Un modèle XGBoost détecte les avoirs commerciaux frauduleux dans l'agroalimentaire avant validation comptable.
Dans l'agroalimentaire, les avoirs clients pour non-conformité, casse logistique ou DLC courte représentent un flux financier important et peu contrôlé. Des commerciaux ou des comptes clients exploitent ce mécanisme pour obtenir des remises injustifiées, en multipliant les réclamations ou en les gonflant, sans preuve systématique exigée.
Le contrôle actuel repose sur un échantillonnage manuel par les équipes contrôle de gestion, incapable de couvrir tous les avoirs émis chaque mois. Le coût du statu quo se traduit par une marge érodée, difficile à isoler dans les comptes, et par un risque de fraude interne ou externe qui perdure faute de détection systématique à la source.
La démarche commence par un audit des avoirs des deux dernières années, avec qualification manuelle d'un échantillon par le contrôle de gestion pour construire un jeu d'apprentissage labellisé fraude probable ou non. Des variables métier sont construites : fréquence d'avoirs par client, écart entre montant demandé et montant habituel, délai entre livraison et réclamation, taux d'avoirs par commercial émetteur.
Un modèle XGBoost est entraîné sur ces variables, choisi pour sa robustesse sur données tabulaires hétérogènes et sa capacité à gérer les valeurs manquantes fréquentes dans les motifs de réclamation. Une analyse de graphe complète le dispositif pour repérer les collusions entre clients et commerciaux, via une détection de communautés sur le réseau avoir-émetteur-client.
Le score de risque est intégré dans le workflow de validation des avoirs : au-dessus d'un seuil, l'avoir est bloqué pour revue humaine avant paiement. Un tableau de bord Looker Studio suit les volumes bloqués, les faux positifs confirmés et l'évolution du taux de fraude détecté par région commerciale.
Si 15 % des avoirs actuellement validés sans contrôle approfondi sont effectivement injustifiés, et si le modèle en intercepte la moitié avant paiement, la marge préservée pourrait représenter un gain net significatif sur le poste avoirs, sans alourdir le délai moyen de traitement pour les clients de bonne foi.
Le seuil de blocage est calibré pour cibler les cas les plus suspects, et chaque blocage déclenche une revue humaine avant toute décision finale, ce qui limite l'impact sur la relation client.
Chaque score est accompagné d'une explication SHAP indiquant les facteurs déclenchants, ce qui permet au contrôle de gestion de documenter sa décision de manière factuelle.
Un pilote sur une région commerciale permet généralement de valider l'efficacité du modèle en quelques mois, avant une généralisation progressive à l'ensemble du périmètre commercial.
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