1. Contexte : la diversité des fraudes documentaires
La fraude documentaire ne se limite pas aux fausses factures. Dans les entreprises comme dans les métiers réglementés (notariat, immobilier, gestion locative, huissiers), elle prend des formes multiples : documents falsifiés, identités usurpées, duplicatas, signatures truquées, données incohérentes… La sophistication des outils numériques rend la falsification plus accessible, tandis que la volumétrie des documents croît continuellement.
Parmi les fraudes les plus fréquentes :
- Modification de contrats après signature (montants, délais, clauses),
- Création de fausses pièces justificatives (attestations de domicile, bulletins de salaire),
- Soumission de documents obsolètes ou utilisés à plusieurs reprises,
- Incohérences entre pièces jointes (par exemple entre une attestation d’assurance et un bail),
- Altération de métadonnées de fichiers numériques pour masquer des manipulations.
Ces fraudes mettent en péril la conformité des entreprises, exposent à des sanctions fiscales ou réglementaires, et engendrent des pertes financières et de réputation.
2. Répondre à la fraude documentaire : une approche agentique
La détection des fraudes aux factures ne peut plus reposer uniquement sur des systèmes figés ou des règles rigides. Les fraudeurs innovent, les documents sont de plus en plus sophistiqués, et les volumes à traiter dépassent largement les capacités humaines. C’est ici qu’intervient l’approche agentique, qui combine intelligence artificielle, autonomie logicielle et adaptabilité des workflows.
Qu’est-ce qu’une approche agentique ?
Dans le contexte de la lutte contre la fraude documentaire, une approche agentique repose sur l’idée de confier à des “agents intelligents” des tâches spécifiques, complexes, mais bien délimitées, au sein de chaînes de traitement. Ces agents, connectés à des modèles d’IA (LLM, outils de détection visuelle, moteurs de vérification de cohérence), peuvent :
- détecter des motifs suspects,
- comparer des documents à des référentiels ou historiques,
- croiser des données issues de différentes sources,
- alerter ou enclencher des vérifications manuelles ciblées.
Une chaîne de détection modulaire et intelligente
Plutôt que d’appliquer une logique « tout ou rien », une architecture agentique permet de créer des pipelines dynamiques, par exemple :
- Extraction intelligente avec OCR enrichi : un premier agent nettoie le document, extrait les données clés (montants, dates, identifiants fiscaux, mentions légales) et les classe selon des templates reconnus.
- Analyse de cohérence inter-documents : un second agent compare les éléments extraits avec les documents attenants (bons de commande, devis, bons de livraison, contrats) via un matching sémantique flou ou exact.
- Détection de duplicatas : un troisième agent recherche des similarités dans les documents déjà traités pour éviter les soumissions multiples.
- Audit des métadonnées : un autre agent inspecte les fichiers source (PDF, JPEG, PNG) pour repérer des anomalies (dates incohérentes, outils suspects, traces de retouches graphiques).
- Agent de scoring et d’alerte : enfin, un agent central compile les signaux faibles et forts, attribue un score de confiance au document, et décide de son traitement : validation automatique, mise en attente, ou transmission à un analyste humain.
Un cadre pilotable, adaptable et traçable
Ce modèle permet une adaptation continue : chaque agent peut être mis à jour indépendamment avec de nouveaux prompts, connecteurs ou modèles. On peut même introduire des agents spécialisés selon les typologies de fraude rencontrées dans un secteur spécifique (immobilier, prestations IT, BTP…).
En outre, l’approche agentique garantit une traçabilité complète : chaque décision est historisée, chaque intervention humaine est contextualisée. Un point clé dans des environnements soumis à des audits ou des obligations réglementaires strictes
3. Les atouts de Ragindeed dans cette lutte
Ragindeed est nativement conçue pour opérer selon cette logique agentique, en combinant plusieurs briques technologiques :
- Moteur OCR interne, capable d’extraire les données des documents scannés ou photographiés avec une grande précision,
- Accès à des modèles d’IA multiples (GPT, Gemini, open source...), selon les besoins de confidentialité et de performance,
- Espaces de travail sécurisés, hébergés dans un cloud souverain en France,
- Infrastructure modulable, où chaque utilisateur peut activer les agents adaptés à ses cas d’usage.
Notre solution permet d’automatiser la détection de documents suspects, tout en laissant à l’humain la décision finale lorsqu’un doute subsiste. Elle s’intègre dans les workflows documentaires existants et augmente la bande passante des équipes, qui peuvent se concentrer sur les dossiers réellement critiques.