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Détection d’anomalies dans les données tabulaires

Application à la détection de fraude aux paiements par carte bancaire

 

 🔎 La fraude aux paiements par carte bancaire représente un enjeu majeur au niveau international en raison de son coût élevé pour les institutions financières. Ce cas d’usage illustre de manière concrète l’importance croissante de la détection d’anomalies dans les données tabulaires, données qui suscitent aujourd’hui un intérêt grandissant dans de nombreux secteurs.
Toutefois, le traitement efficace de ces données reste un défi pour les modèles d’apprentissage automatique par deep learning, qui peinent encore à rivaliser avec les méthodes classiques dans ce cas précis.
Fabrice Popineau présente quelques résultats récents sur ce type de données.
🗣️ Fabrice Popineau est professeur en intelligence artificielle et en informatique à CentraleSupélec. Chercheur au sein de l’équipe LaHDAK (Large-scale Heterogeneous DAta and Knowledge) du laboratoire LISN, il est également titulaire de la chaire de recherche LUSIS (https://bit.ly/3Tz1AKg), dédiée aux applications de l’IA dans les domaines de la finance et de la santé globale.
Il a représenté la France en tant qu'expert au sein du sous-comité ISO/JTC1 SC42 sur la normalisation de l’intelligence artificielle et a co-traduit la 4ᵉ édition de l’ouvrage de référence Intelligence Artificielle : une approche moderne de Stuart Russell et Peter Norvig.
Date de création : 7 juillet 2025
Intervenants : Cécile Oriot
Société : CentraleSupélec
Lien vers la chaîne du média : Cafés Science
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