Comment ça marche

De l'intégration à l'intelligence en 4 étapes

YARDA crée des modèles d'IA entraînés sur vos données transactionnelles pseudonymisées, sans noms, téléphones ni adresses. Chaque modèle apprend de votre activité et s'améliore en continu. C'est notre point fort : une IA qui comprend votre réalité.

Phase 1 · Intégration

Connectez & pseudonymisez

Partagez vos données transactionnelles via notre API REST, avec des identifiants pseudonymisés (ni noms, ni téléphones, ni adresses). YARDA utilise les caractéristiques de la transaction (montant, devise, corridor, horodatage, etc.).

Phase 2 · Détection d'anomalies

Détectez les anomalies

Le premier modèle d'IA s'entraîne sur vos données transactionnelles pseudonymisées pour apprendre les schémas normaux de votre activité. Sans aucun label nécessaire, il identifie immédiatement les transactions qui dévient du comportement habituel : les anomalies qui méritent une attention particulière.

Phase 3 · Classification supervisée

Classifiez la fraude

À partir des alertes du modèle d'anomalies, vos équipes étiquettent les transactions selon votre propre taxonomie de fraude (multi-labels). Ces labels entraînent un modèle de classification supervisée qui apprend à distinguer chaque type de fraude spécifique à votre activité. Sa précision augmente à chaque étiquetage.

Phase 4 · Détection de réseaux

Détectez les réseaux (bientôt)

Le troisième modèle, un réseau de neurones sur graphe (GNN) en cours de développement, ira au-delà de la transaction individuelle. Il analysera les relations entre transactions, expéditeurs et bénéficiaires pour détecter les réseaux frauduleux organisés, les schémas de blanchiment et les rings de fraude que les modèles classiques ne peuvent pas voir.

Intégration API

Une API simple : une transaction, un score, une explication

Envoyez les détails de la transaction, recevez un score de risque, une décision et une explication complète. Une API REST documentée, utilisable depuis n'importe quel système capable d'envoyer une requête HTTPS.

POST /v1/predict/fraud
{
  "transaction": {
    "amount": 150000,
    "currency": "XOF",
    "corridor": "EUR_XOF"
  }
}
Response 200 OK
{
  "decision": "alert",
  "fraud_score": 0.78,
  "explanation": "..."
}

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