Détection de Fraude avec Machine Learning

Pourquoi se former à fraud detection avec machine learning

vos équipes sont confrontées à des transactions suspectes quotidiennes. les méthodes traditionnelles de détection de fraude atteignent leurs limites. la protection des actifs de l'entreprise est un défi constant. une solution basée sur l'intelligence artificielle peut significativement améliorer cette sécurité.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

identifier les différents types de fraude et leurs mécanismes.
comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning appliqués à la détection de fraude.
sélectionner et préparer les données pertinentes pour l'entraînement de modèles.
implémenter des algorithmes de Machine Learning pour la détection de comportements frauduleux.
évaluer et optimiser les performances des modèles de détection.
déployer des solutions opérationnelles pour une surveillance continue.

Public concerné

Analystes de données.
Responsables de la conformité et de la sécurité.
Chefs de projet BI / Data.
Développeurs spécialisés en Data Science.

Programme type

Module 1 : Comprendre les enjeux de la fraude et les bases du Machine Learning

typologies de fraude et leurs impacts sur l'entreprise.
introduction aux concepts clés du Machine Learning (supervisé, non supervisé).
panorama des algorithmes pertinents (classification, clustering).
étude de cas : exemples de fraudes dans différents secteurs.

Module 2 : Préparation des données et Feature Engineering

collecte et nettoyage des données transactionnelles.
identification et création de variables prédictives (features).
gestion des données déséquilibrées (sur-échantillonnage, sous-échantillonnage).
utilisation de librairies Python (Pandas, Numpy) pour la manipulation de données.

Module 3 : Implémentation des modèles de détection

développement de modèles de classification (Random Forest, XGBoost).
application d'algorithmes d'anomalie (Isolation Forest, One-Class SVM).
techniques d'apprentissage non supervisé pour la détection de patterns.
mise en œuvre avec Scikit-learn.

Module 4 : Évaluation, Optimisation et Déploiement

métriques d'évaluation spécifiques à la fraude (précision, rappel, F1-score, courbe ROC).
optimisation des hyperparamètres des modèles.
interprétabilité des modèles (SHAP, LIME).
principes de déploiement d'un système de détection en production.

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Prérequis

connaissances de base en statistiques et probabilités.
maîtrise du langage Python et de ses fondamentaux.
familiarité avec la manipulation de données.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de formation est délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible au financement CPF sous certaines conditions, nous consulter pour les modalités.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel est le niveau requis en Machine Learning ?

un niveau débutant à intermédiaire en Machine Learning est suffisant, les concepts clés seront abordés.

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

nous utiliserons principalement Python, les librairies Pandas, Scikit-learn, XGBoost et des environnements de type Jupyter Notebook.

›y aura-t-il des exercices pratiques ?

la formation inclut de nombreux exercices pratiques et des cas d'étude réels pour une mise en application concrète.

›comment s'organise le suivi post-formation ?

un support pédagogique est accessible pendant un mois après la formation pour répondre à vos questions.

Comment on sélectionne les organismes fraud detection avec machine learning

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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partenaires Qualiopi uniquement
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