Les pertes liées à la fraude ont atteint 16,6 milliards de dollars en 2024, soit +33 % sur un an. Dans le même temps, les faux positifs pèsent environ 19 % des coûts de la fraude, contre 7 % pour les pertes avérées.
Le machine learning classique montre ses limites face au volume des paiements, à la complexité des flux transfrontaliers et aux exigences de confidentialité (RGPD/PSD2).
L'article défend des approches hybrides quantique–classique comme prochain levier de performance pour la détection de la fraude bancaire. En tirant parti des qubits (superposition, intrication), le machine learning quantique renforce
la détection de signaux faibles et non linéaires dans les séries temporelles et les graphes de transactions. Des pilotes font état d'entraînements plus rapides et d'excellents scores de classification. Des banques
de premier plan s'y engagent déjà, notamment HSBC avec Quantinuum et le Crédit Agricole avec Pasqal.
Opérationnellement, l'optimisation quantique améliore la productivité des analystes : les cas les plus suspects remontent en priorité et les fausses alertes diminuent. La démarche pragmatique consiste à partir
d'un problème ciblé, lancer un pilote hybride via le cloud, suivre des KPI concrets et instaurer une gouvernance explicable pour passer à l'échelle.
Pourquoi l'approche hybride quantique + IA devient-elle pertinente pour la détection de la fraude financière ?
Les pertes liées à la fraude financière ont grimpé à 16,6 milliards de dollars en 2024 : une hausse de 33 % en un an (Federal
Bureau of Investigation,2024). Avec 79 % des organisations touchées, les systèmes de détection traditionnels cèdent sous la pression (Association for Financial Professionals, 2025). La hausse s'explique par les paiements instantanés, des réseaux de fraude toujours plus sophistiqués et des schémas d'e-commerce transfrontaliers qui évoluent plus
vite que les systèmes fondés sur des règles. D'où une question stratégique : comment l'informatique quantique peut-elle améliorer la détection de la fraude pour des banques exposées à
des risques à très haute vélocité ?
La crise des faux positifs aggrave encore la situation. Selon un rapport de JPMorgan (2023), les faux positifs représentent
environ 19 % du coût total lié à la fraude, contre 7 % pour les pertes avérées. Chaque transaction injustement bloquée génère du temps d'enquête perdu, des goulots d'étranglement
opérationnels et de la frustration côté client. Pour une banque de taille moyenne traitant des millions de transactions par jour, cela signifie de précieuses heures d'analystes consacrées à l'examen d'alertes
à faible risque, tandis que les véritables cas de fraude risquent d'être retardés ou manqués.
En réponse, les institutions explorent la détection de fraude quantique en banque ainsi que des pratiques de sécurité quantique pour gagner en précision à grande échelle. Le machine learning traditionnel
a certes progressé, mais il atteint des limites structurelles : difficulté à traiter des données en temps réel et de haute dimension, et contraintes de gouvernance (RGPD/PSD2) dès lors que les modèles
reposent sur une agrégation centralisée.
Les équipes fraude connaissent bien le schéma : les volumes explosent, les attaquants se réinventent, les modèles prennent du retard et les enquêteurs se noient sous les alertes. Renforcer les règles et réentraîner
les modèles aide, mais le cycle se répète, amenant les dirigeants à se demander comment l'informatique quantique peut améliorer la détection de la fraude sans enfreindre les règles de confidentialité,
et tout en s'appuyant sur les dispositifs existants autour du machine learning et de l'intelligence artificielle.
L'informatique quantique utilise des bits quantiques (qubits) capables de représenter plusieurs états simultanément et de devenir corrélés (intrication quantique). Exécutés sur un processeur quantique (puce
quantique), certains algorithmes peuvent optimiser et détecter des motifs plus efficacement que les machines classiques. Employée aux côtés de l'IA traditionnelle, cette approche de détection de fraude quantique en
banque pourrait aider les établissements à adapter plus vite leurs scénarios, à réduire les faux positifs grâce à un triage plus intelligent et à collaborer au-delà des frontières
dans le respect du RGPD/PSD2. Autrement dit : faire progresser la sécurité quantique sans sacrifier la confidentialité.
Pour une vision praticienne de la maturité de l'écosystème, consultez notre échange sur la préparation à l'ère quantique avec Alice & Bob et Sopra Steria.
