Face à une hausse constante de la fraude, Itesoft, éditeur gardois de solutions de digitalisation et d’automatisation des processus métiers, complète son offre de détection du risque par une nouvelle solution boostée à l’intelligence artificielle. Cet outil, baptisé Streamline Fraud et qui centralise les alertes et facilite leur traitement, cible les secteurs particulièrement vulnérables de l’assurance et des mutuelles.Après avoir annoncé des résultats historiques dans le plan de lutte en matière de fraude fiscale (15,2 milliards d'euros détectés) et sociale (plus de 2 milliard d'euros), dus en partie à la mise en place du data mining, technique d'exploration de millions de données pilotées par l'intelligence artificielle, le Premier ministre Gabriel Attal a indiqué vouloir aller plus loin : avant 2027, un milliard d'euros devrait être alloué à la modernisation des outils numériques de détection des fraudes.
En hausse constante, la fraude est également un fléau pour les entreprises ou organisations en lien avec une activité économique ou financière : elle représenterait, en moyenne, jusqu'à 5% de leurs bénéfices (étude ACFE 2022). La moitié de ces fraudes serait réalisée par l'intermédiaire d'un document falsifié.
Dans ce contexte, Itesoft, éditeur de logiciels de digitalisation des processus, a recruté il y a quelques mois Pierre Vanhoutte (voir encadré), expert en analyse de risques, pour participer au développement d'une nouvelle offre dans la lutte contre la fraude.
Traiter les alertes de bout en bout
Cotée sur Euronext Paris, Itesoft (200 collaborateurs, 20,5 millions d'euros de chiffre d'affaires en 2023) traite chaque année plus d'un milliard de documents à travers quatre offres, et revendique un portefeuille de 650 clients. L'éditeur consacre en moyenne 27% de son chiffre d'affaires à son département R&D et travaille en étroite collaboration avec le Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3i) de La Rochelle.
Sa nouvelle solution, baptisée Streamline Fraud, s'inscrit dans la continuité de son offre de détection anti-fraude qui gère les anomalies documentaires.
