Vérification d’identité : 8 niveaux de sécurité – Lequel choisir ?

Dans un monde de plus en plus numérisé, la question de l’identité est devenue centrale. Fraudes, usurpations, blanchiment d’argent, etc. Les banques et compagnies d’assurance font face à des défis majeurs pour garantir la sécurité des transactions tout en respectant les réglementations (KYC, AML, RGPD). Une vérification d’identité robuste est donc essentielle pour assurer la confiance et la conformité.

 

Les institutions financières doivent jongler entre plusieurs impératifs :

• Sécurité : prévenir les fraudes et protéger les données sensibles.
• Conformité : répondre aux exigences légales et éviter les sanctions.
• Expérience utilisateur : proposer un parcours fluide et sans friction excessive.

Un processus trop strict peut décourager les clients, tandis qu’un contrôle trop souple expose l’entreprise à des risques. C’est pourquoi il est crucial de choisir un niveau de vérification d’identité adapté aux besoins spécifiques de chaque institution.

 

Il existe plusieurs méthodes de vérification. Chacune avec ses propres niveaux de sécurité et de complexité. De l’identification en personne à l’analyse automatisée des données, ces solutions offrent divers degrés de protection.

 

Dans cet article, nous détaillons 8 niveaux de vérification d’identité, leurs avantages et inconvénients, ainsi que leurs cas d’usage spécifiques. À l’issue de cette lecture, vous aurez toutes les clés pour choisir la solution la plus adaptée à votre institution.

 

Abordons maintenant les 8 niveaux de vérification d’identité possibles. En commençant par le niveau le plus sécurisé et le plus contraignant pour l’utilisateur.

 

Niveau 1 – Vérification d’identité en personne

Le standard historique

 

La vérification d’identité en personne est la méthode la plus ancienne et la plus robuste en matière de contrôle. Elle repose sur la présence physique du client dans une agence ou un bureau, où un agent vérifie ses documents et son apparence physique.

 

Avantages de la vérification d’identité en personne

• Sécurité maximale : Il est extrêmement difficile d’usurper une identité lorsque l’authentification se fait en face-à-face.
• Valeur légale forte : La vérification physique est souvent considérée comme la norme de référence pour de nombreuses procédures administratives et bancaires.
• Détection instantanée des anomalies : Un agent formé peut repérer des signaux de fraude comme une attitude suspecte ou un document falsifié.

 

Inconvénients potentiels

• Contraignant pour l’utilisateur : Se déplacer en agence est perçu comme un frein majeur par les clients habitués à des services 100 % en ligne.
• Coût élevé : Maintenir un réseau physique d’agences et former du personnel qualifié représente un investissement conséquent.
• Manque de scalabilité : Cette méthode ne permet pas de gérer un grand nombre de vérifications simultanément.

 

Cas d’usage : Contrôle aux frontières

Le contrôle aux frontières est l’un des rares cas de vérification d’identité en personne qui reste fréquent. Et même celui-ci tend à s’automatiser avec le dispositif Parafe. Dans le cas de la vérification d’identité en personne, l’agent peut visualiser des points de contrôles spécifiques. Il lui est aussi possible de passer la pièce d’identité sous une lampe UV afin d’en distinguer les éléments de sécurité complexes.

 

Malgré ses contraintes, la vérification en personne reste une solution de choix pour les institutions qui recherchent une sécurité maximale. Cependant, avec l’essor des technologies numériques, des alternatives plus flexibles émergent pour réduire la friction tout en garantissant un niveau de protection élevé.

 

Niveau 2 – Vérification NFC des documents électroniques

La fiabilité du sans-contact

 

Avec la montée en puissance des documents d’identité électroniques (cartes d’identité, passeports biométriques), la technologie NFC (Near Field Communication) permet une vérification rapide et hautement sécurisée. Cette méthode repose sur la lecture des puces RFID intégrées dans les documents d’identité pour s’assurer de leur authenticité.

