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Feedzai, spécialiste de la détection de fraude par l'IA né au Portugal, lance Farol, un agent IA intégré à sa plateforme RiskOps Studio. Présenté le 23 septembre à Londres lors de son événement Feedzai Fusion, et disponible depuis le 24 septembre, il s'adresse aux équipes antifraude des banques, qui passent une grande partie de leur temps à rassembler des données avant de pouvoir trancher.
Présentation de Farol à Feedzai Fusion, à Londres, le 23 septembre 2026.
Un agent dans l'outil des analystes, pas à côté
D'après une étude de Feedzai, 68 % des institutions financières testent activement l'IA agentique. Mais la plupart de ces déploiements ne produisent aucun gain d'efficacité : les modèles d'IA tiers tournent à l'écart des données de transactions en temps réel, et les analystes doivent faire les allers-retours eux-mêmes.
Farol prend le problème à l'envers. L'agent vit dans l'interface que les analystes utilisent déjà, avec le contexte complet des dossiers et une trace d'audit de ce qu'il fait. Il tourne dans l'environnement de chaque banque, si bien que les informations qu'il fait remonter ne sortent pas de chez le client.
Quatre usages dès le lancement
- Stratégie de risque : Farol analyse les règles de détection, repère celles qui génèrent des alertes sans jamais trouver de fraude et propose des seuils plus précis. Un audit des règles qui prenait plusieurs jours se fait en quelques minutes.
- Enquêtes : l'agent rassemble et synthétise en quelques instants les données liées à une alerte. Feedzai annonce 20 % de temps de traitement en moins.
- Aide à la plateforme : on lui demande comment réaliser n'importe quelle action dans l'outil, et il répond sans qu'il faille quitter l'interface.
- Déclarations de soupçon : Farol rédige les Suspicious Activity Reports, l'équivalent des déclarations de soupçon transmises à Tracfin en France, jusqu'à 12 fois plus vite.
Pourquoi les banques s'y intéressent
La fraude coûte de plus en plus cher à combattre. Dans certains pays, le remboursement obligatoire des victimes augmente l'exposition des banques aux pertes, pendant que les dépenses technologiques et le coût des contrôles manuels continuent de grimper.
Pour Sam Abadir, directeur de recherche chez IDC sur le risque, la criminalité financière et la conformité, l'enquête sur la fraude est l'un des usages à court terme les plus évidents de l'IA agentique : un agent qui accède directement aux dossiers supprime le travail de collecte manuelle. À plus long terme, il voit des agents capables d'ajuster en continu la logique de détection, au lieu d'attendre les revues périodiques.
Chez SEB, l'un des principaux groupes bancaires d'Europe du Nord, Justinas Rekus, responsable de la prévention de la fraude, estime qu'une interface unique capable de récupérer les données, de produire des analyses et de recommander des règles prêtes à déployer « transforme fondamentalement » la façon dont la banque affine sa stratégie antifraude.
Ce qu'il reste à vérifier
Les gains annoncés, 20 % de temps en moins sur les alertes et des déclarations rédigées 12 fois plus vite, sont ceux de Feedzai. Ils devront se confirmer chez les banques qui déploient l'agent. La trace d'audit mise en avant par Feedzai sera scrutée de près : une déclaration de soupçon engage la banque, et chaque conclusion de l'agent doit pouvoir être justifiée.
Pour aller plus loin : notre panorama des 5 plateformes IA qui traquent les fraudes bancaires en 2026 et notre guide de l'IA pour la finance, les banques et les assurances.
