Ceux qui vendent des produits contrefaits ont peut‑être trouvé leur égal dans l’intelligence artificielle

La menace des produits contrefaits continue de menacer les communautés mondiales et de garder les agences d’application spécialisées sur le qui‑vite. Selon un rapport publié par le United States Secret Service pour l’exercice financier 2023, jusqu’à 22 millions de dollars US de monnaie contrefaite ont été saisies en 2023. Au cours de cette année, le US Secret Service a procédé à près de 200 arrestations pour contrefaçon. Le United States Department of Treasury estime que des billets contrefaits – d’une valeur comprise entre 70 millions et 200 millions de dollars US – circulent à tout moment. 

La contrefaçon est une méchanceté qui ne touche pas seulement les monnaies ou la circulation des billets à l’échelle mondiale. Elle affecte presque toutes les chaînes d’approvisionnement. Des rapports suggèrent que la contrefaçon et le piratage coûtent à l’économie mondiale environ 600 milliards de dollars US chaque année. 

Selon une enquête menée par CRISIL (CRISIL.BO ), près de 90 % des consommateurs optent pour des produits contrefaits, attirés par le fait qu’ils sont moins chers et largement disponibles. Le désir d’acheter ces produits provient également du besoin de validation sociale et de reconnaissance que de nombreuses marques coûteuses et luxueuses apportent aux gens. 

Dans ce contexte où les produits contrefaits font partie de notre quotidien, il est évident que les agences d’application de la loi cherchent à les arrêter. Toute menace à l’ordre économique mondial serait accueillie avec de graves conséquences. Cependant, ce qui apparaît comme un développement intéressant à ce stade est que les efforts pour décourager la contrefaçon adoptent des paradigmes technologiques de pointe. L’une de ces technologies est l’intelligence artificielle. 

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Techniques d’exploration d’images et algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les pièces contrefaites

Un groupe de chercheurs de l’Université Concordia au Canada a publié un cadre unique qui exploite l’exploration d’images et les techniques d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les défauts menant à la détection de pièces contrefaites. La publication est apparue dans la revue « Expert Systems With Applications ». Les chercheurs étaient associés au Centre de Reconnaissance de Formes et d’Intelligence Machine (CENPARMI). 

En expliquant comment le cadre identifie les défauts, Ching Suen, professeur au Département d’informatique et d’ingénierie logicielle et auteur superviseur de l’article, a déclaré :

« En utilisant la technologie d’image, nous avons scanné à la fois des pièces authentiques et contrefaites afin de rechercher des anomalies pouvant être bidimensionnelles ou tridimensionnelles, telles que des lettres ou le visage de la personne sur la pièce. »

Mariam Sharifi Rad, chercheuse postdoctorale au CENPARMI et auteure principale de l’article, a souligné que le cadre ne visait pas seulement à protéger l’économie et ses ressources, mais aussi à « repousser les limites de la technologie et améliorer la sécurité ». 

Ici, nous devons nous rappeler que la question de la contrefaçon est profondément imbriquée avec les aspects de cybersécurité, surtout à l’ère numérique où les transactions virtuelles sont omniprésentes. 

Le rapport du United States Secret Service que nous avons déjà cité pour souligner le volume de monnaie contrefaite saisie indique qu’en 2023, le montant des pertes récupérées liées aux crimes de cyber‑finance s’élevait à 1,1 milliard de dollars US. Le nombre d’arrestations pour crimes cyber‑financiers était de 1 019. 

Sans aucun doute, ces chiffres valident les affirmations des chercheurs selon lesquelles leur cadre contribuera à combattre la guerre plus large et à repousser les limites de la sécurité et de la protection contre la contrefaçon telle que nous la connaissions jusqu’à présent. 

Mais comment les chercheurs ont‑ils réalisé leur mission sur le terrain ? Comment leurs intentions sont‑elles devenues réalité ? Pour cela, nous devons approfondir le processus. 