 

Les avantages de la vérification NFC

• Fiabilité élevée : Les informations stockées sur la puce sont protégées contre la falsification et peuvent être vérifiées instantanément.
• Rapidité du processus : Une simple lecture avec un smartphone ou un terminal NFC suffit à récupérer et valider les données.
• Réduction des fraudes documentaires : Les documents électroniques possèdent des signatures cryptographiques infalsifiables, garantissant leur authenticité.

 

Inconvénients inhérents à cette méthode de vérification d’identité

• Dépendance aux équipements compatibles : Nécessite un lecteur NFC, ce qui peut limiter l’accessibilité pour certaines institutions ou utilisateurs. Ce lecteur est cependant intégré dans la majorité des nouveaux smartphones.
• Compatibilité variable selon les pays : Tous les documents d’identité ne sont pas encore dotés d’une puce NFC. Cela peut poser problème dans un contexte international.
• Expérience utilisateur mitigée : Nous avons remarqué que certains utilisateurs sont davantage méfiants lorsqu’il s’agit de scanner leur document. Nous recommandons de proposer des méthodes alternatives pour assurer un taux de conversion élevé.

 

Cas d’usage : Ouverture de compte bancaire en ligne

De nombreuses banques en ligne permettent aux clients de scanner leur passeport ou carte d’identité électronique pour une validation instantanée. Cela leur permet de répondre aux obligations de connaissance client, de lutte contre la fraude et contre le blanchiment d’argent. Grâce à cette méthode, les institutions bancaires sécurisent leurs processus d’onboarding de manière optimale.

 

Niveau 3 – Vérification d’identité vidéo guidée par un expert

Un compromis entre humain et digital

 

Avec l’essor des solutions numériques, la vérification vidéo assistée par un expert humain est devenue une alternative efficace à la vérification en personne. Ce processus consiste à guider l’utilisateur lors d’un appel vidéo en direct ou différé, au cours duquel il doit présenter ses documents d’identité et effectuer certaines actions pour prouver son authenticité.

 

Pourquoi choisir ce niveau ?

• Sécurité renforcée : La présence d’un opérateur humain permet une analyse approfondie des documents et du comportement de l’utilisateur. Cela réduit significativement les risques de fraude.
• Expérience utilisateur améliorée : Moins contraignante qu’un déplacement en agence. Cette solution permet une vérification à distance tout en bénéficiant d’un accompagnement humain.
• Détection en temps réel des anomalies : Un expert peut repérer des signaux de fraude tels qu’un comportement nerveux, des hésitations ou des documents falsifiés.

 

Inconvénients opérationnels

• Coût élevé : Nécessite des agents formés et disponibles pour réaliser les vérifications. Cela engendre des coûts plus importants qu’une solution 100 % automatisée.
• Temps de traitement variable : Selon la disponibilité des agents et le volume de demandes. Le processus peut être plus long qu’une vérification entièrement automatisée et peut se révéler complexe à faire scaler.
• Disponibilité variable : La vérification accompagnée ne peut pas être mise en place à toute heure du jour ou de la nuit. L’inscription à des horaires tardifs peut être compliquée.

 

Cas d’utilisation : Souscription à des assurances sensibles

Le produit d’assurance est permanent dans le temps et peut n’être activé qu’une fois la vérification d’identité validée. Lors de la souscription à une assurance, l’utilisateur peut entrer toutes ses informations puis être rappelé par un agent (même quelques minutes ou heures plus tard). La vérification accompagnée est donc un bon moyen de se prémunir des fraudes tout en initiant une relation de confiance avec le client.

 

La vérification vidéo assistée par un expert représente un bon compromis entre sécurité et praticité. Tout particulièrement pour les institutions souhaitant une validation humaine sans imposer un déplacement physique à leurs clients. Elle conserve cependant un coût élevé.

 

Niveau 4 – Vérification biométrique

L’authentification par les traits uniques de l’utilisateur

 

La vérification biométrique repose sur l’analyse des caractéristiques physiques ou comportementales uniques d’un individu pour confirmer son identité. Cette technologie, de plus en plus utilisée dans les banques et assurances, permet d’assurer un haut niveau de sécurité tout en améliorant l’expérience utilisateur.

