Apate, les bots qui font perdre du temps aux fraudeurs

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D’après Wired, Apate développe depuis 2 ans un système qui détourne des appels de fraudeurs vers des bots conçus pour prolonger la conversation et recueillir des renseignements sur leurs activités. L’idée est de placer un interlocuteur artificiel à la place d’une victime potentielle, et de le faire poursuivre l’échange sans qu’il tombe dans le piège. Apate vise à retenir les fraudeurs au téléphone, mais aussi dans des conversations en ligne, pendant qu’ils tentent de mener leurs arnaques. Cette approche transforme le temps de conversation en occasion d’observer leurs méthodes et de collecter des indices sur leurs activités. Elle s’inscrit dans un contexte où l’automatisation peut aussi servir les fraudeurs, qui cherchent à joindre de nombreuses personnes, mais les éléments rapportés ne permettent pas de mesurer combien de victimes sont ainsi évitées.

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Les bots peuvent répondre à des appels, envoyer des réponses à des textos et s’introduire dans des groupes de discussion liés aux arnaques. Ils sont conçus pour jouer des personnes crédules, mais aussi méfiantes, afin de laisser au fraudeur suffisamment d’ouverture pour continuer sa tentative. Dans une démonstration, cette combinaison rendait l’échange assez plausible pour que l’escroc poursuive son discours, au lieu de voir la conversation s’arrêter immédiatement. Les bots ne suivent pas tous un seul scénario : Apate leur attribue des profils et des comportements différents, selon son fondateur. Certains peuvent répondre au téléphone, tandis que d’autres peuvent interrompre l’appel ou répondre plus tard, ce qui contribue à varier les interactions. Dali Kaafar indique que certains appels durent plus de 2 heures, mais cette durée ne signifie pas que tous les échanges sont aussi longs ni que chaque conversation recueille les mêmes renseignements.

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La plateforme est utilisée par des banques et bénéficie du soutien d’opérateurs télécoms. Selon le fondateur d’Apate, Dali Kaafar, elle compte environ 350 000 bots, qui répondent aux appels, aux textos et aux échanges dans des groupes de discussion liés aux arnaques. Kaafar affirme que l’entreprise a recueilli en temps réel plus de 250 000 informations sur des fraudeurs. Il cite notamment des adresses de sites utilisés pour des arnaques, des comptes de mules financières et des coordonnées bancaires. On peut se représenter cette collecte comme un ensemble d’indices de natures différentes, plutôt que comme un simple décompte d’appels piégés. Ces chiffres sont ceux avancés par l’entreprise et son fondateur ; ils décrivent l’ampleur annoncée du dispositif et des informations recueillies, sans établir à eux seuls combien de fraudes ont été empêchées.

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Il faut distinguer le nombre de bots et d’informations recueillies des résultats concrets contre les réseaux de fraude. Les chiffres viennent du fondateur, et les éléments rapportés ne constituent pas une évaluation indépendante détaillée de leur vérification ou de leur utilité. La démonstration montre des bots conçus pour frustrer les fraudeurs en maintenant une conversation, mais un échange réussi lors d’un test ne prouve pas qu’ils trompent toujours leurs interlocuteurs. Apate mise sur la diversité des profils et des comportements pour qu’ils ne soient pas facilement identifiés comme des systèmes d’intelligence artificielle, mais on ne sait pas à quelle fréquence cette dissimulation fonctionne. Et recueillir des adresses de sites, des comptes ou des coordonnées ne revient pas à intervenir directement contre les personnes ou les réseaux concernés. Les informations disponibles ne permettent donc pas de conclure à des arrestations, ni de chiffrer des pertes financières évitées grâce à ces bots.

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Alors, Apate utilise la conversation elle-même comme un moyen de retenir les fraudeurs et d’observer leurs activités. Les bots peuvent intervenir au téléphone, par textos ou dans des groupes de discussion, avec l’objectif de faire durer les échanges plutôt que de couper court. L’entreprise dit avoir constitué une plateforme d’environ 350 000 bots, utilisée par des banques et soutenue par des opérateurs télécoms. Son fondateur affirme qu’elle a recueilli plus de 250 000 informations, parmi lesquelles des sites d’arnaque, des comptes de mules financières et des coordonnées bancaires. Ce sont des renseignements qui pourraient aider des acteurs concernés à mieux repérer certaines méthodes, mais leur effet ultérieur n’est pas établi par les éléments rapportés. La question importante reste donc de savoir si ces indices peuvent être exploités pour détecter ou limiter des fraudes, au-delà de la conversation avec le bot ; pour l’instant, l’objectif décrit est de gagner du temps et de collecter des renseignements.