Méthode Sakiti

Radar OPPL · Domaine 8 — Lutte anti-blanchiment, fraude et politiques de paiement

Filtrage LCB-FT et connaissance client

Socle Spécialisé paiement

Ce que c’est

Service de filtrage dédié à la lutte contre le blanchiment et au financement du terrorisme.

Ce qu’on y travaille dans le laboratoire

  • ·Brancher un filtrage dans le parcours de paiement
  • ·Régler le seuil de correspondance
  • ·Produire la trace exigée par un contrôle
Parcours Moov Watchman de débutant à expert : huit niveaux, architecture de filtrage, intégration au parcours de paiement et projet final

Parcours de maîtrise

Huit niveaux, vingt-cinq travaux pratiques, une soixantaine d’heures — du processus de conformité à la plateforme de filtrage industrialisée.

Niveau 1 · 6 h · TP 1 et 2

Fondamentaux de la conformité

Comprendre le processus avant l’outil.

  • Lutte contre le blanchiment, connaissance du client, sanctions
  • Personnes politiquement exposées, listes de surveillance
  • Faux positifs, revue manuelle, décision de conformité
  • Cartographie du processus : identification, filtrage, décision

Niveau 2 · 6 h · TP 3 à 6

Installation et découverte

Déployer le service et explorer ses interfaces.

  • Déploiement conteneurisé
  • Interface de programmation et interface web
  • Métriques exposées
  • Architecture interne : listes, normalisation, moteur de recherche

Niveau 3 · 8 h · TP 7 à 10

Filtrage par interface

Interroger le service sur des cas réels.

  • Filtrage d’une personne physique
  • Filtrage d’une entreprise
  • Filtrage avec adresse
  • Lecture et interprétation des scores

Niveau 4 · 8 h · TP 11 à 14

Correspondance et qualité

Le cœur du métier : régler le curseur entre risque manqué et faux positif.

  • Normalisation des noms et correspondance approchée
  • Variations d’écriture, fautes de frappe, translittération
  • Calibration du seuil de correspondance
  • Jeu de tests et matrice d’évaluation : vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, cas ambigus

Niveau 5 · 6 h · TP 15 à 18

Listes de surveillance

Comprendre et administrer les sources.

  • Listes américaines, onusiennes, européennes, britanniques
  • Recherche simultanée sur plusieurs listes
  • Fraîcheur des données et procédure de mise à jour
  • Jeu de données propre à l’institution

Niveau 6 · 8 h · TP 19 à 22

Intégration au parcours de paiement

Placer le filtrage là où il compte.

  • Filtrage à l’entrée en relation
  • Filtrage avant paiement, et filtrage du bénéficiaire
  • Flux de revue : cas, analyste, approuver, rejeter, escalader
  • Articulation avec le moteur de politiques

Niveau 7 · 8 h · TP 23 à 25

Production

Industrialiser le service.

  • Déploiement en haute disponibilité
  • Métriques, tableaux de bord, traces, journaux
  • Tests de charge et résilience
  • Latence du filtrage dans le chemin critique du paiement

Niveau 8 · 10 h · Projet final

Architecte conformité

Concevoir une plateforme de conformité complète.

  • Service de filtrage, moteur de décision, gestion des cas, piste d’audit
  • Intégration au cœur bancaire, au hub et à la couche de services
  • Preuves opposables au contrôle
  • Projet final : plateforme de conformité et de filtrage

Le parcours se valide sur preuve. Chaque niveau se franchit par une démonstration en conditions réelles devant un jury, avec un critère d’acceptation écrit à l’avance — la règle de la Méthode SAKITI appliquée au laboratoire.

Le pipeline de correspondance

Six étapes entre un nom et une décision. Tout l’art du métier tient dans l’avant-dernière.

Nom + Normalisation + Sélection des candidats + Correspondance approchée + Score de similarité + Seuil + Correspondance ou non

Le vrai sujet : le seuil

Un filtrage de sanctions ne se règle pas une fois pour toutes. Le seuil arbitre entre deux coûts opposés, et c’est une décision d’institution, pas de développeur.

RéglageConséquence
Seuil trop basDes milliers de faux positifs, une file de revue engorgée, des clients légitimes bloqués
Seuil trop hautUn homonyme sanctionné passe, et l’institution répond de l’omission
Seuil calibréUn volume de revue soutenable, et une matrice d’évaluation qui le démontre

Ce qu’un jeu de tests de filtrage doit contenir

Le travail pratique du niveau 4 : sans ces quatre catégories, aucune calibration n’est défendable devant un auditeur.

  • 01Vrais positifs : des personnes réellement listées
  • 02Vrais négatifs : des personnes sans aucun rapport
  • 03Faux positifs connus : homonymes, translittérations, noms très courants
  • 04Cas ambigus : ceux qui devront de toute façon passer par une revue humaine

Le flux de revue

Une correspondance n’est pas une décision. Le niveau 6 construit la chaîne qui va de l’alerte à l’acte, avec ses trois issues.

Correspondance potentielle + Ouverture d’un cas + Revue par un analyste + Approuver, rejeter ou escalader

Où placer le filtrage dans un parcours de paiement

Trois moments, trois finalités différentes.

MomentCe qu’il vérifie
Entrée en relationLe client lui-même, avant l’ouverture du compte
Avant paiementLe donneur d’ordre et le contexte de l’opération
BénéficiaireLa contrepartie — souvent le contrôle le plus décisif, et le plus oublié

La limite à afficher

Elle figure dans votre propre positionnement, et elle protège autant l’institution que le laboratoire.

Le composant n’est pas une solution de conformité complète : c’est un moteur de filtrage mis au service d’une plateforme. La décision, la gestion des cas, la piste d’audit et la responsabilité réglementaire restent à construire autour de lui — et relèvent de l’institution.

Aller à la source

Les liens ci-dessous ouvrent les ressources officielles du projet, hors de ce site.

RessourceAdresse
Site officielmoov.io
Dépôt publicgithub.com/moov-io/watchman

À vérifier au moment de la qualification. Licence exacte, version courante, activité du projet, gestion des vulnérabilités et conditions de support évoluent. Le statut affiché sur ce radar ne vaut ni certification, ni aptitude au déploiement en production dans une infrastructure de paiement.

Les autres briques du domaine

OpenSanctions  ·  Open Policy Agent  ·  Cedar  ·  Drools  ·  Apache Flink

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