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Vérification d'identité & KYC à distance

Ouvrez un compte en moins de deux minutes, sans agence, avec une conformité irréprochable.

+45%
Taux de complétion de l'onboarding
<2 min
Temps de vérification
98,5%
Détection de fraude documentaire
-70%
Réduction du coût par dossier

Le défi

En Afrique de l'Ouest, l'ouverture de compte reste freinée par un KYC manuel : déplacement en agence, photocopies de pièces, saisie ressaisie et contrôles visuels approximatifs. Résultat, des taux d'abandon supérieurs à 60 % lors de l'onboarding digital et un coût de traitement par dossier qui plombe la marge sur les comptes à faible dépôt.

Les pièces d'identité de la région sont hétérogènes — CNI mauritanienne, carte CEDEAO, passeport, permis — souvent bilingues arabe/français, avec des qualités d'impression variables. À cela s'ajoute une pression réglementaire croissante (BCEAO, GABAC, lutte anti-blanchiment) qui exige une piste d'audit complète et une détection fiable des fraudes documentaires et des usurpations.

Notre approche

ADST déploie un parcours KYC 100 % distant qui combine trois briques d'IA en temps réel. D'abord la lecture intelligente du document : détection du type de pièce, redressement, extraction OCR bilingue arabe/français des champs MRZ et visuels, puis contrôle de cohérence (dates, checksum MRZ, format des numéros).

Ensuite la détection du vivant (liveness) passive et active pour contrer les attaques par photo, vidéo rejouée ou masque, suivie d'un appariement facial entre le selfie et la photo de la pièce avec seuil de similarité calibré. Chaque décision est accompagnée d'un score et d'un motif explicite, routé automatiquement vers une revue humaine en cas de doute.

L'ensemble s'intègre à votre core banking ou plateforme télécom via API, avec chiffrement de bout en bout, hébergement conforme aux exigences locales de résidence des données, et une piste d'audit horodatée prête pour l'inspection réglementaire.

Architecture

  • Détection & classification de document : modèles de détection d'objets + OCR moteur PaddleOCR fine-tuné arabe/français
  • Liveness : CNN anti-spoofing (analyse de texture, profondeur, micro-mouvements) certifié PAD niveau 2
  • Appariement facial : embeddings ArcFace, comparaison par distance cosinus avec seuil calibré
  • Orchestration : API temps réel (<2 s), file de revue humaine, journal d'audit immuable
Modèles utilisés
CNN anti-spoofing (Liveness/PAD)Reconnaissance faciale (ArcFace embeddings)OCR (PaddleOCR fine-tuné AR/FR)Détection d'objets (document detection)Vision Transformer (classification de pièce)
Données requises
Photos recto/verso des pièces d'identité (CNI, passeport, carte CEDEAO)Selfie et flux vidéo court pour le livenessZone lisible par machine (MRZ) des documentsRéférentiels de formats de pièces par paysHistorique des fraudes documentaires étiquetées
Retour sur investissement

En automatisant 90 % des vérifications, une banque de détail réduit son coût d'acquisition tout en multipliant par trois le volume de comptes ouverts par mois.

Secteurs concernés
BanqueTélécomFintech
Services associés
Intelligence ArtificielleFintechConseil IA

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