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Vérification faciale
Logiciel de vérification faciale pour une vérification d'identité sécurisée
Arrêtez l’usurpation d’identité sophistiquée avant qu’elle ne compromette votre plateforme. Les modèles exclusifs de Shufti, formés et entretenus entièrement en interne, identifient les deepfakes, les masques imprimés et les flux vidéo injectés grâce à des contrôles d'activité en couches et à une analyse du domaine fréquentiel en temps réel.
Résultats validés de manière indépendante
Système de vérification faciale pour la prévention avancée de la fraude
Une détection qui suit l'évolution des nouvelles fraudes
Les photos haute résolution restent la forme d'attaque par usurpation d'identité la plus courante à grande échelle. La technologie de vérification faciale de Shufti analyse les indices de profondeur et les schémas de réflexion de la peau pour les écarter dès la première capture.
Les masques en silicone, les replays en 4K et les attaques par injection en temps réel demeurent une menace persistante. L'analyse de la texture et de l'absorption de la lumière de la véritable peau humaine permet de les déjouer.
Les visages synthétiques et générés par l'IA constituent un vecteur d'attaque en pleine évolution. L'analyse dans le double domaine associe les signaux RVB à ceux du domaine fréquentiel pour les détecter.
Un flux unique, une assurance d'identité complète.
Aucun mouvement de tête, aucun flash lumineux, aucune sollicitation. Les micro-textures de la peau, les reflets dans les yeux et les signaux de réaction sont analysés en arrière-plan.
Les fonctionnalités de traitement de documents, de vérification LCB-FT, de vérification d'adresse, de recherche 1:N et d'estimation de l'âge passent toutes par la même API RESTful. Pas de scanner de documents tiers ni de prestataire LCB-FT distinct.
La vérification active de la vivacité est configurable pour les clients nécessitant des processus de type défi-réponse. Il s'agit du même SDK, de la même précision et de la même piste d'audit.
Les chiffres que votre équipe de conformité peut défendre
Un taux de faux rejets de 0,5 % signifie que les utilisateurs légitimes terminent le processus d'intégration au lieu d'abandonner lors de l'étape de vérification.
Atteinte de 100 % des objectifs de précision biométrique lors du défi RIVR 2025 du département de la Sécurité intérieure des États-Unis. Testé dans les conditions les plus défavorables auprès de populations diverses.
G2 Leader en vérification d'identité, automne 2026
Shufti a reçu plusieurs distinctions G2 en vérification d'identité cette saison, étant évaluée par de vrais utilisateurs et approuvée par des entreprises qui effectuent leurs vérifications dans plus de 240 régions prises en charge.
Certification de détection de vivacité pour les parcours d'intégration réglementés.
Service de vérification faciale de bout en bout conçu pour déjouer la fraude sophistiquée.
Contrôle intelligent de présence faciale
Liveness passive
Valide la présence physique d'un utilisateur en analysant la texture, les reflets et les indicateurs de profondeur. Shufti possède la certification iBeta PAD Niveau 3 (liveness passive) à la fois sur Android et iOS.
Liveness active
Des actions sollicitées, telles que des mouvements de tête ou des gestes, confirment la présence physique. Shufti utilise l'analyse de profondeur 3D, du mouvement et de la texture via le même moteur propriétaire, la même piste d'audit et la même couverture de certification que le mode passif.
Protection contre les deepfakes, les attaques par rejeu et les injections
Les deepfakes générés par IA, les enregistrements, les émulateurs, les caméras virtuelles et les flux injectés sont détectés en temps réel grâce à des signaux multicouches de détection du vivant. Cette solution est développée et maintenue par les équipes internes de science des données de Shufti, et non sous licence auprès d'un tiers.
Architecture de détection multi-flux
Traitement parallèle RGB + DCT
Shufti analyse les données visuelles à l'aide de signaux DCT à haute fréquence afin de détecter des artefacts génératifs qui pourraient échapper aux systèmes utilisant uniquement le spectre RVB. Le système de prise de décision multi-signal est développé en interne, s'appuyant sur la technologie de détection propriétaire de Shufti et sur ses équipes de science des données.
Analyse faciale basée sur les régions
Shufti analyse séparément les yeux, le nez, la bouche et les contours de la peau pour détecter des manipulations localisées que les contrôles sur l'image complète peuvent manquer, même sur des visages partiels ou recadrés. Son pipeline de modèles propriétaire permet à chaque modèle régional de se mettre à jour indépendamment sans perturber la production.
