DataVisor

DataVisor applique l'apprentissage automatique à la criminalité financière depuis plus de dix ans, et sa plateforme actuelle réunit deux métiers historiquement portés par des systèmes distincts : la prévention de la fraude et la conformité anti-blanchiment. Elle ingère des signaux issus de l'ouverture de comptes, des connexions, des paiements et des flux transactionnels, puis utilise des modèles brevetés supervisés et non supervisés pour faire émerger des réseaux d'attaque coordonnés et des schémas de fraude inédits que les moteurs à règles manquent. La société déclare traiter plus de 30 milliards d'événements par an à plus de 15 000 requêtes par seconde, avec une latence inférieure à 100 millisecondes en production.

La couche la plus récente du produit est agentique. DataVisor a lancé des agents IA conversationnels — regroupés sous la marque Vera — qui construisent et ajustent les stratégies de détection, mènent les enquêtes et produisent des rapports à partir d'instructions en langage naturel, aux côtés de Vera Code, qui permet de décrire une solution complète de fraude ou de blanchiment et de la faire construire, tester et déployer sans écrire la logique à la main. C'est décisif pour les équipes chroniquement à court de data scientists et d'analystes fraude face au volume et à la vitesse des nouveaux types d'attaque.

La détection progressant avec la visibilité partagée, DataVisor anime aussi un programme communautaire nommé DEFEND, qui apporte des signaux anonymisés intersectoriels ainsi que des conférences, formations et forums sur les menaces. Le déploiement est cloud-native et vise les grands écosystèmes financiers ; les tarifs sont établis projet par projet, les prospects commençant généralement par une démo ou un pilote. C'est un achat lourd, de classe entreprise, dont la valeur dépend fortement de la part du réseau de signaux et de l'automatisation réellement adoptée par chaque institution.