 

Différents types de biométrie

 

Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale compare une image du visage de l’utilisateur avec une photo d’identité (carte d’identité, passeport ou titre de séjour). Des algorithmes avancés analysent les points clés du visage pour vérifier la correspondance.

 

• Avantages :
  • Rapide et fluide : une simple capture d’image suffit.
  • Peut être couplée à des tests de “preuve de vie” (clignement des yeux, mouvements de tête) pour éviter les fraudes par photo ou vidéo.
  • Intégrable aux smartphones et caméras existantes.
• Inconvénients :
  • Vulnérabilité aux attaques de deepfake si les tests anti-fraude ne sont pas robustes.
  • Dépendance à la qualité de la caméra et aux conditions d’éclairage.
  • Peut poser des questions éthiques et réglementaires sur la protection des données.

 

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale analyse les caractéristiques uniques de la voix d’un utilisateur pour l’authentifier. Cette technologie est particulièrement utilisée dans le service client des banques pour sécuriser l’accès aux comptes via téléphone.

 

• Avantages :
  • Expérience utilisateur fluide, sans action manuelle nécessaire.
  • Peut être utilisée dans des environnements sans écran.
  • Sécurisée grâce à l’analyse des fréquences vocales et du rythme de la parole.
• Inconvénients :
  • Sensible aux variations de la voix (maladies, environnement bruyant).
  • Exposition aux risques d’usurpation par imitation ou enregistrement.

 

Exemples d’utilisation : Service client bancaire sécurisé par reconnaissance vocale

L’utilisation de la reconnaissance vocale dans les services bancaires permet de limiter les tentatives d’usurpation d’identité. Grâce à cette technologie, les institutions financières sont capables d’améliorer la sécurité de leurs clients. Cette comparaison ne nécessite aucune action de la part du client peut être totalement transparente pour ce dernier.

 

Niveau 5 – Vérification d’identité hybride

Le meilleur des deux mondes

 

La vérification hybride combine les atouts de l’intelligence artificielle et de l’intervention humaine. Elle offre ainsi un niveau de sécurité élevé tout en optimisant l’expérience utilisateur. L’IA effectue une première analyse des documents et des informations biométriques. Dans un second temps, un agent humain intervient en cas de doute ou d’anomalie détectée.

 

Les multiples avantages de la vérification d’identité hybride

• Sécurité renforcée : L’IA filtre la majorité des demandes et transmet les documents ou dossiers suspects à un agent. Le contrôle humain permet d’éviter les erreurs et les fraudes sophistiquées.
• Expérience utilisateur optimisée : L’automatisation garantit une réponse rapide dans la majorité des cas. L’assistance humaine évite les blocages inutiles et assure la satisfaction des clients.
• Réduction des coûts : Moins d’intervention humaine qu’une vérification 100 % manuelle, tout en limitant les faux rejets et les fraudes.
• Flexibilité et adaptation : Permet d’ajuster le niveau de contrôle en fonction du niveau de risque détecté (analyse dynamique du risque).

 

Inconvénients de la vérification d’identité hybride

• Nécessite une infrastructure avancée : Intégrer des algorithmes performants et une équipe de vérification humaine requiert des ressources et un savoir-faire technique.
• Temps de traitement variable : En cas de contrôle manuel, le temps de réponse peut être plus long que pour une vérification entièrement automatisée.
• Coût supérieur à une IA seule : Bien que moins coûteuse qu’une vérification 100 % humaine, cette approche nécessite tout de même une équipe d’experts pour gérer les cas exceptionnels.

 

Cas d’usage : Plateformes de services réglementés

Les plateformes de services en ligne (fintechs, crypto-monnaies, etc.) utilisent cette généralement cette approche. Celle-ci leur permet de répondre à leurs obligations légales de lutte contre la fraude et de sécuriser leurs plateformes tout en assurant une efficacité optimale du processus.

