La répression des fraudes mise sur l'IA contre les faux avis et les contrats abusifs

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FranceSoir
Publié le 30 juillet 2020 - 13:00
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La difficulté à gérer et générer des avis positifs pousse les commerçants et même des agences de services à acheter des avis favorables.
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Rupixen / Unsplash
La difficulté à gérer et générer des avis positifs pousse les e-commerçants et même des agences de services à acheter des avis favorables.
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Selon le rapport annuel de la DGCCRF (La Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes) publié lundi 27 juillet, plus de 55.000 réclamations de consommateurs ont été recensées concernant des souscriptions d'abonnement cachées, des abus de faiblesse dans le dépannage à domicile, de faux sites administratifs et surtout du démarchage abusif.
Pour répondre à ces arnaques, en plus de multiplier les contrôles en ciblant les donneurs d'ordre, tripler le montant des amendes et développer le "name and shame" (systématique pour une infraction de type retard de paiement ), la DGCCRF fait maintenant appel à l’intelligence artificielle pour verifier les faux avis.

Les râleurs à l'origine de la plupart des faux avis

Pourquoi les faux avis en ligne sont-ils aussi répandus? Depuis la généralisation de l’e-commerce, les clients insatisfaits ont utilisé la possibilité de partager leurs commentaires pour crier leur insatisfaction aux quatre coins du monde. Les avis négatifs se propagent plus facilement que les avis positifs et les clients sont plus susceptibles de s’exprimer en cas de mauvaise expérience, ce qui peut avoir des conséquences très négatives pour une marque ou un service, surtout si l’avis était exagéré, injustifié, ou si l’entreprise a depuis corrigé ses erreurs.
Plus de 53 % des individus reconnaissent être influencés plutôt par les avis des consommateurs que par les moteurs de recherches et les courriels promotionnels.
La difficulté à gérer et générer des avis positifs pousse les commerçants et même des agences de services (voyage, immobilier...) à acheter des avis favorables. Selon Virginie Beaumenier, directrice de la DGCCRF certains ont aussi recours à des “agences” d’avis en ligne pour se créer des avis positifs, mais aussi pour dénigrer leurs concurrents.
Cette pratique est punie par la loi, par des peines allant jusqu’à 300 000 euros et deux ans de prison.

Les enquêteurs seront assistés par des algorithmes

Pour identifier les arnaques de manière certaine, la DGCCRF ne compte pas se reposer uniquement sur les nouvelles technologies. La répression des fraudes envoie tout d’abord ses enquêteurs sur le terrain, pour collecter des données, et vérifier la qualité réelle des services proposés. C’est dans un deuxième temps qu’interviennent les machines: des algorithmes identifient automatiquement les faux avis, qui ne correspondent pas à la réalité constatée par les enquêteurs, et qui pullulent sur les sites de commerce en ligne et sur les plateformes de réservations d'hôtels ou de restaurants.
La DGCCRF a identifié quelques critères permettant de repérer les faux avis de manière plus rapide. Des comptes à l’origine d’un grand nombre de commentaires sont aussi étudiés de façon automatique pour détecter les avis achetés par des commerçants.

L'automatisation des contrats, devis et factures

L’intelligence artificielle sera aussi appliquée à l'analyse systématique des contrats, des devis et des factures. Des algorithmes aideront à repérer les clauses et les pratiques abusives pour permettre ainsi aux fonctionnaires de mieux cibler leurs contrôles.
Ce n'est pas une première en termes d'intelligence artificielle pour faire respecter la conformité avec la loi.  Le Ministère des finances publiques a également mis en place une technologie de « data mining » pour analyser des quantités colossales d'informations sur les entreprises et les particuliers, et repérer les chiffres d'affaires dissimulées, le patrimoine immobilier sous-évalué ou des rentrées d'argent sur des comptes suspects. 
Les départements de la Drôme, de la Charente-Maritime, et des Alpes Maritimes ont également utilisé de l'intelligence artificielle pour passer en revue les images satellites et repérer plus facilement les piscines non déclarées ou construites illégalement. 

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