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HOPKINS: Lutter contre la fraude
financière et l’économie
souterraine
Ministère de l’Action et des
Comptes Publics
Delphine Lê
Le problème
• Le blanchiment d’argent, un phénomène d’ampleur:
2 à 5 % du PIB mondial selon le FMI (1000 à 3000 milliards US $)
• S’appuyant sur des directives européennes et les
recommandations internationales du GAFI, le dispositif
national de LCB/FT impose à certaines professions de
nous transmettre des informations de différentes
natures:
– opérations financières (transferts, dépôts/retraits d’espèces) structurées
– déclarations de soupçon non structurées
Le défi
• Le défi comprend 2 dimensions correspondant
aux 2 grands types de données (structurées /
textuelles)
• Données structurées:
– mise en correspondance / enrichissement
– détection d’anomalies, analyse de réseaux
• Données textuelles:
– classification, traduction
– deep learning !
Les EIG
• Data scientist #1
-> données structurées
• Data scientist #2
-> données non structurées
• Data engineer
-> préparation, industrialisation, visualisation des
données
Pourquoi nous rejoindre?
• Un pôle Data Science déjà constitué
• Un environnement Big Data à l’état de l’art
• Un service à taille humaine engagé dans une
démarche de transformation numérique
• Un enjeu d’importance majeure
Merci !
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general.etalab.gouv.fr/defi/2017/09/26/hopkins/

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  • 1. HOPKINS: Lutter contre la fraude financière et l’économie souterraine Ministère de l’Action et des Comptes Publics Delphine Lê
  • 2. Le problème • Le blanchiment d’argent, un phénomène d’ampleur: 2 à 5 % du PIB mondial selon le FMI (1000 à 3000 milliards US $) • S’appuyant sur des directives européennes et les recommandations internationales du GAFI, le dispositif national de LCB/FT impose à certaines professions de nous transmettre des informations de différentes natures: – opérations financières (transferts, dépôts/retraits d’espèces) structurées – déclarations de soupçon non structurées
  • 3. Le défi • Le défi comprend 2 dimensions correspondant aux 2 grands types de données (structurées / textuelles) • Données structurées: – mise en correspondance / enrichissement – détection d’anomalies, analyse de réseaux • Données textuelles: – classification, traduction – deep learning !
  • 4. Les EIG • Data scientist #1 -> données structurées • Data scientist #2 -> données non structurées • Data engineer -> préparation, industrialisation, visualisation des données
  • 5. Pourquoi nous rejoindre? • Un pôle Data Science déjà constitué • Un environnement Big Data à l’état de l’art • Un service à taille humaine engagé dans une démarche de transformation numérique • Un enjeu d’importance majeure

Notas do Editor

  1. Le trafic de stupéfiants représenterait 34% de l'argent blanchi, la fraude douanière 19% et les autres activités criminelles telles que la corruption, le vol, le trafic d'êtres humains, le trafic d'organes, etc... 46%. Quant au terrorisme il ne représenterait que 1%. Impact économique et social du blanchiment d’argent: peut déstabiliser un marché, un secteur, voire une économie; augmentation des dépenses publiques (forces de l’ordre, dépenses de santé) Les espèces restent la principale forme sous laquelle les fonds d’origine illégale sont générés / transférés. Le blanchiment consiste à produire une justification pour la détention de ces espèces, ou à les convertir en monnaie scripturale introduite ds le système bancaire.