Votre système de conformité fonctionne-t-il vraiment ? Un article dévoile la vérité sur l'échec du KYT

Dans le domaine de la finance cryptographique et des paiements, chaque institution parle beaucoup de conformité. Mais il y a une vérité douloureuse : de nombreux systèmes Know Your Transaction (KYT), construits avec d’énormes investissements, sont en réalité devenus des “systèmes obsolètes” — fonctionnant en apparence 24h/24, avec des feux verts clignotants, des rapports complets, mais laissant échapper les risques réels sous leur nez.

Ce n’est pas un problème technique, ni un problème d’outils. C’est une mise en scène soigneusement orchestrée de “conformité superficielle”, et vous pourriez en être le principal acteur.

Pourquoi votre système KYT est déjà “mort”

L’apparition d’un système défaillant ne se produit pas du jour au lendemain. Il ne s’effondre pas à cause d’une faille soudaine, mais perd progressivement sa capacité de perception, d’analyse et de réaction dans le “bon état” de l’exploitation quotidienne, pour finir par n’être qu’une coquille vide ne montrant plus aucun signe de vie.

Problème au niveau technique : la faiblesse fatale d’un seul outil

Commençons par l’erreur la plus courante : tout miser sur un seul outil KYT.

Cela peut paraître stupide, mais sous le prétexte de “l’autorité” et de “la simplification de la gestion”, la plupart des institutions tombent dans ce piège. Pourquoi un seul outil est-il fatal ? Parce qu’aucun outil ne peut couvrir tous les types de risques. C’est comme un sentinelle qui veut surveiller en même temps quatre directions — il y aura forcément des angles morts.

Le rapport récent de MetaComp, fournisseur de services d’actifs numériques certifié à Singapour, basé sur l’analyse de plus de 7000 transactions réelles, montre que : en utilisant un ou deux outils KYT pour filtrer, jusqu’à 25% des transactions à haut risque sont considérées à tort comme sûres. Ce n’est pas un angle mort, c’est un trou noir.

Les chiffres précis montrent que : le taux de détection manquée d’un seul outil peut atteindre 24,55%, avec une combinaison de deux outils à 22,60%, mais qu’il chute brutalement à 0,10% avec trois outils. Cette différence provient d’un défaut inhérent à l’écosystème des outils KYT — chaque outil étant basé sur ses propres jeux de données et stratégies de collecte d’informations, ce qui crée des angles morts intrinsèques :

• Différences de sources de données : certains outils ont des liens étroits avec les autorités américaines, offrant une meilleure couverture des régions à haut risque en Amérique du Nord ; d’autres, plus ancrés sur le marché asiatique, réagissent plus vite face aux réseaux de fraude locaux
• Compétences en détection de risques différentes : certains sont experts pour suivre les adresses liées aux listes de sanctions OFAC, d’autres pour repérer les mixers ou les marchés clandestins du dark web
• Retards dans la synchronisation des renseignements : la durée de vie d’une adresse sur le marché noir est courte, une adresse marquée comme à haut risque aujourd’hui peut ne pas l’être dans plusieurs semaines dans un autre outil

Cela signifie qu’en misant tout sur un seul outil, vous jouez à la roulette russe — en espérant que tous les risques rencontrés tombent dans la “zone de connaissance” de cet outil.

Isolement des données : la source est coupée, comment l’eau peut-elle couler ?

Si un seul outil est comme une myopie, alors l’isolement des données est comme une malnutrition.

Un système KYT ne fonctionne jamais en vase clos. Son efficacité repose sur une compréhension globale des contreparties et des comportements transactionnels, nécessitant un flux continu de données provenant des systèmes KYC, des évaluations de risque client, et des systèmes métier. Quand ces canaux de données sont bouchés ou de mauvaise qualité, le KYT devient un puits sans source, incapable de faire des jugements.

