Optimisation du dispositif de détection des transactions suspectes

Abstract

Ce mémoire s’inscrit dans le cadre de l’étude approfondie des dispositifs de lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme (LCB-FT), en se concentrant sur l’efficacité de la détection des transactions suspectes. Il prend pour étude de cas la BGFIBANK Congo, acteur majeur du secteur bancaire en Afrique centrale. La problématique de cette recherche repose sur l’adéquation entre les exigences réglementaires, les menaces émergentes et la capacité technologique des institutions bancaires à détecter de manière proactive les activités suspectes. La recherche combine une revue documentaire, des entretiens semi-directifs et une analyse critique des pratiques existantes. À travers un diagnostic approfondi, elle identifie les forces et faiblesses du dispositif actuel de la BGFIBANK Congo. Ensuite, des leviers technologiques (intelligence artificielle, analyse de graphes, machine learning), organisationnels (culture de conformité, gouvernance) et humains (formation, spécialisation) sont proposés afin d’optimiser le système existant. Ce travail propose également un plan d’action concret, phasé sur trois ans, accompagné d’indicateurs de performance et d’un système de suivi. Il contribue ainsi à renforcer la résilience bancaire face aux risques de blanchiment et de financement du terrorisme, tout en alignant les pratiques locales sur les standards internationaux.