L’entreprise australienne Apate.ai utilise des milliers d’agents d’intelligence artificielle qui se font passer pour des victimes potentielles d’escroqueries, puis interagissent avec les escrocs par téléphone, messages, e-mails, liens d’hameçonnage et groupes sur les réseaux sociaux. L’objectif n’est pas seulement de faire perdre du temps aux escrocs, mais aussi de recueillir des informations opérationnelles que les banques, les entreprises de télécommunications, les organismes publics et les services publics peuvent utiliser pour améliorer leurs systèmes de lutte contre la fraude.
Apate affirme que sa flotte a mené jusqu’à présent 2,5 millions de conversations, ce qui équivaut à faire perdre 17 années de temps aux escrocs. Au cours de ces interactions, les agents tentent de révéler les numéros de comptes bancaires, les portefeuilles de cryptomonnaies, les numéros de téléphone, les sites malveillants et les marques usurpées par les escrocs, ainsi que les détails des campagnes qu’ils mènent.
De la perte de temps à la collecte de preuves
Les agents peuvent incarner des personnalités différentes selon l’âge, le sexe, l’accent et la langue, ce qui les aide à maintenir l’escroc dans la conversation plus longtemps. Les clients peuvent également leur confier des tâches précises, comme obtenir un numéro de compte bancaire ou l’adresse d’un portefeuille de cryptomonnaies. L’entreprise fournit à ses clients un portail d’analyse présentant des informations sur les escroqueries ciblant leurs utilisateurs, leurs employés, leurs marques et leurs produits.
Apate s’appuie sur des modèles avancés ainsi que sur d’autres modèles ajustés en interne par l’entreprise. Elle entraîne ses modèles à partir des conversations que les agents ont avec les escrocs, ainsi que des recherches menées par le fondateur et directeur général Dali Kaafar à l’Université Macquarie.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
Cette approche vise à passer d’une réaction a posteriori à la collecte d’indicateurs avant que les dommages ne surviennent. Selon Brad Joffe, cofondateur et directeur commercial de l’entreprise, le blocage des numéros par les entreprises de télécommunications n’empêche pas les escrocs d’en utiliser de nouveaux, tandis que la surveillance des transactions bancaires peut intervenir après que l’escroc a atteint le client. Apate tente donc d’obtenir directement les informations au cours des conversations avec les escrocs.
La liste des clients comprend Commonwealth Bank of Australia et TPG Telecom, ainsi que des services publics, des entreprises de télécommunications et d’autres organismes publics. L’entreprise a indiqué que TPG avait redirigé environ 590 000 appels vers ses agents et que Commonwealth avait enregistré une baisse de 76 % des pertes liées à la fraude signalées publiquement, tandis qu’une banque australienne dont l’identité n’a pas été révélée a utilisé les agents pour perturber 22 campagnes d’escroquerie.
Financement et expansion internationale
Apate a été fondée en 2024 à partir de recherches menées à l’Université Macquarie, à Sydney. L’idée de l’entreprise est née après un appel frauduleux au cours duquel Kaafar a maintenu l’escroc en ligne pendant 44 minutes, avant que cette idée ne se transforme en recherches sur l’apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel afin d’extraire le contenu des appels et d’améliorer la détection et la prévention de la fraude.
L’entreprise a réuni en août 8,15 millions de dollars lors d’un tour de financement d’amorçage auprès de Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures et Baobab Ventures. Joffe a déclaré que le financement total approchait les 10 millions de dollars et que l’entreprise, qui compte 20 employés, comptait utiliser ce dernier tour pour développer le produit et poursuivre son expansion internationale, notamment en ouvrant un bureau à Londres et en renforçant sa présence aux États-Unis.
Ce service intervient alors que la source a indiqué que le FBI américain avait reçu plus de 22 000 plaintes liées à des crimes utilisant l’intelligence artificielle en 2025, pour des pertes avoisinant 893 millions de dollars, dont plus de 632 millions de dollars liés à des escroqueries à l’investissement. Les résultats publiés concernant la réduction des pertes et la perturbation des campagnes proviennent de l’entreprise, tandis que la source n’a pas fourni de détails indépendants sur la méthodologie de mesure ni sur les mécanismes de gestion des risques juridiques et opérationnels liés à l’interaction automatisée avec les escrocs.