Détection des transactions frauduleuses par cartes de crédit à base d'algorithmes d'apprentissage automatique

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.