Allez au-delà des vérifications traditionnelles des documents d'identité et de l'identité faciale : détectez les fraudes sophistiquées et mettez en place une authentification continue en analysant les comportements uniques des utilisateurs, tels que la dynamique de frappe, les schémas de déplacement de la souris et les interactions avec l'appareil. Intégrez de manière transparente la biométrie comportementale dans vos processus d'inscription, de paiement et d'authentification afin d'empêcher le piratage de comptes, de réduire les frictions et de pérenniser votre sécurité numérique.
Nombre d'identifiants traités chaque mois
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pour collecter et extraire des données
Renforcez votre stratégie de prévention de la fraude grâce à la biométrie comportementale de pointe de Microblink, qui offre une authentification continue allant au-delà des contrôles statiques. Notre intelligence artificielle analyse les schémas de comportement uniques des utilisateurs, notamment la dynamique de frappe et les mouvements de souris, afin de détecter les activités suspectes en temps réel.
Intégrez en toute transparence ces fonctionnalités avancées à vos workflows d'identité existants grâce à nos API et SDK flexibles. Vous pouvez ainsi prévenir les détournements de compte et mettre en place une authentification dynamique basée sur les risques, renforçant ainsi la sécurité sans créer de friction.
La biométrie comportementale de Microblink analyse en permanence les schémas d'interaction des utilisateurs, détectant en temps réel les anomalies subtiles qui indiquent des tentatives de piratage de compte.
Cette couche de sécurité invisible protège de manière proactive les comptes et les actifs des utilisateurs, ce qui réduit considérablement les pertes liées à la fraude sans alourdir le processus.
Intégrer la biométrie comportementale afin de permettre une vérification continue et transparente de l'identité de l'utilisateur tout au long de la session, éliminant ainsi le besoin de demandes de réauthentification gênantes.
Cela garantit une expérience à la fois sécurisée et fluide, ce qui renforce la confiance des utilisateurs et favorise leur fidélisation.
Exploiter les données comportementales pour évaluer de manière dynamique et en temps réel le niveau de risque associé à chaque utilisateur, en ne déclenchant une authentification renforcée que pour les activités réellement suspectes.
Cela permet d'optimiser les processus de sécurité, en réduisant les faux positifs et en améliorant l'efficacité opérationnelle, tout en garantissant une protection solide.
La First Abu Dhabi Bank s'associe à Microblink pour accélérer la numérisation des pièces d'identité dans le cadre de la vérification KYC.
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Une vérification d'identité rapide et précise, garantissant un processus d'inscription fluide et sécurisé
Respectez les exigences réglementaires grâce à la vérification des pièces d'identité et à l'analyse des indices non documentaires
Réduisez les temps d'attente et garantissez un processus d'entrée fluide grâce à une lecture rapide des pièces d'identité
Vérifier l'identité et empêcher les transactions non autorisées grâce à la numérisation sécurisée des documents
Détecter avec précision les identités volées ou fictives et vérifier les pièces d'identité afin d'empêcher la création de comptes et les transactions frauduleuses
Garantissez le respect de la réglementation et empêchez l'accès des mineurs en vérifiant instantanément l'âge des clients grâce à la numérisation sécurisée de leurs pièces d'identité
Forte de 12 ans d'expertise en R&D dans le domaine de la vision par ordinateur, Microblink est à la pointe de la vérification d'identité basée sur l'IA et ne cesse d'innover pour proposer des solutions rapides et précises.
Nous avons été les premiers à mettre au point la vérification d’identité basée sur l’IA, établissant ainsi la norme en matière de solutions de numérisation de pièces d’identité rapides, sécurisées et précises.
Nous développons notre intelligence artificielle en interne, en nous appuyant sur des données exclusives et une équipe dédiée de spécialistes en apprentissage automatique, afin de garantir une précision et des performances inégalées en matière de vérification d'identité.
Forte de 12 ans d'expertise en R&D dans le domaine de la vision par ordinateur, Microblink est à la pointe de la vérification d'identité basée sur l'IA et ne cesse d'innover pour proposer des solutions rapides et précises.
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Nous développons notre intelligence artificielle en interne, en nous appuyant sur des données exclusives et une équipe dédiée de spécialistes en apprentissage automatique, afin de garantir une précision et des performances inégalées en matière de vérification d'identité.
