Abstract:
le commerce électronique a pris une grande ampleur ces dernières
décennies, ce qui a entraîné l'émergence de nouvelles formes de fraude dans les
transactions par carte de crédit, entrainant de grandes pertes financières pour
institutions financières. Pour pouvoir détecter de manière automatique les
transactions frauduleuses, plusieurs approches basées sur l'apprentissage
automatique sont utilisées. Dans ce travail nous proposons les 3 modèles suivants :
la gaussienne multivarié, l'isolation forest et local outlier factor, Ces modèles
consistent à l'analyse de base de données, à la détection d'anomalies et au calcul
des performances de chaque modèle.
