Apprentissage de règles pour la détection de fraudes

Marine Collery (1, 2) , Philippe Bonnard (1) , François Fages (2)

1 IBM France Lab [Biot]
2 Lifeware - Computational systems biology and optimization

Dans le domaine bancaire, la détection de fraudes doit être explicable et le modèle de décision compréhensible. Cela justifie un apprentissage direct de règles. CN2 et RIPPER sont comparés sur différents datasets.

Mots clés: fraud detection; explainability; business rules

Mots clés: Apprentissage de règles; détection de fraudes; explicabilité; règles métier Rule learning

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Marine Collery, Philippe Bonnard, François Fages. Apprentissage de règles pour la détection de fraudes. RJCIA 2021 - Dix-neuvièmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, Jul 2021, Bordeaux / Virtual, France. pp.77-78. ⟨hal-03298747⟩