C’est une situation courante dans les sociétés de paiement en forte croissance : le système KYT ne peut pas établir une ligne de base précise pour le comportement client. La capacité clé d’un KYT efficace est d’identifier l’“anormal” — des transactions qui dévient du comportement normal du client. Mais si le système ne connaît même pas ce qu’est le “normal”, comment peut-il repérer l’anormal ? Il ne reste alors que des règles statiques rudimentaires, générant une quantité énorme d’alertes inutiles, des “faux positifs”.

Moteur de règles obsolète : utiliser une vieille carte pour découvrir un nouveau continent

Les méthodes des criminels évoluent rapidement — du traditionnel “dépôt structuré” au blanchiment via DeFi cross-chain, en passant par la création de faux transactions sur le marché NFT. Leur complexité et leur discrétion augmentent de façon exponentielle.

Mais de nombreux systèmes KYT défaillants ont encore des règles datant d’il y a plusieurs années, comme utiliser une vieille carte pour chercher un nouveau monde — voué à l’échec. Des règles statiques comme “une transaction supérieure à 10 000$ déclenche une alerte” sont déjà trop naïves pour les opérateurs du marché noir d’aujourd’hui. Ils peuvent facilement diviser une grosse somme en plusieurs centaines ou milliers de petites transactions via des scripts automatisés, contournant aisément ces seuils simples.

Les véritables menaces résident dans des comportements complexes :

• Un nouveau compte s’inscrit et effectue rapidement de nombreuses petites transactions avec des parties sans lien apparent
• Après un dépôt rapide, les fonds sont immédiatement transférés via plusieurs adresses, formant une “chaîne de pelures” (Peel Chain)
• Le parcours de la transaction implique des services de mixing à haut risque, des échanges non enregistrés ou des adresses dans des zones sous sanctions

Ces modèles complexes ne peuvent pas être décrits efficacement par des règles statiques. Il faut des modèles d’apprentissage machine capables de comprendre le réseau transactionnel, d’analyser la circulation des fonds, et d’apprendre à partir d’un volume massif de données pour repérer les caractéristiques de risque. Un système KYT sain doit évoluer dynamiquement, mais un système défaillant, une fois ses règles fixées, est rarement mis à jour, laissant la place à la défaillance face aux marchés noirs.

Effondrement de la gestion des processus : du “mise en ligne terminée” au “fatigue d’alerte”

Si un défaut technique entraîne une “mort cérébrale” du système, la défaillance du processus entraîne directement un “arrêt cardiaque”.

Même la technologie la plus avancée n’a d’intérêt que si elle est pilotée par des processus et des réponses. Dans le scénario de conformité superficielle, l’échec du processus est souvent plus insidieux et plus fatal que la panne technique.

Premier mythe : une fois en ligne, c’est gagné

Beaucoup d’institutions (notamment les startups) abordent la conformité avec une logique de projet. Elles pensent que l’achat et la mise en service d’un système KYT ont un début et une fin clairs. Une fois déployé avec succès et validé par la régulation, le projet est considéré comme terminé. C’est une illusion de conformité superficielle — comme penser que le mariage marque la fin de l’amour, et qu’on peut alors se détendre.

En réalité, le cycle de vie d’un système KYT commence à sa mise en ligne. Ce n’est pas un outil à “configurer et oublier”, mais un organisme vivant nécessitant un entretien et une optimisation continus, notamment :

• Calibration continue des paramètres : le marché évolue, les comportements changent, les techniques de blanchiment aussi, et les seuils de détection doivent suivre
• Optimisation régulière des règles : à l’apparition de nouveaux risques, il faut développer de nouvelles règles, tout en évaluant périodiquement l’efficacité des anciennes, pour éliminer celles qui ne produisent que des faux positifs
• Réentraînement périodique des modèles : pour les systèmes utilisant l’apprentissage machine, il faut réentraîner régulièrement avec les dernières données pour éviter la dégradation du modèle

Si l’on tombe dans l’illusion du “mise en ligne et c’est fini”, ces travaux de maintenance cruciaux sont négligés. Sans responsabilité, sans budget, le système KYT devient comme une voiture de sport arrêtée dans le garage : même le meilleur moteur rouillera lentement, pour finir en ferraille.