Trois solutions concrètes aux défis actuels de la fraude
1. Une meilleure détection grâce au Machine Learning quantique
Les algorithmes quantiques sont particulièrement efficaces pour déceler des motifs subtils dans des données complexes : anomalies de séries temporelles, structures en graphes des réseaux de transactions, ou encore signaux
de fraude très déséquilibrés noyés parmi des milliards d'opérations légitimes. Les modèles hybrides classique–quantique ont déjà montré, lors des premiers pilotes,
des temps d'entraînement plus courts et une meilleure précision.
Plusieurs institutions de premier plan sont déjà à l'œuvre. HSBC s'est associé à Quantinuum en 2023 pour appliquer le quantique à la détection de fraude et à la cybersécurité.
Crédit Agricole a lancé le « Project Feynman » avec la startup française Pasqal, en mobilisant des modèles quantiques pour l'analyse prédictive des risques. Dans des expérimentations récentes,
des modèles de machine learning quantique ont atteint une performance de classification très élevée (score F1 de 0,98 pour les cas de fraude comme pour les non-fraudes) en environnement pilote. C'est un résultat
prometteur au regard du coût de la fraude non détectée (Innan, Al-Zafar Khan & Bennai, 2023).
2. Une priorisation plus intelligente des alertes grâce à l'optimisation quantique
Détecter des anomalies n'est que la moitié du chemin. Le vrai défi est de décider, parmi des milliers d'alertes quotidiennes, lesquelles traiter en premier : un problème d'optimisation combinatoire dont la complexité
croît de façon exponentielle. L'optimisation quantique, intégrée à une architecture hybride de détection de fraude, peut s'attaquer efficacement à ces priorisations, aidant les institutions à
concentrer les ressources d'enquête là où elles créent le plus de valeur.
Cela répond directement à la crise des faux positifs : plutôt que d'examiner les alertes une à une ou via un scoring rudimentaire, des systèmes enrichis par le quantique peuvent pondérer simultanément de
multiples facteurs de risque (historique des transactions, relations de réseau, patterns temporels, profils marchands) pour faire remonter les cas réellement suspects. Couplée au machine learning quantique et alignée sur
des objectifs de sécurité quantique, l'approche réduit les heures perdues sur de fausses alertes et accélère la réponse face aux menaces avérées.
Au-delà de la précision, l'autre atout majeur est l'agilité de mise à jour. En accélérant certains sous-programmes d'optimisation et de détection d'anomalies sur un processeur quantique, les approches hybrides
réduisent le temps de calcul des boucles de réentraînement et de re-priorisation. Concrètement, cela autorise des mises à jour de scénarios plus fréquentes (seuils, partitions de graphes, triage des
alertes), dans le respect des contraintes de gouvernance et d'intégration des modèles, pour conserver un haut niveau de précision à mesure que les tactiques évoluent.
Une feuille de route quantique pour les institutions financières
Les technologies quantiques passent de la théorie à la pratique. Nous recommandons une démarche en plusieurs étapes.
1. Identifier un point de douleur et le formuler comme un problème quantique
Commencez petit et précis. Ciblez un cas d'usage de fraude à fort impact où les modèles classiques montrent leurs limites, par exemple :
- Paiements instantanés (forte vélocité des données, délais de réponse serrées)
- Transactions « card-not-present » (jeux de données déséquilibrés et dérive des patterns)
- Transferts transfrontaliers (topologies de réseau complexes et restrictions de partage des données)
Chacun de ces domaines correspond aux points forts du quantique : optimisation, analyse de graphes et détection en haute dimension. Cadrez l'effort sous l'angle de la détection de fraude quantique en banque pour clarifier le périmètre
et les indicateurs de succès. Le bon cas d'usage permet d'obtenir vite des résultats concrets et défendables auprès des métiers et des régulateurs, tout en restant conforme au RGPD/PSD2 et aux objectifs plus
larges de sécurité quantique.
2. Construire un pilote hybride
Travaillez à partir de vos pipelines de données et de vos outils d'analyse de la fraude existants. L'objectif est d'intégrer des sous-routines quantiques pour la détection d'anomalies, le réentraînement de modèles
ou la priorisation des alertes directement dans vos workflows actuels, pour démontrer concrètement comment l'informatique quantique améliore la détection de la fraude.
- Utilisez un accès cloud hybride via des acteurs comme Quandela pour exécuter des expériences quantique-classique.