Exploitation des concepts flous, de l’exploration d’images semi‑automatique et du PSO

Les chercheurs ont fait un usage judicieux de ces trois outils pour détecter les pièces contrefaites. Ils ont créé des ensembles de données d’images de six pièces et les ont organisés comme références centrales pour leurs recherches. Le déploiement du système d’exploration d’images reposait sur des règles d’association floues et utilisait une méthode de détection de blobs ainsi qu’un prédicat relationnel. Le système combinatoire pouvait extraire des informations implicites des images qui correspondaient aux perspectives humaines. 

Le cadre intègre également la technique d’optimisation par essaim de particules (PSO), qui aide à redéfinir dynamiquement les paramètres de seuil, à améliorer l’efficacité de l’association floue et à rendre le système de détection de pièces contrefaites plus robuste. Le résultat est un système hautement adaptable à une variété d’ensembles de données d’images variables. 

Pour résumer les réalisations du cadre, Ching Suen a déclaré :

« Cette méthode peut être utilisée pour détecter toutes sortes de produits falsifiés, que l’on voit partout dans le monde. Elle peut également être utilisée pour détecter les faux labels sur les fruits, les vins, les spiritueux, etc. Il existe de nombreux domaines où cela peut être appliqué. »

Il ne fait aucun doute que ce nouveau cadre de détection de pièces contrefaites—s’il est reproduit et mis à l’échelle correctement—aiderait considérablement l’économie mondiale. Cependant, une autre solution qui lutte avec succès contre les monnaies contrefaites depuis sa création est les monnaies basées sur la blockchain comme le Bitcoin. 

La propriété d’immutabilité des monnaies basées sur la blockchain

Les monnaies basées sur la blockchain et leurs transactions fonctionnent selon les principes d’un registre immuable. Il s’agit d’un système de tenue de registres qui ne peut pas être modifié.

Dans le système blockchain, chaque bloc d’information contenant des faits ou des détails de transaction est soutenu par une valeur de hachage correspondante. Fondée sur des principes cryptographiques hautement sécurisés, cette valeur de hachage comprend des chaînes alphanumériques générées par chaque bloc individuel.

Chaque bloc possède une valeur de hachage ou une signature numérique pour lui‑même et pour le bloc précédent, assurant un couplage rétroactif et ininterrompu des blocs qui empêche toute interférence avec le système ou la modification des données déjà enregistrées. 

Ce qui rend la contrefaçon redondante dans les monnaies basées sur la blockchain, c’est que la valeur de hachage ne peut pas être rétro‑ingénierée. Aucun utilisateur ne peut exploiter la chaîne de sortie pour retrouver les données d’entrée. 

Dans l’ensemble, dans les systèmes de monnaie basés sur la blockchain, il est presque impossible de modifier ou de supprimer les données d’un bloc placé dans la blockchain. Chaque fois que quelqu’un tente de faire une modification, celle‑ci est rejetée par le bloc suivant puisque le hachage de la chaîne ne serait plus valide.

En dehors des monnaies, le mécanisme de la blockchain peut décourager la fraude et la contrefaçon dans de nombreux autres aspects des systèmes de production quotidiens et des chaînes d’approvisionnement. La Commission européenne, par exemple, a préconisé l’utilisation de la blockchain pour sécuriser nos chaînes d’approvisionnement mondiales contre les impacts négatifs de potentielles poursuites, blessures des consommateurs, pertes de ventes et dommages réputationnels à long terme.

La blockchain comme solution pour lutter contre la contrefaçon dans les entreprises du monde entier

La Commission européenne a reconnu le rôle que la technologie blockchain peut jouer pour améliorer la traçabilité et assurer un suivi de bout en bout des produits et expéditions à travers une variété de chaînes d’approvisionnement, depuis l’acquisition des matières premières jusqu’à la phase où l’utilisateur reçoit le produit fini. 