La biométrie comportementale peut être intégrée de manière transparente à vos processus actuels d’intégration et d’authentification grâce à des SDK ou des API légers. Les données sont collectées de manière passive en arrière-plan lors des interactions normales de l'utilisateur — telles que la saisie au clavier, les mouvements de souris ou les gestes sur écran tactile — sans nécessiter d'action supplémentaire de sa part. Cela permet une authentification et une évaluation des risques en continu sans créer de friction, préservant ainsi une expérience utilisateur fluide tout en renforçant la sécurité.
La biométrie comportementale est particulièrement efficace pour détecter des types de fraude sophistiqués tels que la prise de contrôle de compte (ATO), les attaques par outil d'accès à distance (RAT), le « credential stuffing » et la fraude à l'identité synthétique. Contrairement aux vérifications statiques de documents ou de visages, les schémas comportementaux sont extrêmement difficiles à imiter ou à reproduire pour les fraudeurs, ce qui permet de signaler des anomalies en temps réel — même après l’inscription initiale —, par exemple lorsqu’un compte légitime est consulté par un utilisateur non autorisé.
Les solutions biométriques comportementales peuvent être conçues selon les principes de « protection de la vie privée dès la conception » : les données sont anonymisées, traitées localement ou sous forme chiffrée, et ne sont jamais utilisées pour identifier de manière unique des personnes en dehors du cadre de la détection des fraudes. Les mécanismes de consentement, la minimisation des données et des informations claires fournies aux utilisateurs sont essentiels. Les principaux fournisseurs proposent une documentation et des contrôles pour vous aider à respecter le RGPD, le CCPA et d’autres exigences réglementaires, notamment des pistes d’audit et la gestion des droits des personnes concernées.
L'intégration implique généralement l'ajout d'un SDK côté client (web/mobile) pour capturer les signaux comportementaux et d'une API backend pour l'évaluation des risques. Les principaux défis consistent à garantir la compatibilité avec vos frameworks front-end, à gérer le flux de données en toute sécurité et à ajuster les seuils de risque afin de minimiser les faux positifs. Recherchez des solutions proposant une documentation complète, des exemples de code et la prise en charge de vos langages de programmation et plateformes préférés. Il est recommandé de réaliser des tests pilotes dans un environnement sandbox afin d’optimiser les performances et l’expérience utilisateur.
La plupart des solutions modernes offrent des options d'intégration flexibles, notamment des API RESTful, des SDK et des connecteurs prêts à l'emploi pour les passerelles de paiement et les systèmes bancaires centraux les plus courants. Privilégiez les plateformes qui prennent en charge la prise de décision en temps réel, le traitement par lots et les workflows personnalisables afin de répondre à vos besoins opérationnels. Assurez-vous que le fournisseur propose une documentation technique complète destinée aux développeurs ainsi qu'une assistance dédiée à l'intégration.
La biométrie comportementale permet une évaluation des risques en temps réel et continue tout au long de la session d'un utilisateur, et pas seulement lors de la connexion ou de la création de compte. Si un comportement anormal est détecté (par exemple, un changement dans le rythme de frappe ou les habitudes de navigation), le système peut déclencher une authentification renforcée (telle que la vérification faciale ou un mot de passe à usage unique) ou bloquer les actions suspectes. Cette approche adaptative contribue à prévenir la fraude lors d’opérations sensibles telles que les paiements, les réinitialisations de mot de passe ou les modifications des informations de compte.
Les indicateurs clés comprennent la réduction du nombre d'incidents de piratage de compte, les taux de faux positifs et de faux négatifs, les taux de friction (impact sur l'expérience utilisateur), la détection de nouveaux schémas de fraude et le délai de détection des activités suspectes. Le suivi de ces indicateurs clés de performance (KPI) avant et après la mise en œuvre permettra de quantifier le retour sur investissement et d'orienter l'ajustement continu des seuils de risque et des flux de travail.
L'IA n'a pas seulement accéléré la fraude. Elle en a fait un véritable système. Nous avons analysé des millions d'interactions liées à l'identité afin de cartographier l'évolution des attaques d'usurpation d'identité selon les régions, les types d'attaques et les niveaux de sophistication — et d'identifier ce que les organisations doivent repenser pour rester dans la course.
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