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IDFRAUD - lutte contre les fraudes aux identités

 

  • Intitulé du projet  : Framework Automatique et Opérationnel pour la Détection et le Profilage de Fraude sur l’Identité  (IDFRAud)
  • Objet  : développement d’un outil performant de détection de faux documents d’identités
  • Statut : projet ANR – (Agence Nationale de la Recherche)
  • Réalisation : du 2 février 2015 au 30 septembre 2018 (3 ans)
  • Partenaires : AriadNEXT, IRISA (laboratoire CNRS UMR 6074), Institut de Recherche Criminelle de la Gendarmerie Nationale (IRCGN).
    Avec le concours de la Direction Centrale de la Police Aux Frontières (DCPAF), de la Direction Centrale de la Sécurité Publique (DCSP) et du service des technologies et des systèmes d'information de la Sécurité intérieure ST(Si)²
  • Coordination : AriadNEXT
  • Financement : Agence Nationale de la Recherche
  • Contexte :
    D’après l’Institut National Français de Hautes Études en Sécurité et Justice (INHESJ), plus de 12 000 cas de fraudes à l’identité ont été détectées par la police nationale en France en 2012. De plus, pour la même année, la Police aux Frontières a arrêté 9245 personnes en possession de documents d’identité falsifiés. Le nombre de faux papiers saisis par la Police aux Frontières en France a presque doublé en 2012 par rapport à l’année précédente.
    Le retour d’investissement d’un système efficace de détection automatique des fraudes à l’identité serait considérable. En France, la fraude à l’identité coûte 2 milliards € à la Sécurité sociale et entre 4 et 8 milliards € à l’Assedic. La fraude à l’identité représentait 50 % de la fraude au RMI et constitue une part tout aussi importante de la fraude au RSA. Elle alimente en majeure partie des flux destinés à l’étranger. Elle représente plusieurs centaines de millions d’euros de perte pour la Caisse d’Allocations Familiales, 180 millions € pour la SNCF et 30 millions € pour Air France
  • Objectif :
    • L’automatisation de l’analyse des pièces d’identité et la vérification de leur intégrité ainsi que leur classification
    • La mise en place d’un module de gestion des connaissances sur les pièces d’identité permettant notamment l’insertion et la modification des règles d’analyse de ces pièces
    • Le développement d’un moteur d’analyse automatique sur la base des faux documents afin de découvrir les relations entre les fausses pièces d’identités détectées.
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