Le Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d'apprendre des données catégorisées dans le but de classifier de nouvelles données similaires. Dérivé du Machine Learning, le Deep Learning s'appuie sur un système de réseaux de neurones « à l'image » du cerveau humain. L'avantage est qu'il fait un apprentissage autonome permettant d'accomplir des tâches complexes.

De nos jours, les champs d'applications du Machine Learning et du Deep Learning sont vastes. Le marketing digital, l'informatique décisionnelle, la reconnaissance faciale, la sécurité informatique, l'assistance vocale, la détection de fraude sont des exemples de cas d'utilisations de ces concepts. Le secteur de la santé utilise également le Deep Learning qui révèle son efficacité dans la détection de certains types de cancer.

Dans le cadre de la détection de fraude, il faudra passer du concept classique du Machine Learning à des réseaux de neurones profonds comme le Deep Learning. En effet, pour analyser efficacement les images de pièces d'identité reçues, l'algorithme analyse la hiérarchie des objets définis par les pixels plutôt que chaque pixel séparément. L'image est scannée par les couches de neurones pour faire ressortir les caractéristiques essentielles suivant le cas d'utilisation. Il suffit de superposer les couches pour obtenir des caractéristiques de plus en plus pertinentes.

Le Deep Learning se révèle être une arme puissante contre la fraude d'identité. L'algorithme repère automatiquement les anomalies sur les pièces susceptibles d'être frauduleuses. Grâce au Deep Learning, une solution de contrôle continu du comportement des utilisateurs et de leurs données biométriques permet de déceler des cas d'usurpation d'identité. L'avantage principal du Deep Learning dans la détection de fraude est qu'il permet d'avoir un système anti-fraude unique adaptable à tout type de pièce d'identité.