RiskOS

L’IA prépare, l’analyste décide

RiskOS est un prototype fonctionnel de détection de fraude. Il teste si une IA peut préparer les alertes pendant que l’analyste garde la décision, avec un raisonnement écrit en toutes lettres et une trace visible pour chaque action.

Rôle: Product design
Périmètre: Expérimentation UX agentique
Format: Prototype fonctionnel

Voir le prototype

Synthèse

Contexte: Quand une IA participe à une décision, comment garder engagée la personne qui décide ? J’ai choisi la détection de fraude dans la banque européenne pour explorer cette question : les analystes travaillent sous contrainte de temps, 80 % de leurs alertes se révèlent être de fausses alarmes et la décision finale leur revient toujours.
Mon rôle: Une exploration personnelle. J’ai conçu le modèle d’interaction et construit le prototype fonctionnel : React 18, Vite et Tailwind CSS, déployé sur Vercel.
Réalisations et livrables: Vue de triage
Cinq cas classés par niveau de risque, avec filtres de priorité et compteur en direct.
Analyse IA en direct
L’IA écrit son raisonnement mot par mot, avec détails mis en évidence, sources et score de confiance.
Parcours de décision
Bloquer la carte, transmettre ou surveiller, avec le message Slack et le SMS au client rendus visibles.
Résolution d’une fausse alerte
Une alerte de risque moyen passée en revue par l’IA et confirmée d’un clic.
Traitement d’une file
Cinq cas résolus en séquence, avec un bilan de session.

Une IA qui aide sans désengager l’analyste

L’enjeu

Si l’IA en fait trop, l’analyste se désengage. Si elle n’explique pas son raisonnement, la confiance s’effrite. Dans beaucoup d’équipes, l’outil du quotidien reste un tableur et des règles fixes, sans contexte, sans tri par pertinence et sans mémoire des cas précédents. Un analyste fraude d’une néobanque européenne traite 80 à 150 alertes par vacation, et chaque minute passée sur une fausse alarme manque à un cas réel.

Mêmes données, deux lectures.

Les objectifs

Le prototype teste si l’IA peut prendre en charge la préparation tout en laissant à l’analyste la pleine maîtrise de la décision. Trois principes ont guidé la conception. L’IA pose le contexte et l’analyste décide. Le raisonnement est écrit en toutes lettres, pour que l’analyste puisse le lire. Quand l’analyste agit, l’effet est visible aussi en dehors de l’outil.

Dans le processus, une transaction suspecte passe d’abord par les règles automatiques de la banque. Si elle est signalée, l’alerte entre dans une file, l’IA l’analyse, puis l’analyste examine et tranche.

Où se place RiskOS dans le processus.

Trois décisions de conception

Trier sous contrainte de temps

L’analyste ouvre sa session et trouve cinq cas classés par niveau de risque, avec des priorités colorées, un filtre et un compteur en direct. Sans tri, il parcourt toute la liste pour repérer les cas urgents. Ici, le tri prend quelques secondes.

Vue de triage

Écrire le raisonnement de l’IA en direct

L’IA rédige son analyse mot par mot. Les éléments pertinents sont mis en évidence au fur et à mesure, les sources de données s’allument progressivement et un score de confiance indique le niveau de certitude. Les boutons d’action restent masqués jusqu’à la fin de l’analyse, pour que l’analyste lise l’intégralité du raisonnement avant de pouvoir décider.

Analyse IA, en direct

Rendre visible l’effet de chaque action

L’analyste choisit une action : bloquer la carte, transmettre le cas à un senior ou le garder sous surveillance. Un écran de confirmation récapitule ce qui s’est passé. Puis apparaissent deux éléments qui restent habituellement invisibles : le message Slack à l’équipe fraude et le SMS au client. D’habitude, l’analyste agit sans jamais voir le résultat.

Confirmation et suite

Le prototype en usage

Résoudre une fausse alerte en huit secondes

Une alerte de risque moyen arrive : score de 45, paiement de 450 euros. L’IA passe l’historique des transactions en revue et ne trouve rien d’anormal. L’analyste confirme d’un clic.

Fausse alerte, résolue

Traiter une file complète

L’analyste traite cinq cas en séquence. Après chaque résolution, le cas suivant se charge automatiquement. À la fin : cinq cas résolus, 92 secondes au total.

Enchaînement des cas et bilan de session

Ce que le projet enseigne

Écrire le raisonnement en direct construit la confiance, ce qu’un score ne fait pas.

Quand l’IA écrit son analyse mot par mot, l’analyste suit et se forge sa propre opinion en parallèle. Un score de confiance affiché après coup revient à dire « faites-moi confiance » sans montrer le travail.

Masquer les boutons tant que l’analyse est en cours change la lecture.

Sous contrainte de temps, les gens cliquent sur la première option disponible. Retenir les boutons de décision jusqu’à la fin de l’écriture laisse au raisonnement le temps d’être reçu.

Ce qui reste à vérifier

Le prototype fonctionne sur cinq cas fictifs et ne produit aucune mesure : son effet sur les décisions d’analystes réels reste à vérifier. Les mêmes dynamiques existent en conformité, en triage médical, en modération de contenu et en gestion d’incidents.

GitHub

Victor Soussan

Lead Product Designer

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Rendre visible l’effet de chaque action

Le prototype en usage

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Traiter une file complète

Ce que le projet enseigne

Écrire le raisonnement en direct construit la confiance, ce qu’un score ne fait pas.

Masquer les boutons tant que l’analyse est en cours change la lecture.

Ce qui reste à vérifier

Toolkit

Tessan

Dailymotion Partner

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Ce qui reste à vérifier

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Ce qui reste à vérifier

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Masquer les boutons tant que l’analyse est en cours change la lecture.

Ce qui reste à vérifier