 

Le modèle hybride est souvent considéré comme la meilleure approche, car il permet d’exploiter la rapidité et l’efficacité de l’IA tout en bénéficiant de l’intelligence et de l’expertise humaine pour traiter les cas les plus complexes.

 

Niveau 6 – Vérification d’identité automatique par intelligence artificielle

Rapidité et scalabilité

 

Avec les avancées en IA, la vérification d’identité peut désormais être entièrement automatisée. Elle offre une rapidité et une scalabilité inégalées. Cette méthode repose sur des algorithmes de reconnaissance de documents et de détection des fraudes. Les IA repèrent les anomalies et vérifient les éléments de sécurité intégrés aux pièces d’identité. Ces IA sont souvent couplés à des technologies biométriques pour une double vérification.

 

QUID de la vérification d’identité par IA

• Traitement instantané : Contrairement aux méthodes manuelles ou semi-manuelles, l’IA permet une vérification quasi immédiate. Cela participe à l’optimisation de l’expérience utilisateur.
• Réduction des erreurs humaines : L’algorithme applique des règles strictes et objectives. Il élimine les biais ou les oublis possibles lors d’une analyse humaine.
• Scalabilité sans égal : Cette approche peut gérer un grand nombre de vérifications simultanément. Elle est idéale pour les institutions traitant des volumes importants de clients.
• Amélioration continue : Grâce au machine learning, les modèles s’adaptent et deviennent plus performants face aux nouvelles tentatives de fraude.

 

Quelques inconvénients subsistent

• Vulnérabilité aux attaques sophistiquées : Les deepfakes et autres techniques de contournement peuvent tromper certains systèmes IA mal entraînés ou obsolètes.
• Difficulté à interpréter certaines erreurs : En cas de rejet d’une identité, l’utilisateur peut ne pas comprendre la raison exacte. Cela peut nuire à l’expérience client.
• Dépendance aux données d’entraînement : Une IA efficace nécessite une base de données représentative et régulièrement mise à jour. C’est la seule manière permettant d’éviter les biais et les faux positifs.

 

Cas d’usage: Vérification d’identité pour la location immobilière

Lors de la location d’une maison ou d’un appartement, le dossier locataire est généralement requis. Il comporte toutes les pièces d’identité et les documents justificatifs du potentiel locataire. Avec le grand nombre de candidats locataires, il est souvent complexe de traiter chaque dossier. Grâce à la vérification par IA, les agences de location automatisent ce processus.

 

La vérification automatique par IA s’impose comme une solution de choix pour les entreprises cherchant à allier efficacité et sécurité, à condition d’être couplée à des mesures complémentaires pour éviter les failles exploitables par les fraudeurs.

 

Niveau 7 – Vérification de documents automatisée

La rapidité et l’efficacité au cœur du processus

 

La vérification de documents automatisée repose sur l’utilisation de technologies avancées. Celles-ci ont pour objectif d’extraire, d’analyser et de valider des informations présentes sur des documents numériques. Cette méthode combine reconnaissance optique de caractères (OCR) et détection de falsifications. Elle est de plus en plus utilisée par les entreprises pour garantir un traitement rapide et fiable des données.

 

Technologies mises à contribution

 

OCR (Reconnaissance optique de caractères)

Cette technologie permet l’extraction rapide des informations contenues dans un document. Cela inclut notamment les noms, dates de naissance, numéros de carte d’identité ou de passeport. Grâce à des algorithmes sophistiqués, l’OCR peut traiter une grande variété de documents avec une précision remarquable.

 

Détection de falsifications via métadonnées

Des outils spécialisés analysent les métadonnées des documents (date de création, modifications, provenance). Ils recherchent des anomalies qui pourraient indiquer une falsification. Ces outils détectent également les incohérences visuelles telles que les signes de retouche ou les erreurs de format. Ces méthodes permettent de détecter les falsifications basiques. Elles sont généralement aussi mises en place pour les niveaux de vérification précédemment évoqués.