Deuxième crise : la fatigue d’alerte

Une mauvaise configuration ou une maintenance défaillante entraîne la production d’un volume massif de fausses alertes. Selon l’industrie, 95% voire plus de ces alertes sont finalement des faux positifs.

Ce n’est pas seulement une question d’efficacité, mais aussi une crise profonde : la fatigue d’alerte.

Imaginez le quotidien d’un responsable conformité : recevoir des milliers d’alertes, dont 99% sont des fausses alarmes. Au début, il vérifie tout sérieusement. Mais après quelques semaines ? Quelques mois ? La barrière psychologique finit par céder. L’équipe de conformité passe de “chasseur de risques” à “nettoyeur d’alertes”, consacrant toute son énergie à lutter contre un système défaillant, pendant que les vrais criminels profitent du bruit pour s’échapper.

À ce moment-là, le système KYT est déjà en “arrêt cardiaque”. Il continue à générer des alertes, mais celles-ci n’ont plus aucune signification. Personne ne répond, personne ne croit. Il devient un système totalement défaillant.

Cas réel : une tragédie de conformité superficielle

Une société, pour obtenir une licence et rassurer ses investisseurs, a joué la comédie classique de la “conformité superficielle” : elle a annoncé en grande pompe l’achat d’un outil KYT de premier ordre, en faire un argument de communication, en vantant la conformité maximale. Mais pour économiser, elle n’a utilisé qu’un seul fournisseur. La direction pensait : “Nous utilisons le meilleur, donc pas de problème.” Elle a oublié un principe fondamental : tout outil unique a ses angles morts.

Pire encore, faute de personnel qualifié et de compétences techniques, la conformité s’est limitée à utiliser des modèles de règles statiques fournis par le fournisseur, se contentant de surveiller les grosses transactions et les adresses blacklistées.

Le vrai désastre a commencé avec l’augmentation du volume d’activité. Les alertes ont afflué comme une marée, et les analystes débutants ont vite constaté que plus de 95% étaient des faux positifs. Pour atteindre leurs KPI, ils ont concentré leurs efforts sur la fermeture rapide des alertes, au détriment de l’analyse approfondie. Avec le temps, ils ont fini par ne plus prendre ces alertes au sérieux.

Les groupes de blanchiment ont senti la faiblesse. Ils ont utilisé des techniques simples mais efficaces, comme la “structuration” — diviser des fonds illicites en milliers de petites transactions, pour faire passer pour des paiements légitimes. Ils ont transformé ce système défaillant en une machine à retirer de l’argent automatique.

Finalement, ce n’est pas leur propre équipe qui a tiré la sonnette d’alarme, mais la banque partenaire. Quand la lettre de l’autorité de régulation est arrivée sur le bureau du PDG, il était perplexe. La suite a fait la une : la licence de cette société a été révoquée.

La première ligne de défense : passer d’un seul outil à un système de défense multicouche

La question clé est maintenant : comment inverser la tendance ? La réponse n’est pas d’acheter un outil plus cher ou plus “autoritaire”, mais de changer radicalement de philosophie et de tactique.

Solution centrale : abandonner le monologue, construire une défense en plusieurs couches

Une véritable conformité n’est pas un monologue, mais une bataille de position avec une défense en profondeur. On ne peut pas compter sur un seul sentinelle pour arrêter une armée ; il faut construire un réseau de défense composé de sentinelles, patrouilles, radars, centres de renseignement.

Ce système de défense repose sur une combinaison d’outils multiples. Un seul outil ne peut couvrir tous les angles morts, mais plusieurs outils complémentaires peuvent réduire considérablement ces zones d’ombre. En croisant leurs résultats, on minimise le risque de passer à côté d’un danger.

Combien d’outils faut-il ? Deux ? Quatre ? Plus ? La recherche de MetaComp donne une réponse clé : trois outils constituent le point d’équilibre optimal entre efficacité, coût et rapidité.