La mise en œuvre de la blockchain peut se faire via des étiquettes intelligentes, et les entreprises peuvent utiliser de nombreux types d’étiquettes intelligentes, notamment les QR Codes, les étiquettes RFID et les signatures sur des surfaces métalliques ou céramiques. 

Chacune des méthodes d’étiquetage mentionnées possède ses avantages. Par exemple, les systèmes alimentés par QR Code permettent aux entreprises de transmettre des informations telles que la date de fabrication, le site web de l’entreprise ou le numéro du service client. Ils facilitent également l’exécution des paiements et le suivi fluide des expéditions. 

Lorsqu’elles sont apposées sur les produits, les étiquettes RFID aident le lecteur à recevoir les signaux déployés le long des zones surveillées. Le système peut suivre les mouvements avec une grande efficacité. Cependant, le système est souvent jugé irréaliste lorsque le déploiement est à grande échelle et que le coût devient nettement plus élevé. 

Comme solution avancée, les machines de marquage laser sont apparues sur le marché. Ces machines permettent d’incorporer des codes‑barres traçables et des graphiques sur des surfaces métalliques ou céramiques. 

En plus des délibérations de la Commission européenne sur la blockchain et son rôle dans la sécurisation des chaînes d’approvisionnement, un article présenté à la 7ᵉ Conférence internationale sur l’informatique et l’intelligence computationnelle 2022 a étudié les possibilités de développer un système anti‑contrefaçon utilisant la technologie blockchain. 

L’article a présenté la blockchain comme l’épine dorsale d’un système où les clients peuvent valider la légitimité d’un produit sans avoir besoin d’un commerçant correspondant. Les auteurs ont souligné le potentiel de la blockchain Ethereum pour aider à construire le modèle proposé, capable de tracer chaque création et transaction d’un article, garantissant ainsi la crédibilité de son authenticité. 

Le rôle de la blockchain dans la sécurisation des chaînes d’approvisionnement et les innovations qui en découlent ont clairement montré que nos chaînes d’approvisionnement ont besoin de protection. Disposer de chaînes d’approvisionnement solidement protégées pourrait être un atout décisif en matière de lutte contre la contrefaçon.

Plusieurs entreprises ont investi dans la recherche et les ressources pour utiliser l’intelligence artificielle afin de sécuriser les chaînes d’approvisionnement. Dans les sections suivantes, nous présentons quelques‑unes de ces entreprises et leurs solutions. 

#1. IBM

IBM affirme que ses solutions aident à construire des chaînes d’approvisionnement résilientes, durables et minimisant les perturbations. Le IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite, par exemple, est une solution d’optimisation et d’automatisation basée sur l’IA qui aide les organisations à résoudre les perturbations de la chaîne d’approvisionnement grâce à une transformation traditionnelle. La solution peut transformer les chaînes d’approvisionnement numériquement, améliorer la résilience et l’agilité, et accélérer le délai de mise en valeur grâce à des informations exploitables, des flux de travail plus intelligents et une automatisation intelligente.

Selon les chiffres de référence publiés, la solution réduit le temps nécessaire pour tracer les articles du magasin à la ferme de 7 jours à 2,2 secondes. Elle diminue les niveaux d’inventaire de 18 % afin d’économiser sur le gaspillage et les coûts. De plus, le temps requis pour la gestion critique des perturbations de la chaîne d’approvisionnement passe de plusieurs jours à quelques heures.

IBM affirme que sa solution convient à une gamme de cas d’usage, notamment la sécurité alimentaire, la cartographie multi‑niveaux de la chaîne d’approvisionnement, le suivi et la traçabilité, la gestion des émissions de la chaîne d’approvisionnement, l’évaluation des risques et de la conformité des fournisseurs, la visibilité des fournisseurs, et plus encore. 