 

Les avantages

 

Traitement en temps réel sans intervention humaine

Cette technologie permet un traitement instantané des documents. Cela améliore considérablement la vitesse des processus de vérification et réduit les délais de réponse pour les utilisateurs. L’automatisation assure une continuité des services 24/7, ce qui est un atout majeur dans des environnements à fort volume de transactions.

 

Réduction des risques de fraude documentaire

Les outils de vérification automatique des documents permettent généralement la détection des falsifications. Cela constitue une première couche de contrôles, indispensable. L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique permet à ces systèmes de s’améliorer avec le temps et de devenir plus performants face aux nouvelles tentatives de fraude.

 

Exemple cas d’usage : Contrôle automatique des justificatifs en assurance

Dans le secteur de l’assurance, la vérification de documents est essentielle pour valider les informations fournies par les clients et initier le remboursement. Les systèmes automatisés vérifient la conformité des documents soumis, tels que les factures ou attestations médicales, garantissant ainsi un traitement rapide et fiable des demandes. Les tentatives de falsification documentaire peuvent être détectées grâce à ces mêmes systèmes d’IA.

 

Niveau 8 – Analyse automatique des données

La couche d’intelligence pour prévenir les risques

 

L’analyse automatique des données permet d’apporter une dimension supplémentaire de sécurité dans le processus de vérification d’identité. En exploitant des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et des techniques avancées de traitement des données, cette méthode se concentre sur l’analyse et la corrélation des informations collectées pour détecter des incohérences, des comportements suspects ou des risques de fraude.

 

Seul, ce niveau de sécurité n’est pas suffisant. C’est lorsqu’il est ajouté, comme un filtre supplémentaire, aux autres niveaux de vérification, qu’il s’avère être puissant.

 

Comment l’analyse des données améliore la sécurité ?

 

Corrélation des informations

L’analyse automatique permet de croiser des informations issues de différentes sources (documents d’identité, bases de données publiques, historique des transactions). De cette manière, il est possible de vérifier la cohérence des données fournies par l’utilisateur. Par exemple, si les informations d’un client sur un formulaire d’inscription ne correspondent pas à celles enregistrées dans des bases publiques, le système peut signaler une incohérence.

 

Détection des comportements suspects

Les données comportementales correspondent aux modèles de transactions, aux connexions à des heures inhabituelles, ou aux adresses IP utilisées. Leur analyse permet d’identifier des fraudes répétées ou des tentatives d’usurpation d’identité. Les systèmes peuvent évaluer les risques en temps réel. Ils alertent les opérateurs ou en bloquant des actions suspectes avant qu’elles ne soient finalisées.

 

Pourquoi intégrer une sur-couche d’analyse automatique des données ?

 

Amélioration continue des algorithmes de détection

Grâce au machine learning, les systèmes d’analyse des données peuvent apprendre en continu à partir des nouvelles données traitées. Ces dernières permettent un ajustement aux nouvelles tactiques utilisées par les fraudeurs. Ce processus apporte une adaptation rapide aux évolutions des techniques de fraude et une détection plus précise.

 

Aide à la conformité avec les régulations anti-blanchiment (AML)

L’analyse des données est un outil clé pour la conformité aux exigences des régulations de LCB-FT. Les systèmes automatisés permettent de surveiller en temps réel les transactions et comportements suspects. Ils s’assurent que les institutions respectent les obligations légales tout en minimisant les risques.

 

Exemples d’utilisation : Identifier des usurpations d’identité

L’analyse des données est également utilisée pour détecter les usurpations d’identité dans des contextes à grande échelle. Par grande échelle, on entend notamment les inscriptions massives à des services en ligne ou l’ouverture de comptes bancaires. Les systèmes d’IA peuvent repérer des motifs récurrents d’usurpation d’identité. Cela se fait en corrélant des informations provenant de différentes bases de données et en analysant des modèles de comportement.