Publié le : 15 mars 20216 mins de lecture
L’embarquement numérique des clients par reconnaissance vidéo est désormais bien établi dans le secteur financier. La détection des tentatives de fraude revêt ici une grande importance. L’utilisation de technologies d’intelligence artificielle établit désormais de nouvelles normes en matière de reconnaissance de cartes d’identité numériques.
De nombreuses banques et caisses d’épargne pratiquent désormais l’embarquement numérique des clients par reconnaissance vidéo. Grâce à une procédure issue du domaine de l’intelligence artificielle, le fournisseur d’identité IDnow établit désormais de nouvelles normes en matière de reconnaissance numérique des cartes d’identité.
Pour son processus d’identification vidéo, elle utilise des algorithmes de reconnaissance d’images qui permettent de vérifier automatiquement le document d’identité au cours du processus d’identification. Grâce à cette procédure, qui repose sur le principe de l’apprentissage approfondi, les tentatives de fraude peuvent être détectées de manière fiable et la sécurité de la procédure établie peut ainsi être accrue. Les cartes graphiques NVIDIA sont utilisées pour « former » et affiner les logiciels développés par les utilisateurs.
L’intelligence artificielle complète l’intelligence humaine
La procédure de légitimation en ligne est désormais utilisée dans de nombreux pays européens par les entreprises qui sont tenues, en vertu de la loi sur le blanchiment d’argent, d’identifier leurs clients avant l’embarquement. Un employé formé, le soi-disant spécialiste de l’identité, utilise le chat vidéo pour vérifier la pièce d’identité de l’utilisateur. Afin de vérifier l’authenticité de l’identifiant et de l’identité de l’utilisateur, des logiciels hautement spécialisés sont utilisés en plus de l’expertise humaine. Ce logiciel effectue une comparaison automatique des images et vérifie la validité de la carte d’identité sur la base de diverses caractéristiques telles que les numéros d’identification.
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Un apprentissage approfondi pour la prévention de la fraude
Les identités numériques sont précieuses et attirent donc facilement les fraudeurs. Afin de détecter les fausses cartes d’identité et les manipulations techniques au cours du processus d’identification, IDnow utilise des algorithmes d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images. Le logiciel à l’origine de ce projet a été développé par l’entreprise elle-même, car aucune des technologies existantes, qui sont basées sur le principe de la détection des contours, par exemple, n’a donné de résultats satisfaisants dans la pratique.
Étant donné que l’identification vidéo a lieu dans des environnements non contrôlés, la lumière, l’arrière-plan et la résolution de la caméra du web ou du smartphone utilisée varient d’un cas à l’autre. Certains algorithmes marquaient parfois les bords d’une photo sur le mur au lieu des coins du badge. IDnow a donc développé son propre algorithme et l’a formé à reconnaître de manière fiable le badge dans l’image, indépendamment de l’éclairage, du fond et de la résolution de la caméra et pratiquement en temps réel.
Dans l’étape suivante, le programme classifie le document, c’est-à-dire qu’il détermine le pays de délivrance, s’il s’agit d’une carte d’identité ou d’un passeport, et la version de la carte d’identité. Enfin, l’algorithme est capable de lire et de vérifier les données du document d’identité, telles que le nom du titulaire et les chiffres de contrôle. Ces processus automatisés aident les spécialistes de l’identité à détecter toute anomalie ou tentative de fraude. Les algorithmes de reconnaissance d’images analysent une grande quantité de données et apprennent progressivement à reconnaître les connexions et les modèles et à faire des prédictions appropriées. Les cartes graphiques NVIDIA (GPU) sont utilisées pour accélérer et affiner ce processus.
Une technologie innovante pour la reconnaissance des visages
La technologie IDnow peut également être utilisée pour l’appariement automatique des visages, selon les besoins. L’algorithme utilise 128 points sur le visage pour déterminer le degré de similitude entre la personne du chat vidéo et la personne figurant sur la pièce d’identité. L’identification n’est réussie que si l’algorithme a déterminé que la personne est la même personne. Cette mise en correspondance sert également à réduire les tentatives de fraude, car les fraudeurs déjà connus sont filtrés à ce stade du processus.
Les algorithmes sur lesquels IDnow travaille depuis longtemps sont utilisés depuis l’été 2016 lors du processus d’identification de certains clients. Une phase de test est actuellement en cours pour reconnaître et vérifier automatiquement les caractéristiques de sécurité du document d’identité également.
Si un algorithme parvient à reconnaître de manière fiable et automatique des éléments de sécurité tels que des hologrammes répartis sur un grand nombre d’images dans une vidéo, ce sera un peu comme le Saint Graal de la vérification d’identité. Les résultats obtenus jusqu’à présent ne sont pas seulement pertinents pour l’identification vidéo, mais aussi pour de nombreux autres cas d’utilisation où les cartes d’identité sont contrôlées dans des environnements non contrôlés, comme le contrôle du permis de conduire ou de l’âge.