Détection automatique de fraude : Pipeline scalable sur 34 millions de transactions
Автор: Data Overflow Lab
Загружено: 2026-02-12
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Détection de Fraude Bancaire en Temps Réel (Pipeline MLOps)
Comment sécuriser 34 millions de transactions sans ralentir les utilisateurs ? Découvrez notre système de détection automatique de fraude conçu pour un écosystème Mobile Money.
LE PROJET
Ce système simule un flux de transactions bancaires massif, les analyse via un modèle de Machine Learning (XGBoost) et monitore les performances en temps réel pour stopper une hémorragie financière estimée à plusieurs centaines de millions d'euros par an.
ARCHITECTURE ET STACK TECHNIQUE
Notre solution repose sur une architecture micro-services conteneurisée (Docker) privilégiant la vitesse et l'automatisation :
Ingestion & Résilience : FastAPI pour le traitement asynchrone et Redis comme buffer de sécurité.
Intelligence & MLOps : Modèle XGBoost avec cycle de vie piloté par Prefect pour un réentraînement automatique et sécurisé (Model Gating).
Observabilité & Pilotage : Monitoring technique via Prometheus/Grafana et Dashboard métier sous Streamlit.
RESULTATS CLES
Le Bouclier (Recall 87%) : Interception de la grande majorité des fraudes.
Fluidité Client (Spécificité 99,4%) : Moins de 1% de faux positifs pour garantir une expérience sans friction.
Efficacité (Précision 63%) : 2 alertes sur 3 sont de réelles fraudes, optimisant le travail des équipes de sécurité.
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