Modèles adaptés à la résolution
Shufti utilise des modèles distincts pour les entrées à basse et haute résolution, garantissant ainsi une qualité de détection constante pour les captures mobiles compressées, sans seuil de qualité minimal. La solution est conçue pour les marchés privilégiant le mobile et disposant d'une bande passante limitée, notamment en Asie du Sud-Est, au Moyen-Orient et en Afrique du Nord (MENA), ainsi qu'en Amérique latine.
Analyse technique de l'image
Détecte et révèle les falsifications invisibles
Shufti accentue les zones où la fraude laisse des traces : délimitations des bords, incohérences de texture et bruit anormal. Son IA détecte les falsifications quasi invisibles sur les images de mauvaise qualité, allant bien au-delà des simples contrôles de surface.
Analyse le contenu de l'image, pas les métadonnées
Shufti détecte la fraude à partir du contenu même de l'image, y compris lorsque les métadonnées, les signatures d'appareil ou les horodatages ont été supprimés. Ses modèles internes restent efficaces sur les fichiers reconditionnés ou réenregistrés, sans dépendance vis-à-vis de tiers.
Une carte d'attention pour chaque décision
Chaque image signalée comporte une carte d'attention codée par couleur indiquant les zones normales, celles présentant une anomalie modérée et celles à forte anomalie. L'IA explicable indique aux équipes chargées de la lutte contre la fraude où et pourquoi un risque a été détecté, facilitant ainsi la mise en conformité avec l'IA Act de l'UE.
Pipeline d'apprentissage continu
Génération de données d'entraînement synthétiques
Shufti utilise plusieurs frameworks de deepfake pour générer des données d'entraînement simulant des attaques, notamment des échanges de visages, de la compression et des artefacts de rejeu. Son propre pipeline d'entraînement intègre de nouveaux modèles d'attaque sans dépendre de tiers.
Audit biométrique rétrospectif
Analyser à nouveau les données biométriques existantes à l'aide des modèles actuels de détection des deepfakes afin d'identifier les comptes à haut risque nécessitant un examen, une nouvelle vérification ou une clôture. Assurer une surveillance continue des risques biométriques après l'intégration, en conformité avec la directive AMLD6 et les cadres équivalents.
Mises à jour sur la production modulaire
Mettez à jour vos modèles de manière indépendante sans perturber les services en production. Shufti surveille les changements en environnement de production pour détecter rapidement toute dégradation, résoudre les problèmes plus vite et réduire les risques d'interruption de service.
API unique, intégration transparente
Créez des parcours de vérification entièrement personnalisables avec une intégration transparente au backend.
- Obtenez un contrôle total en personnalisant les parcours de vérification de bout en bout.
- Intégrez votre backend de façon transparente pour une mise en œuvre rapide.
- Concevez des parcours de vérification flexibles adaptés à vos utilisateurs.
Lancez une expérience de vérification native dans votre application mobile en quelques minutes.
- Lancez la vérification native en quelques minutes sur iOS ou Android.
- Utilisez une interface prête à l'emploi incluant la caméra, la capture et des retours en temps réel.
- Personnalisez les parcours pour qu'ils s'intègrent parfaitement à votre application mobile.
Avec KYC Journey Builder, créez des parcours de vérification personnalisés sans écrire une seule ligne de code.
- Personnalisez votre parcours sans effort grâce à la fonctionnalité glisser-déposer.
- Visualisez instantanément à quoi ressemble votre parcours de vérification pour vos utilisateurs.
- Connectez-vous facilement à Hosted Verification pour une expérience cohérente et conforme à votre marque.
Exécutez Shufti au sein de votre propre infrastructure aux capacités identiques pour un contrôle maximal des données et une confidentialité optimale.
- Conservez toutes les informations sensibles en interne pour répondre aux exigences strictes en matière de gouvernance et de résidence des données.
- Conservez les informations sensibles totalement privées et sécurisées en interne.
- Déployez dans des secteurs fortement réglementés sans compromettre la conformité.
Où la vérification faciale par IA est la plus adaptée
Conçue pour les entreprises réglementées et à haut risque
Conçue pour les entreprises réglementées et à haut risque
Vérifiez l'authenticité du vendeur lors de l'intégration, puis empêchez les réinscriptions grâce à la détection des doublons et à une mise en correspondance optionnelle de type 1:N parmi les enregistrements vérifiés.
Ne vous contentez pas de nous croire sur parole : écoutez nos clients
La confiance que nous accordent nos clients
L'avenir de l'identité numérique se définit par la confiance, l'interopérabilité et l'alignement réglementaire ; notre partenariat avec Shufti renforce donc l'engagement de DevCode Identity à soutenir nos clients mondiaux avec les solutions de vérification d'identité les plus sûres, de premier ordre et conformes disponibles aujourd'hui.
