La meilleure tech ne compensera jamais de mauvaises données
Vous pouvez investir dans la solution KYC la plus innovante du marché, intégrer l’intelligence artificielle, des algorithmes d’analyse comportementale et des indicateurs de risque hyper-fins : si les données que vous injectez sont obsolètes, incomplètes ou douteuses, vos résultats seront à l’avenant.
Une conformitĂ© efficace repose d’abord — et peut-ĂŞtre avant tout — sur la qualitĂ©, la rĂ©cence et la traçabilitĂ© de la donnĂ©e. Or ce sujet est encore trop rarement considĂ©rĂ© Ă la mesure de l’enjeu qu’il reprĂ©sente.
En 2023, 63 % des griefs de l’ACPR portaient sur le KYC. Et sur les dernières annĂ©es, plus de 80 % des entreprises sanctionnĂ©es l’ont Ă©tĂ© pour des manquements Ă trois piliers fondamentaux : identification, vĂ©rification, connaissance client. Les fondations des dispositifs censĂ©s lutter contre le risque de blanchiment sont fragiles.
La tentation du KYC “au rabais”
Soyons précis : la réglementation française distingue bien deux étapes : identifier un client et vérifier son identité. L’identification consiste à collecter les données déclaratives — nom, adresse, date de naissance, forme juridique, etc. — comme le prévoit l’article L.561-5 du Code monétaire et financier. La vérification, elle, suppose de contrôler ces informations à l’aide de documents ou de sources fiables (L.561-6 CMF).
Dans la pratique, cette distinction ouvre une brèche : certains se contentent de collecter les données sans toujours les vérifier, en invoquant un niveau de risque faible ou une relation d’affaires simplifiée. Ce n’est pas totalement hors des clous — mais ce n’est pas non plus 100% conforme.
Cette zone grise fait qu’on se retrouve avec des dossiers clients où tout semble en ordre… sur le papier. Le formulaire est effectivement rempli (lorsqu’il l’est…), mais de données contestables par l’Autorité. Et avec elles, toute capacité à générer une évaluation des risques solide devient branlante.
Officiel ou officieux ? La guerre des sources
On touche ici à un sujet aussi discret que décisif : d’où viennent les données utilisées pour évaluer un risque client ?
D’un côté, les bases officielles, publiques, en open data : registre des bénéficiaires effectifs, listes de sanctions, LEI, INPI… Des sources connues, auditées, corrigibles.
De l’autre, des bases commerciales, souvent anglo-saxonnes, censées couvrir le monde entier. Leur contenu ? Fluctuant. Leurs critères ? Opaques. Leur mode de mise à jour ? Aléatoire.
Adosser une solution KYC à une base qu’on ne maîtrise pas revient à déléguer sa responsabilité à une boîte noire. Cela ne protège ni juridiquement, ni stratégiquement.
Souveraineté numérique : choisir ses données, c’est choisir en qui on place sa confiance
Le sujet n’est plus seulement technique. Il est devenu politique.
Peut-on construire une conformitĂ© europĂ©enne sur des donnĂ©es produites, enrichies et rĂ©gulĂ©es ailleurs, selon des critères qui nous Ă©chappent ? Que vaut une due diligence fondĂ©e sur des sources soumises Ă d’autres souverainetĂ©s, parfois instables, parfois ouvertement isolationnistes, voire anti-europĂ©ennes comme on l’a vu dernièrement ?
Dans un contexte international tendu, la maîtrise des sources d’information devient une question de souveraineté. Elle conditionne la capacité d’un acteur européen à répondre de ses décisions — devant ses clients, ses régulateurs, et demain peut-être, ses juges.
Ce qu’il faut retenir
Souvent dans les projets KYC, on surestime les outils et on sous-estime les données. Trop souvent, elles sont incomplètes, obsolètes, mal sourcées ou sous licence opaque. Et pourtant, tout repose sur elles.
Même la meilleure solution du marché donnera des résultats médiocres si les données sont bancales.
Pas de conformité solide sans données fiables. C’est aussi simple que ça.
Chez BeCLM, on a pris le problème dans l’autre sens.
On a conçu une solution KYC techniquement puissante — avec une cartographie des risques sur mesure, des indicateurs configurables en mode pick and choose, et un espace unique et ergonomique pour piloter la conformité.
Mais on l’a surtout pensée pour tirer le meilleur parti de vos données, même quand elles sont incomplètes ou hétérogènes. Parce qu’une bonne technologie ne vaut rien si elle s’appuie sur de mauvaises bases — ou qu’elle les ignore.
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