Atlas cadre, prototype et met à l'échelle la détection de fraude financière dans le secteur de la recherche — avec des jalons mesurables à chaque étape.
Les organismes de recherche font face à une explosion du volume de publications et de données expérimentales, où l'accélération de la revue de littérature et de l'analyse des données conditionne la productivité scientifique.
Jusqu'à 70% de temps gagné sur la revue systématique de littérature scientifique.
Concrètement, la détection de fraude financière ne se résume pas à un outil : dans le secteur de la recherche, elle doit s'intégrer à vos processus, vos données et vos contraintes de conformité.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.
Qualifier le besoin autour de la détection de fraude financière pour le secteur de la recherche, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Le modèle est calibré sur vos données pour maximiser la détection tout en limitant les faux positifs, et s'affine avec les retours des analystes.
Chaque alerte est accompagnée des facteurs ayant motivé le score, pour une analyse explicable et auditable.
Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur de la recherche et une exécution IA indépendante : L'IA analyse les transactions et processus pour repérer les comportements anormaux évocateurs de fraude. Les risques sont détectés tôt, avant impact financier. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
30 minutes pour cadrer la détection de fraude financière pour le secteur de la recherche et définir un premier jalon.