En combinant notre plateforme Conversion Driven Compliance Orchestration Platform avec les capacités mondiales de KYC et d'IDV de Shufti, nos clients peuvent non seulement répondre aux exigences réglementaires complexes, mais aussi offrir un parcours d'intégration client fluide garantissant les taux de conversion les plus élevés possibles.
Nous sommes fiers de poursuivre notre partenariat avec Shufti alors que nous nous développons dans de nouvelles juridictions.
La technologie de vérification de Shufti renforce non seulement notre dispositif de conformité, mais garantit également à nos joueurs une expérience d'intégration fluide et sécurisée.
Nous voulons offrir à nos clients et à leurs traders les meilleurs outils pour travailler. Nous sommes ravis de collaborer avec Shufti.
C'est une entreprise de premier plan et nous avons hâte de proposer ses solutions à nos clients via notre CRM.
Notre relation avec Shufti est née de la frustration causée par un prestataire existant, ce qui nous a poussés à engager des échanges avec Shufti.
Le temps de réponse a été excellent, du premier contact commercial jusqu'à la mise en service de la démo.
Tout ce que vous devez savoir, réuni en un seul endroit
Questions fréquentes
La vérification faciale est-elle uniquement destinée à l'intégration avec une pièce d'identité ?
Non. Utilisez-la partout où la fraude apparaît : défis de connexion, récupération de compte, retraits, paiements et réinitialisations. Elle peut également être mise en correspondance avec la photo d'une pièce d'identité lorsque cela est requis.
Comment la vérification faciale détecte-t-elle les deepfakes ?
Les systèmes de vérification faciale appliquent plusieurs couches de détection. Shufti utilise l'analyse de l'espace colorimétrique RGB combinée à une décomposition DCT dans le domaine fréquentiel pour identifier les artefacts synthétiques dans l'image capturée. Cela permet de détecter les visages générés par l'IA, les photos retouchées numériquement et les flux de données injectés qui contournent la caméra.
Quels niveaux de certification liveness iBeta Shufti propose-t-elle ?
Shufti fournit une détection de liveness certifiée iBeta pour les tests de niveau 1, niveau 2 et niveau 3. Ces niveaux évaluent la détection des attaques de présentation face à des tentatives de falsification de plus en plus sophistiquées, depuis des attaques imprimées basiques jusqu'à des attaques par rejeu de meilleure qualité, des masques et d'autres attaques de présentation plus élaborées.
Les selfies KYC historiques peuvent-ils être rescannés pour détecter des deepfakes ?
Oui. L'outil d'audit rétrospectif de deepfakes de Shufti, disponible via AWS Marketplace, réanalyse les dossiers biométriques recueillis lors d'enrôlements antérieurs avec des modèles de détection de deepfakes de dernière génération. Il identifie les selfies qui avaient été validés à l'époque mais qui échoueraient aux critères de détection actuels.
Que se passe-t-il lorsqu'un utilisateur porte des lunettes, un foulard ou présente une différence faciale ?
La cartographie faciale à 68 points de repère et la reconstruction de profondeur 3D sont conçues pour fonctionner avec une diversité de présentations faciales. Les tests iBeta Level 2 incluent des exigences en matière de diversité démographique.
Prouvez que la personne est réelle avant d'aller plus loin dans l'analyse du risque.
Arrêtez les deepfakes, les masques et les flux vidéo injectés grâce à une vérification faciale reposant sur les technologies propriétaires de Shufti. Certifié iBeta Niveau 3, validé DHS RIVR 2025 et déployable sur site ou dans un cloud souverain.
Votre solution de référence pour le KYC, la LCB-FT et la fraude
Ressources
3 juin 2026
Les failles de la détection des deepfakes
Combien de vos clients vérifiés n'ont jamais existé ? Ce rapport montre comment des identités synthétiques ou créées par deepfake franchissent les contrôles KYC, et comment l'audit des angles morts repère celles qui ont réussi à passer.
Rapport
10 juin 2025
Déjouer la fraude par deepfake : la stratégie de défense de Shufti basée sur l'IA
Les deepfakes ciblent désormais l'étape de vérification elle-même. Ce guide montre comment la détection multicouche de Shufti analyse les contenus synthétiques en temps réel, et où les contrôles reposant sur un seul modèle échouent.
Guide
3 juillet 2025
Les deepfakes et l'avenir de la confiance numérique – avec Tom Gadsden
Invité par Shufti, Tom Gadsden évoque les deepfakes, l'identité numérique et l'avenir de la confiance, ainsi que les menaces auxquelles les équipes de vérification sont déjà confrontées.
Podcast