Seulement 3 % des détaillants se sentent bien préparés à faire face aux risques de fraude liés à l’IA. Faites-vous partie des préparés ou des 97 % autres?

Principaux points à retenir : 

• À mesure que les détaillants adoptent l’IA agentique, les fraudeurs l'exploitent aussi pour lancer des attaques plus complexes et massives. 
• La fraude facilitée par l’IA peut causer de lourdes pertes financières aux détaillants, engendrer un important gaspillage des ressources et perturber leurs opérations. 
• Les détaillants peuvent lutter contre la fraude liée à l’IA en développant les compétences de leurs équipes, en exploitant de nouvelles sources de données pour la détection et en se concentrant sur les cas d’usage à forte portée. 

Le secteur du commerce de détail s’est engagé pleinement dans le commerce agentique. Les agents IA recherchent, comparent et réalisent des achats pour les clients, tandis que les grands modèles de langage (GML) contextualisent les données et aident à la prise de décision pour permettre des paiements sans friction aux détaillants.

En effet, 95 % des détaillants ont mis en œuvre ou prévoient de mettre en œuvre l’IA agentique, tandis que 70 % des clients sont à l’aise avec l’utilisation de l’IA agentique pour effectuer des achats en leur nom¹.

Mais si l’IA apporte l’innovation au commerce de détail, les fraudeurs peuvent l’utiliser pour exploiter l’écosystème et mener des attaques plus rapides et à plus grande échelle.

Les leaders du commerce de détail et de la lutte contre la fraude chez Deloitte suivent de près l’évolution constante des risques de fraude afin d’anticiper et de répondre efficacement aux nouvelles menaces. Malheureusement, nous avons noté que les détaillants ayant un volume important de commandes référées par GML ont subi une augmentation de 37 % du trafic frauduleux entre le deuxième et le troisième trimestre 2025. De plus, 69 % des détaillants ont fait l’objet d’une fraude liée à l’IA au cours de l’année écoulée, et 87 % s’attendent à ce que la fraude continue d’augmenter².

En plus des pertes financières, la fraude liée à l’IA peut également entraîner un gaspillage à grande échelle des infrastructures et provoquer des perturbations opérationnelles. Surtout, les détaillants qui ne parviennent pas à traiter ces risques auront du mal à tirer parti de la valeur client considérable générée par la croissance rapide du commerce agentique.

Nous examinons comment l’IA redéfinit la fraude dans le commerce de détail – et ce que vous pouvez faire pour garder une longueur d’avance.

Comment l’IA accélère la fraude dans le commerce de détail

L’IA a ouvert la porte non seulement à de nouveaux risques, mais aussi à des formes plus sophistiquées de risques de fraude connus :

• Création automatisée d’identités synthétiques : l’IA peut générer de fausses identités convaincantes et contourner les vérifications d’identité traditionnelles.
• Achats automatisés avec cartes de crédit volées : des programmes automatisés peuvent tester et utiliser rapidement des données de cartes volées sans être détectés.
• Abus des offres promotionnelles de fidélisation : les agents IA peuvent exploiter les promotions ou les programmes de fidélité à grande échelle.
• Ingénierie sociale par hypertrucage : les fraudeurs utilisent l’IA pour imiter des voix ou créer de fausses vidéos, trompant employés ou clients afin d’obtenir des informations sensibles.
• Campagnes d'hameçonnage ciblé à grande échelle : les GML peuvent rédiger des messages d'hameçonnage très personnalisés et de plus en plus convaincants.

Les caractéristiques mêmes qui stimulent l’innovation de l’IA (systèmes autonomes et supervision minimale) permettent désormais aux fraudeurs de contourner les contrôles traditionnels et d’intensifier les attaques en matière de volume et de sophistication.

Avec l’accélération de l’adoption de l’IA, les détaillants doivent reconnaître que le paysage des risques évolue – et que leur approche traditionnelle de la prévention de la fraude n’est plus suffisante. Selon l’enquête de Deloitte, seulement 3 % des répondants se sentent bien préparés à traiter la fraude liée à l’IA³.

Voici quelques éléments de la lutte traditionnelle contre la fraude et comment les fraudeurs les exploitent :

❌ Authentification statique : les fraudeurs peuvent utiliser l’IA agentique pour automatiser le bourrage d’identifiants, extraire des données personnelles et intercepter les méthodes d’authentification multi-facteurs de base.

❌ Surveillance des informations de session et analytique : l’IA avancée peut imiter la navigation humaine, les comportements sur écran tactile, clavier et souris, rendant la détection de plus en plus difficile.

❌ Surveillance basée sur des règles : l’IA permet aux fraudeurs d’apprendre et d’adapter leurs comportements pour éviter de déclencher des règles statiques.

❌ Blocage des appareils/IP : les fraudeurs peuvent automatiser les usurpations et changer fréquemment d’appareils et d’IP pour contourner ces blocages.

