résident dans la précision de l’analyse, ainsi que dans les connaissances et l’expérience des examinateurs humains ; cependant, ces derniers représentent souvent un coût élevé, l’examen prend généralement beaucoup de temps et cette approche est difficile à déployer à grande échelle. 

Quelles techniques de détection de l'usurpation d'identité Verify utilise-t-elle ?

BlinkID Verify, dans sa version actuelle, est une solution automatisée qui combine des techniques non médico-légales et médico-légales (ainsi que la détection de vie, qui constitue un aspect supplémentaire lié aux transactions numériques) pour effectuer des vérifications sur un large éventail de documents d’identité. Environ la moitié – entre 40 et 60 % – des fraudes à l’identité basées sur des documents peuvent être évitées grâce à des contrôles de données. Ces contrôles non criminalistiques s’appuient sur la technologie d’extraction de BlinkID pour valider les informations visibles sur une pièce d’identité ou contenues dans un code-barres et/ou une zone de lecture mécanique (MRZ). En fonction du type de document et du contrôle effectué, notre technologie identifie correctement les pièces d’identité authentiques et les faux dans jusqu’à 99 % des cas. 

De plus, nos contrôles visuels et nos capacités de détection des anomalies s’appuient sur des modèles d’apprentissage automatique (ML) entraînés sur plus de 450 000 images réelles (c’est-à-dire à la fois des pièces d’identité authentiques et frauduleuses). Ces images de documents d’identité (que nous avons collectées au fil des ans) sont utilisées pour analyser les tendances et la prévalence de la fraude, et nous aident à mettre au point des contrôles anti-fraude. Nous nous appuyons fortement sur notre équipe interne d’experts en annotation de données et sur nos experts en documents pour donner du sens à ces données.

Enfin, la détection passive de la présence physique utilise l'apprentissage automatique pour déterminer si le document d'identité se trouve bien physiquement devant la caméra, grâce à des méthodes telles que la détection d'écran et la détection de photocopie, sans imposer aux utilisateurs finaux d'étapes supplémentaires ni d'actions obligatoires.

Comment avez-vous abordé les premières étapes du développement du produit ?

Du côté de l’équipe Produit et Ingénierie de Microblink, nous sommes passionnés par les documents d’identité et la fraude à l’identité. Nous travaillons en étroite collaboration avec nos clients partenaires sur leurs processus d’intégration et d’authentification des utilisateurs, et nous savions, d’après nos échanges avec eux, que la fraude aux documents d’identité constituait un véritable problème – et un défi difficile à relever. Ils souhaitaient une solution efficace, à grande échelle, permettant de vérifier l’authenticité des documents d’identité et de signaler les pièces d’identité potentiellement frauduleuses, et ils voulaient que cela soit réalisé de manière robuste, basée sur les données et largement automatisée. 

Après avoir validé cette approche sur le marché et auprès des clients, nous nous sommes attachés à cerner l’ampleur de la fraude liée aux documents d’identité, notamment en identifiant les types de documents frauduleux existants, les lieux où ils circulent et les personnes touchées par ce phénomène. Comme je l’ai mentionné plus haut, c’est cet ensemble de problèmes passionnants qui m’a amené à rejoindre cette équipe. 

Comprendre ce que signifie réellement et ce qu’implique la « fraude aux documents d’identité » a constitué l’essentiel de notre travail initial. Nous avons mené de nombreuses recherches interfonctionnelles sur les différents vecteurs de fraude existants, ainsi que sur ceux qui sont les plus et les moins fréquemment observés ou utilisés (par exemple : la falsification de photos, la présentation d’un document d’identité sur un écran, l’utilisation de modèles types pour créer de faux documents). Nous avons fait appel à nos experts en documents, tant internes qu’externes, pour analyser notre base de données regroupant à la fois des documents d’identité authentiques et frauduleux. Comme mentionné plus haut, cela nous a permis d’identifier des tendances et de hiérarchiser les vecteurs de fraude à traiter en fonction de leur prévalence, de leur impact sur la détection de la fraude documentaire et de l’effort nécessaire pour mettre au point une solution.

À partir de là, nous avons développé une version « alpha » de notre produit de vérification et l’avons testée en collaboration avec notre groupe de découverte de produit, composé de clients actuels de BlinkID ayant manifesté leur intérêt pour une solution de vérification de documents. Pour moi, en tant que chef de produit, et pour l’équipe dans son ensemble, ces échanges et les retours de nos clients ont été essentiels. 

Les produits ne sont jamais tout à fait au point, surtout lorsqu’ils impliquent des documents en constante évolution et des « attaques » frauduleuses ; c’est pourquoi nous menons sans cesse des tests et des itérations afin d’améliorer notre approche et les performances de nos contrôles antifraude de base. Je suis extrêmement fier de l’équipe et des progrès que nous avons accomplis, et ce n’est qu’un début.

Quels ont été les premiers défis auxquels vous avez été confrontés concernant le produit ? Qu'est-ce qui vous enthousiasme le plus aujourd'hui concernant BlinkID Verify ?

Certains des défis auxquels nous avons été confrontés à nos débuts sont les mêmes que ceux auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui, et c'est précisément ce qui rend ce travail si passionnant.

Les données constituent sans doute l’aspect le plus difficile du développement d’une bonne solution d’apprentissage automatique – tant au niveau de leur acquisition que de leur annotation. Nous continuons de nous appuyer sur notre équipe d’annotation des données pour identifier les documents frauduleux et les vecteurs de fraude parmi des centaines de milliers de documents, et nous explorons sans cesse de nouvelles façons d’acquérir des données supplémentaires pour entraîner nos modèles. Comme pour toutes les solutions d’apprentissage automatique, plus notre produit est utilisé et plus nos modèles ingèrent de données, plus ils apprennent et s’améliorent. Nous avons également travaillé d’arrache-pied pour comprendre la fraude aux documents d’identité en général, en constituant une équipe interne d’experts en documents et en fraude, et en renforçant nos compétences grâce à des ateliers animés par des experts en documents.

Enfin, il a été essentiel de sélectionner les « bons » vecteurs de fraude à cibler en premier lieu, et de rester concentrés tout en nous appuyant sur des indicateurs de performance basés sur la valeur et l’effort. Obtenir les retours d’expérience réels des utilisateurs sur notre solution via le groupe de découverte de produit reste ici déterminant, et nous sommes reconnaissants de cette collaboration continue. Les fraudeurs et les acteurs malveillants inventeront toujours de nouveaux moyens de contourner la détection, mais avec BlinkID Verify, nous avons la possibilité d’aider nos clients à combler ce fossé et à se concentrer sur leur cœur de métier. Le fait d’en prendre conscience et d’entendre directement les retombées commerciales rend ce travail d’autant plus gratifiant.

Comment une entreprise peut-elle se procurer BlinkID Verify pour tester cette technologie ?

Nous avons testé cette technologie auprès de certains de nos clients actuels et potentiels, et nous restons ouverts à toute personne intéressée. N'hésitez pas à contacter notre équipe ou à me joindre sur LinkedIn pour plus d'informations !