Voici comment comprendre cette “trinité” :

• Premier outil : “Sentinelle avancée” — couvre le plus large, détecte la majorité des risques courants
• Deuxième outil : “Patrouille spécialisée” — possède des capacités de détection uniques dans certains domaines (risques DeFi, zones géographiques spécifiques), pour repérer des menaces invisibles à la première
• Troisième outil : “Analyste en renseignement” — doté d’une capacité d’analyse relationnelle puissante, capable de relier les indices dispersés par les deux premiers outils pour dresser une image complète du risque

Lorsque ces trois outils travaillent ensemble, leur puissance dépasse largement la simple addition. Les données de MetaComp montrent qu’un modèle de filtrage à trois outils peut faire chuter le taux de détection manquée de transactions à haut risque à moins de 0,10%, ce qui signifie que 99,9% des transactions à haut risque connus seront capturées. C’est cela, une “conformité vraiment efficace”.

En revanche, passer de deux à trois outils permet une avancée qualitative, mais ajouter un quatrième outil n’apporte qu’un bénéfice marginal, tout en augmentant considérablement le coût et le délai. La recherche indique que le temps de filtrage avec quatre outils peut atteindre 11 secondes, contre environ 2 secondes avec trois. Dans un contexte de paiement en temps réel, cette différence de 9 secondes peut faire la différence entre une expérience utilisateur fluide ou un blocage.

Deuxième ligne de défense : construire un moteur de décision unifié

Choisir une combinaison de trois outils n’est qu’une étape d’équipement. La question cruciale est maintenant : comment faire que cette équipe multi-outils fonctionne en harmonie ? Il faut établir un centre de commandement unique — un “moteur de règles” autonome, indépendant de tout outil unique.

Première étape : standardiser la classification des risques — parler le même langage

Ne laissez pas chaque outil décider à sa façon. Des outils différents peuvent utiliser des étiquettes comme “Coin Mixer”, “Protocol Privacy”, “Shield” pour désigner un même risque. Si le responsable conformité doit apprendre le “dialecte” de chaque outil, cela pose problème.

La bonne pratique est de créer une norme claire de classification des risques internes, puis de faire correspondre toutes les étiquettes de chaque outil à cette norme. Par exemple :

• Risque grave : sanctions OFAC, financement terroriste, vol confirmé
• Risque élevé : marché noir, mixer connu, ransomware
• Risque moyen-haut : zones à risque élevé, protocoles DeFi suspects
• Risque moyen : nouvelles plateformes, tokens à faible liquidité
• Risque faible : plateformes principales, protocoles DeFi matures

Ainsi, peu importe l’outil utilisé, on peut rapidement “traduire” ses étiquettes dans un langage commun, permettant une comparaison trans-plateforme cohérente et une décision unifiée.

Deuxième étape : uniformiser paramètres et seuils — tracer la ligne rouge

Avec un langage commun, il faut établir des “règles de combat” claires et quantifiables. C’est la traduction du “appétit pour le risque” subjectif en instructions objectives et exécutables par machine.

Ces règles ne doivent pas se limiter à des seuils monétaires simples, mais inclure des paramètres multidimensionnels, par exemple :

• Définition de la gravité : quels risques sont “graves” (sanctions, terrorisme), “élevés” (vol, dark web), ou “acceptables” (plateformes, DeFi)
• Niveau de contamination transactionnelle : proportion de fonds dans une transaction provenant indirectement de sources à haut risque, seuils déterminés par analyse de données
• Contamination du portefeuille : proportion de fonds dans un portefeuille provenant d’adresses à haut risque, pour repérer des adresses suspectes sur le long terme

Ces seuils constituent la “ligne rouge” du système. Lorsqu’ils sont franchis, le système doit réagir selon un script prédéfini. Cela rend la décision transparente, cohérente et justifiable.

Troisième étape : conception d’un processus multi-couches — du point au réseau

Enfin, il faut intégrer ces classifications et paramètres dans un workflow automatisé à plusieurs niveaux. Ce processus doit agir comme un filtre précis, éliminant les risques tout en évitant de bloquer inutilement la majorité des transactions à faible risque.