- Mesurez les gains avec des KPI clairs : réduction des faux positifs, temps de détection ou productivité des analystes.
- Gardez le pilote explicable : les régulateurs exigeront de la transparence sur la génération et la validation des alertes.
Cette démarche réduit le risque d'investissement : vous obtenez des enseignements mesurables sans perturber les systèmes de production.
3. Constituer dès maintenant les compétences et la gouvernance
L'expérimentation quantique donne ses meilleurs résultats lorsqu'elle s'inscrit dans une gouvernance claire. Mettez en place un groupe de travail pour définir comment les résultats de machine learning quantique et d'optimisation
quantique seront validés dans votre cadre de gestion du risque modèle. Documentez ensuite les enseignements et créez des standards internes pour la montée en échelle future.
4. Passer du pilote à des insights prêts pour la production
Une fois la valeur du pilote démontrée, vient l'industrialisation. L'adoption doit rester progressive : mobilisez le quantique là où il dépasse clairement les approches classiques, tout en surveillant en continu le ROI
et en prouvant les gains avec des KPI stables. Le quantique en détection de fraude n'est pas une vision lointaine : c'est un levier de performance, porté par la R&D, disponible dès aujourd'hui. Les banques qui démarrent
petit, mesurent vite et intègrent de manière pragmatique seront prêtes lorsque l’avantage quantique deviendra la norme. L’objectif n’est pas de prédire l’avenir, mais de le prototyper, dès
aujourd’hui.
Conclusion : la fenêtre d'opportunité est maintenant
La fraude financière progresse plus vite que les systèmes de détection classiques (IA comprise) ne peuvent s'adapter, ce qui illustre concrètement comment l'informatique quantique améliore la détection de la fraude.
Les premiers adopteurs, en combinant machine learning quantique et optimisation quantique à leurs pipelines existants, réduiront la hausse des pertes et freineront l'explosion des coûts liés aux faux positifs.
La feuille de route est claire : lancer des pilotes ciblés, développer l'expertise interne et s'engager dans l'écosystème quantique émergent. La technologie est prête pour des tests en conditions réelles.
HSBC, le Crédit Agricole et d'autres démontrent déjà que le quantique peut apporter des gains mesurables en précision de détection et en efficacité opérationnelle.
La question n'est plus de savoir si le quantique transformera la détection de la fraude, mais si votre institution mènera cette transformation ou la suivra. La fenêtre pour fixer les standards, bâtir les capacités et capter
les avantages de précurseur est ouverte dès maintenant. En parallèle de la détection, nous renforçons la protection des données avec
la cryptographie post-quantique hybride.
Commencez dès aujourd'hui.
FAQ
Qu'est-ce que la détection de fraude quantique en banque et en quoi diffère-t-elle du Machine Learning classique ?
Il s'agit d'une approche hybride qui combine le machine learning quantique et l'optimisation quantique avec le machine learning classique pour détecter des motifs faibles et non linéaires dans les séries temporelles et les graphes
de transactions. Contrairement au ML classique — souvent mis à mal par des données très rapides, très dimensionnelles et par les contraintes RGPD/PSD2 — cette pile quantique-classique est conçue pour
accroître la sensibilité et l'efficacité.
Quelle technologie peut être utilisée pour détecter la fraude dans les services financiers ?
Une détection de fraude quantique hybride en banque, utilisant le Machine Learning quantique pour la reconnaissance de motifs et l'optimisation quantique pour le triage des alertes, le tout intégré aux pipelines d'analyse existants.
Comment l'optimisation quantique priorise-t-elle les alertes pour réduire les faux positifs et accélérer les enquêtes ?
Elle reformule le triage comme un problème d'optimisation combinatoire, en évaluant simultanément plusieurs facteurs de risque (historique des transactions, relations de réseau, patterns temporels, profils marchands) afin de
faire remonter en premier les cas réellement suspects, réduisant ainsi les fausses alertes et la charge des enquêteurs.
Comment exécuter un pilote hybride quantique–classique via le cloud avec une gouvernance explicable adaptée aux régulateurs ?
Utilisez un accès cloud (par ex. Quandela) pour brancher des sous-routines quantiques dans vos workflows actuels, suivez des KPI tangibles (réduction des faux positifs, délai de détection, productivité des analystes)
et documentez le risque modèle, l'explicabilité et l'alignement RGPD/PSD2 afin de bâtir une gouvernance évolutive.