La détection automatique des usages anormaux ou frauduleux, comme conséquence de l’intégration de l’IA, signifie que les systèmes peuvent analyser en continu de grands volumes de données pour repérer rapidement des comportements inhabituels, des transactions suspectes ou des signaux faibles indiquant une fraude potentielle. Positivement, cela améliore la réactivité, renforce la sécurité, réduit les pertes financières et protège la réputation de l’entreprise. Toutefois, cette capacité peut aussi avoir un revers : faux positifs entraînant des alertes injustifiées, sentiment de surveillance accrue pouvant nuire à la confiance des collaborateurs ou des clients, ou dépendance excessive aux algorithmes au détriment d’une analyse humaine contextualisée. Pour l’entreprise, l’enjeu est de combiner la puissance de l’IA avec un contrôle humain pertinent, afin de sécuriser ses opérations tout en préservant la transparence et la confiance.