Un workflow efficace comporte au moins ces étapes :

1. Filtrage initial : toutes les transactions et contreparties sont scannées en parallèle par les trois outils. Toute alerte déclenche la phase suivante
2. Évaluation de l’exposition directe : le système vérifie si l’adresse du contrepartie est directement dans la liste des “risques graves” ou “élevés”. Si oui, alerte prioritaire, intervention immédiate ou blocage
3. Analyse de l’exposition transactionnelle : si pas d’exposition directe, le système suit la circulation des fonds, calcule le pourcentage de contamination indirecte. Si ce pourcentage dépasse le seuil, on passe à l’étape suivante
4. Analyse de l’exposition portefeuille : le système évalue la santé globale du portefeuille du contrepartie, en analysant la proportion de fonds provenant d’adresses à haut risque. Si cette proportion est trop élevée, la transaction est classée à haut risque
5. Décision finale : en fonction du niveau de risque final (grave, élevé, moyen-haut, moyen, faible), le système automatise ou recommande une action : autoriser, bloquer, rembourser, signaler

Ce processus est une synthèse intelligente, passant d’une évaluation simple “oui/non” à une analyse multidimensionnelle, permettant de distinguer rapidement les risques immédiats et ceux potentiels, tout en optimisant l’allocation des ressources — répondre rapidement aux risques graves, approfondir l’analyse pour les risques moyens, et laisser passer la majorité des transactions à faible risque. Cela résout efficacement le problème de la “fatigue d’alerte” et améliore l’expérience utilisateur.

Retour sur le terrain

Après avoir analysé en profondeur la pathologie des systèmes défaillants, revu la tragédie de la conformité superficielle, et exploré le scénario de la relance du système, il est temps de revenir à la réalité.

Le plus grand danger de la “conformité superficielle” n’est pas le budget ou la main-d’œuvre qu’elle consomme, mais la fausse sécurité qu’elle crée. Elle donne aux décideurs l’illusion que le risque est maîtrisé, et aux opérationnels une accoutumance à un travail inefficace. Un système défaillant silencieux est bien plus dangereux qu’un système inexistant, car il vous laisse totalement démuni.

Dans un contexte où la technologie du dark web et l’innovation financière évoluent à grande vitesse, se reposer sur un seul outil KYT pour la surveillance, c’est comme courir à poil sous une pluie de balles. Les criminels disposent d’arsenaux sans précédent — scripts automatisés, ponts cross-chain, monnaies privées, protocoles de mixing DeFi. Si votre ligne de défense reste figée à il y a plusieurs années, la brèche est inévitable.

Une conformité véritable ne consiste pas à faire un spectacle pour plaire à un auditoire ou à contourner une inspection. C’est une bataille longue, exigeant un équipement de qualité (une défense multicouche), une tactique rigoureuse (une méthodologie de gestion des risques unifiée), et une équipe compétente (des spécialistes de la conformité). Elle ne nécessite pas de scène spectaculaire ni d’applaudissements factices, mais une vraie crainte du risque, une honnêteté dans les données, et une amélioration continue des processus.

C’est pourquoi, à tous les acteurs de cette industrie, en particulier ceux qui disposent de ressources et de pouvoir décisionnel : abandonnez l’illusion du “solution miracle”. Il n’existe pas d’outil magique capable de tout résoudre en une seule fois. La construction d’un système de conformité est un processus dynamique, qui doit évoluer en permanence en fonction des retours de données. La ligne de défense que vous bâtissez aujourd’hui pourrait demain révéler de nouvelles vulnérabilités. La seule réponse est : rester vigilant, apprendre en continu, et faire évoluer sans cesse.

Il est temps de briser la scène de la “conformité superficielle” et de revenir au vrai champ de bataille — un terrain difficile mais plein d’opportunités, où vous détenez le véritable “système d’alerte des risques”. Car c’est là que vous pourrez réellement protéger la valeur que vous cherchez à défendre.