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Identifiez les falsifications avant qu'elles ne causent des préjudices. docIA analyse chaque document à la recherche d'incohérences internes, d'anomalies dans les métadonnées et de traces de manipulation, y compris par IA générative.
docIA combine plusieurs approches pour détecter un spectre large de falsifications, de la retouche classique à la modification par IA générative.
Détection des contradictions logiques au sein du document : montants totaux incorrects, dates incohérentes, SIREN inventé…
Identification des zones retouchées localement (copier-coller, effacement, remplacement de texte par image). Les modifications locales créent des discontinuités dans le signal visuel détectables par nos modèles IA spécialisés.
Les images générées ou modifiées par des modèles d'IA générative laissent des empreintes distinctives invisibles à l'oeil nu. docIA les identifie même sur des falsifications partielles.
Examination des métadonnées EXIF et PDF : date de création / modification, logiciel utilisé, historique des révisions, auteur déclaré... Les falsifications laissent souvent des traces révélatrices.
La modification ou la création complète d'un document par IA générative laisse des traces caractéristiques dans la structure même de l'image. Contrairement à un document photographié ou scanné, les zones générées présentent un niveau de bruit anormalement différent, souvent plus homogène sur les documents originaux, et structuré différemment sur les zones falsifiées.
En analysant la carte de bruit de chaque région du document, docIA identifie les zones dont le profil ne correspond pas à un document authentique du même type, qu'il s'agisse d'une génération complète ou d'une falsification partielle (modification d'un montant, d'un nom, d'une date).
Exemple concret : sur des tickets de caisse falsifiés dans le cadre de fraude au cashback, la zone du montant modifiée par un modèle génératif présente un niveau de bruit structurellement différent du reste du ticket. Ce signal est invisible à l'œil nu mais détectable par analyse algorithmique.
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Portée de la détection
docIA peut détecter les falsifications réalisées avec les principaux outils du marché : Grok, Nano-Banana, Midjourney, GPTImage...
docIA s'intègre directement dans vos processus d'instruction : les documents suspects sont automatiquement routés vers un analyste humain, les autres progressent normalement dans le flux.
Pour les cas d'usage à fort enjeu, des modèles de détection peuvent être entraînés spécifiquement sur vos données de fraude avérée, pour maximiser la détection sur votre contexte métier particulier.
Pour chaque document analysé, docIA produit un rapport listé des signaux détectés. Vos équipes savent exactement où regarder et pourquoi un document est suspect.