❌ Revue manuelle : les fraudeurs peuvent submerger les équipes de lutte contre la fraude par la vitesse et le volume, profitant des délais de détection et de réponse en raison d’opérations cloisonnées.

Que doivent faire les détaillants pour lutter contre la fraude liée à l’IA?

Plus de 80 % de vos pairs du commerce de détail s’accordent à dire que les outils de détection seront les plus efficaces pour réduire la fraude liée à l’IA. Les leaders de Deloitte voient cela comme une première étape, mais nos recherches montrent qu’il est essentiel pour les détaillants d’accroître leur maturité dans tous les domaines, de la stratégie à l’infrastructure technologique, y compris les outils préventifs :

✅ Stratégie et gouvernance : revoir la tolérance au risque et la responsabilité face aux risques liés à l’IA.

✅ Connaissance de vos agents (KYA) : détecter, classifier et gouverner tous les agents IA pour prévenir la fraude et maintenir la confiance des clients.

✅ Authentification adaptative : évaluer le risque en temps réel pour renforcer les étapes de vérification. Assurer que seuls les utilisateurs ou agents légitimes peuvent effectuer des transactions.

✅ Détection dynamique de la fraude : déployer des outils de détection et améliorer les modèles analytiques pour analyser le comportement des utilisateurs et les transactions en temps réel afin de bloquer les attaques IA frauduleuses.

✅ Réponse et gestion des litiges : garantir des pratiques d’enquête efficaces, une analyse et une intervention rapides, et une utilisation efficiente des ressources pour minimiser les conséquences opérationnelles et financières de la fraude liée à l’IA.

✅ Infrastructure et sécurité : utiliser des protocoles de sécurité multicouches, y compris des contrôles d’accès et des pistes d’audit, ainsi que des capacités avancées de gestion des données.

Le plus grand défi pour mettre en œuvre ces innovations sera d’obtenir des financements, comme l’ont indiqué 52 % des détaillants. Ils ont également cité le manque de compétences et de disponibilité (38 %) et la technologie obsolète (34 %) comme obstacles⁵.

Étapes pour surmonter les obstacles tout en améliorant la maturité de la gestion des risques de fraude

Voici notre cadre pour répondre aux obstacles courants pour les responsables de la fraude dans le commerce de détail :

1. Équilibrer les risques de fraude liés à l’IA tout en soutenant les objectifs de croissance du commerce électronique

Les stratégies de prévention de la fraude doivent évoluer au-delà de la simple interruption des interactions ou paiements numériques qui ne suivent pas les schémas humains typiques. Les détaillants doivent adopter une approche dynamique et axée sur les données. Ainsi, ils pourront maintenir des contrôles robustes tout en facilitant les transactions pilotées par des agents, favorisant la croissance de l’entreprise et renforçant la confiance et l’expérience client.

2. Exploiter les données pour moderniser la lutte contre la fraude

Les équipes de lutte contre la fraude doivent aller au-delà des indicateurs existants comme les empreintes d’appareils et autres schémas humains. Elles doivent désormais exploiter de nouveaux points de données réseau, pairs ou intersectoriels, ainsi que des modèles améliorés, pour distinguer les activités IA légitimes des activités malveillantes.

3. Développer les connaissances et compétences avec des partenaires externes ou la formation interne

Les détaillants doivent préparer leurs équipes avec les compétences et connaissances adéquates pour faire face à la fraude liée à l’IA. Cela peut prendre la forme de :

• Recours à des experts externes et partenaires de conseil pour optimiser les systèmes de paiement et de lutte contre la fraude
• Analyse comparative avec les pairs et le secteur pour appliquer les meilleures pratiques et les leçons apprises afin d’évaluer et de prioriser les initiatives de lutte contre la fraude
• Formation des ressources pour améliorer la compréhension des systèmes agentiques et l'IA générative, des écosystèmes de paiement, des protocoles émergents et des implications sur la responsabilité en matière de fraude

4. Prioriser les cas d’usage à forte portée

Avec des ressources limitées, concentrez-vous sur les cas d’usage à forte portée. Trouvez un équilibre entre les victoires rapides et la transformation à long terme, en veillant à ce que les initiatives de gestion de la fraude soient alignées sur les objectifs de croissance du commerce électronique.

Construisez votre stratégie de lutte contre la fraude dans le commerce de détail dès aujourd’hui

À mesure que les détaillants continuent d’utiliser l’IA pour accroître l’efficacité et la croissance, les fraudeurs feront de même pour perpétrer la fraude liée à l’IA. L’évolutivité et la rapidité de la fraude liée à l’IA submergeront les contrôles traditionnels.

Pour garder une longueur d’avance, les détaillants ont besoin d’une stratégie proactive de lutte contre la fraude, conçue pour cette évolution de l’IA. Nos leaders en commerce de détail et en fraude sont là pour vous aider à protéger votre entreprise et à rejoindre les 3 % de leaders du commerce de détail bien préparés face aux risques émergents de fraude liée à l’IA.

Communiquez avec nos leaders ci-dessous pour discuter de votre stratégie.