De nombreuses entreprises utilisent les solutions d’IBM. Par exemple, Antonello Produce les utilise pour améliorer la traçabilité des produits agricoles du semis au magasin jusqu’à l’étagère. Pietro Coricelli exploite la solution pour optimiser la qualité alimentaire, l’approvisionnement durable et la transparence de la chaîne d’approvisionnement. Sonoco l’utilise pour protéger la qualité de ses produits et l’efficacité de ses médicaments vitaux. 

L’équipe d’IBM continue de travailler sur la solution afin de l’améliorer chaque jour. Par exemple, elle a récemment utilisé l’IA pour concevoir une solution de tour de contrôle qui connecte les solutions d’inventaire existantes et les systèmes de planification des ressources d’entreprise. 

Pour l’exercice fiscal 2023, IBM a généré 61,9 milliards de dollars de revenus, en hausse de 3 % à monnaie constante, et 11,2 milliards de dollars de flux de trésorerie disponible, en hausse de 1,9 milliard de dollars d’une année sur l’autre. L’expansion de l’IA pour améliorer la productivité chez IBM a accru les marges bénéficiaires de l’entreprise. 

#2. Oracle

En avril de l’année dernière, Oracle (ORCL ) a introduit des capacités d’IA et d’automatisation pour aider les clients à optimiser la gestion de leur chaîne d’approvisionnement. Elle a apporté de nouvelles capacités à la Oracle Fusion Cloud Applications Suite afin d’aider les clients à accélérer la planification de la chaîne d’approvisionnement, à augmenter l’efficacité opérationnelle et à améliorer la précision financière. Les mises à jour spécifiques comprenaient de nouvelles capacités de planification, de tarification basée sur l’usage et de gestion des remises.  

Selon Jon Chorley, vice‑président senior des applications de chaîne d’approvisionnement et directeur de la durabilité chez Oracle :

« Avec la suite complète d’applications intégrées d’Oracle, les organisations peuvent gérer les données de la chaîne d’approvisionnement sur la même plateforme que la finance, les RH et l’expérience client afin d’accélérer des processus tels que la proposition‑à‑encaissement et de supprimer les barrières qui existaient traditionnellement entre les différentes fonctions commerciales. Cette approche holistique crée un environnement où l’IA et l’automatisation peuvent prospérer pour aider les entreprises à gagner en efficacité et à accomplir davantage avec moins. »

En mars 2024, Oracle a annoncé les résultats du troisième trimestre de l’exercice fiscal 2024. Le chiffre d’affaires trimestriel total a augmenté de 7 % d’une année sur l’autre, tant en dollars US qu’en monnaie constante, pour atteindre 13,3 milliards de dollars. Le résultat d’exploitation GAAP du T3 était de 3,8 milliards de dollars. Le résultat d’exploitation non GAAP était de 5,8 milliards de dollars, en hausse de 12 % en dollars US et en monnaie constante.

L’utilisation de l’IA pour un avenir sécurisé

Mettre fin à la menace de la contrefaçon, de la fraude et des matériaux dupliqués produits de manière malveillante est une démarche qui verra des améliorations significatives grâce aux solutions basées sur l’IA.

Ce qui est encore plus attrayant, c’est que l’utilisation de l’IA pour sécuriser la chaîne d’approvisionnement profiterait à d’autres domaines du cadre opérationnel. Par exemple, cela rendrait la gestion des entrepôts plus efficace, les coûts d’exploitation diminueraient considérablement, la génération de déchets et les émissions indésirables seraient réduites, et la gestion des stocks serait plus précise. 

En plus d’obtenir des produits authentiques, les consommateurs bénéficieront de livraisons plus rapides, et les travailleurs seront plus en sécurité. Cependant, les entreprises devront investir davantage pour rendre l’IA plus conviviale en allouant plus de ressources à la formation et en simplifiant les opérations complexes grâce à l’intégration d’éléments divers à travers les nombreux nœuds d’une chaîne d’approvisionnement mondiale. 

Elles devront également surveiller régulièrement ces systèmes et leurs performances, identifier et corriger les dysfonctionnements au fur et à mesure qu’ils surviennent.

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