Cette méthode, autrefois limitée aux astuces à petite échelle, est aujourd’hui si avancée qu’elle est devenue presque impossible à détecter. Chris Juneau, responsable SAP Concur, résume la situation ainsi : « Ces reçus sont si réalistes que nous disons à nos clients : « Ne vous fiez pas à vos yeux ».
Créer de faux reçus est un jeu d’enfant avec ChatGPT et Gemini
Vous n’avez même plus besoin d’être un utilisateur payant. En saisissant quelques commandes en langage naturel dans ChatGPT, des bons de repas ou de transport impossibles à distinguer de la réalité peuvent être créés en quelques secondes. Il est devenu quasiment impossible pour les entreprises de détecter quotidiennement ces faux reçus parmi des milliers de documents.
La perte moyenne est de 133 mille dollars
Selon le rapport Medius de 2024, la perte moyenne due à de telles fraudes, rien qu’aux États-Unis, s’élève à 133 000 dollars. OpenAI, de son côté, a commencé à ajouter des métadonnées à ses images pour réduire ces abus. Ainsi, on peut déterminer que le contenu est produit par l’intelligence artificielle.
La société Fintech Ramp a annoncé avoir détecté 1 million de dollars de faux reçus en seulement 90 jours en développant un outil d’intelligence artificielle qui analysait ces données.
Tricher contre tricher : l’IA rattrape l’IA
Cependant, les fraudeurs ne restent pas les bras croisés. Pour éviter de se retrouver avec des métadonnées, ils ont commencé à prendre des photos des reçus qu’ils produisaient grâce à l’intelligence artificielle et à les ajouter au document. Ainsi, les métadonnées détectées par le système sont éliminées.
Selon Karim Atiyeh, directeur technique de Ramp, il s’agit d’une « course aux armements constante » :
«Tout ce que nous avons à faire, c’est de garder une longueur d’avance sur les tendances.»
Des systèmes de vérification récemment développés tentent désormais de comprendre si le bon est faux ou non en examinant son contenu, sa date, la durée du voyage et sa cohérence. Calvin Lee, directeur produit de Ramp, résume ce processus comme suit :
«La technologie peut analyser de manière si détaillée que les gens perdent de vue certaines choses au bout d’un certain temps. Après tout, ce sont aussi des êtres humains.»
