Un échec sur 100 lors d'un contrôle d'identité est lié à un document, une image ou une vidéo de vérification de vivacité de type « deepfake » – LexisNexis Risk Solutions

14/07/2026

PARIS — LexisNexis® Risk Solutions met en garde contre le fait que la dernière vague de documents, d’images et de vidéos de vérification de vivacité générés par l’IA (deepfakes) pourrait exposer considérablement les organisations si leurs contrôles d’identité et de vérification des clients ne parviennent pas à suivre le rythme.

Le spécialiste mondial de la prévention de la fraude indique avoir constaté une augmentation de 180 % des attaques par rapport à l’année précédente et met en garde contre le fait que la qualité et la sophistication des documents et images « deepfake » s’améliorent de jour en jour. Alors que Juniper Research prévoit que 100 milliards de contrôles liés à l’identité seront effectués cette année et qu’un contrôle échoué sur 100 contiendra un « deepfake », les experts de LexisNexis Risk Solutions avertissent les entreprises du monde entier à se préparer à une augmentation continue des attaques quotidiennes visant leurs services numériques.

« Les deepfakes compliquent considérablement la vérification de l’identité numérique. Pour se protéger contre cette vague d’attaques, il est indispensable de mettre en place une chaîne de défense robuste, intégrant la capture des données, l’analyse de la fraude et les contrôles de preuve de vie de bout en bout », explique Kimberly Sutherland, directrice mondiale de la fraude et de l’identité chez LexisNexis Risk Solutions. « Même la plus petite faille dans les défenses est comme une fenêtre ouverte par laquelle un fraudeur peut s’introduire. »

Les cybercriminels utilisent les deepfakes pour contourner les contrôles d’identité et créer de nouveaux comptes ou prendre le contrôle de comptes d’utilisateurs existants afin d’effectuer des paiements, des retraits et des achats en ligne non autorisés, de blanchir les produits d’activités criminelles ou encore de détourner les offres promotionnelles destinées aux nouveaux clients. Selon le dernier rapport sur la cybercriminalité, en 2025, une nouvelle création de compte sur onze correspondait à une attaque frauduleuse et près d’un cinquième de toutes les fraudes signalées impliquait un accès non autorisé à des comptes clients.

À mesure que les deepfakes gagnent en réalisme, les contrôles d’identité doivent être capables de détecter les failles subtiles dans les éléments de sécurité des documents et d’analyser avec précision les expressions faciales ainsi que les variations du teint de la peau.

Mme. Sutherland a poursuivi : « Les deepfakes très réalistes nécessitent un examen minutieux de centaines d’éléments de sécurité : structure du document, intégrité de l’image, hologrammes, gravures et microtextes. Contrairement aux faux documents physiques, qui présentent généralement une anomalie majeure, les deepfakes se distinguent par une accumulation de défauts subtils. Ils sont donc particulièrement difficiles à détecter à l’œil nu lors de contrôles manuels. Il en va de même pour les images et vidéos deepfakes. Les contrôles doivent évaluer les micro-mouvements des muscles faciaux, analyser la réflexion de la lumière et détecter les manipulations d’images ainsi que les techniques d’injection. »

L’analyse montre que les fraudeurs privilégient les documents d’identité de grande valeur et facilement réutilisables, notamment les passeports, les permis de conduire et les cartes d’identité nationales, les documents les plus recherchés étant ceux délivrés par les États-Unis, le Royaume-Uni, l’Allemagne et la France.

Shane O’Sullivan, analyste de recherche chez Juniper Research, a ajouté : « À mesure que la vérification d’identité numérique évolue, les exigences fondamentales s’orientent vers la capacité technique à intégrer plusieurs signaux de confiance au sein d’une architecture système cohérente. L’efficacité des solutions repose sur la coordination de l’authentification des documents, de la détection biométrique de vivacité et de l’analyse des risques en temps réel au sein d’un flux de travail unique. De plus en plus, le succès d’un système de détection des fraudes se mesure à sa capacité à détecter des menaces avancées telles que les identités synthétiques et les deepfakes, tout en préservant l’interopérabilité entre les normes et en minimisant la latence et les frictions pour l’utilisateur. »

Mme. Sutherland a conclu : « Le risque pour les entreprises est bien réel, tant sur le plan financier que sur celui de la réputation. Les attaques générées par intelligence artificielle doublent pratiquement d’une année sur l’autre et gagnent en sophistication à chaque nouvelle tentative. »

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