Faux positifs AML : un problème de contexte, pas d’algorithme

Les faux positifs AML ne sont pas une anomalie technique, mais un symptôme structurel

Lorsque le volume d’alertes AML augmente, le réflexe est presque toujours technique.
On ajuste les seuils, on affine les règles, on déploie de nouveaux modèles. Parfois, on change même d’outils.

Pourtant, les taux de faux positifs restent élevés.

Les systèmes AML savent détecter des signaux. La difficulté réside ailleurs : dans la capacité des organisations à reconstituer le contexte nécessaire pour interpréter correctement ces signaux.

Les alertes manquent de contexte, pas d’intelligence

Les moteurs à règles comme les modèles de machine learning remplissent leur rôle. Ils identifient des écarts, des comportements atypiques ou des combinaisons associées à des typologies de risque connues.

Le problème commence une fois l’alerte générée.

Une transaction inhabituelle peut être parfaitement légitime si elle s’inscrit dans une évolution documentée du profil client. À l’inverse, une transaction en apparence normale peut devenir problématique lorsqu’elle est replacée dans une séquence d’événements, de relations ou de juridictions.

Sans accès à l’historique client et aux décisions antérieures, le système détecte une anomalie. Il ne perçoit pas la situation.

La fragmentation des systèmes KYC et AML crée des angles morts

Dans la plupart des établissements, l’information nécessaire à l’évaluation du risque AML est dispersée :

• les données KYC sont gérées dans des outils d’onboarding ou de revue périodique,
• le filtrage (sanctions, PEP, listes de surveillance) est traité dans des plateformes dédiées,
• les transactions et alertes sont suivies dans des outils de monitoring,
• les documents sont stockés dans des solutions de gestion documentaire,
• les décisions et justifications résident dans des outils de case management, des emails ou des notes internes.

Chaque système a sa raison d’être. Ensemble, ils fragmentent la connaissance.

Les alertes sont alors analysées de manière isolée, les décisions passées sont peu capitalisées et les analystes passent un temps considérable à reconstruire le contexte.

Le manque de contexte augmente les coûts et fragilise les contrôles

Face à une information fragmentée, les équipes conformité compensent par du travail manuel. Les analystes recherchent, recoupent et reconstruisent des chronologies au lieu d’analyser le risque.

Cela entraîne deux dérives :

• une inefficacité opérationnelle, avec des investigations plus longues et plus coûteuses ;
• une dégradation de la qualité des contrôles, marquée par la fatigue, des décisions défensives et des incohérences.

Les faux positifs ne sont donc pas seulement un problème de productivité. Ils affectent directement la robustesse et la crédibilité du dispositif AML.

Pourquoi davantage d’IA ne résout pas le problème

L’IA est souvent présentée comme la solution à la surcharge d’alertes. En pratique, elle agit comme un amplificateur.

Déployée sur une information fragmentée, elle apprend des schémas incomplets et produit des résultats difficiles à expliquer ou à défendre. Les alertes peuvent sembler mieux priorisées, mais le raisonnement sous-jacent reste fragile.

Sans fondation de connaissance unifiée et gouvernée, l’IA tend à stabiliser les incohérences existantes plutôt qu’à réduire le bruit.

Réduire les faux positifs suppose un contexte de conformité unifié

Des décisions AML efficaces reposent sur la cohérence, pas sur l’analyse de signaux isolés.

Elles nécessitent un accès à :

• l’historique client et aux décisions KYC,
• les relations et les schémas transactionnels dans le temps,
• les alertes et investigations passées,
• les politiques internes et interprétations réglementaires applicables.

Lorsque ce contexte est accessible et connecté, les alertes gagnent en pertinence. Les investigations se concentrent sur le risque réel et les décisions deviennent traçables et reproductibles.

Conclusion : réduire les faux positifs AML relève de la maîtrise de l connaissance, pas de l’ajout de règles

Les faux positifs ne disparaîtront pas par de simples ajustements de seuils. Leur réduction durable passe par un changement de logique : ne plus traiter des signaux isolés, mais évaluer des situations complètes.

La priorité est claire : unifier et gouverner l’information avant d’optimiser les règles, les modèles ou l’IA.

C’est à cette condition que le bruit diminue sans perte de contrôle, et que la conformité se renforce sans créer une nouvelle boîte noire.