Le logiciel développé par les chercheurs de la Cass Business School aide les organisations dans leurs investigations sur les communications frauduleuses et ainsi modifie leurs processus d’audit.

Une équipe de chercheurs de la Cass Business School vient de compléter l’étude « Untangling a Web of Lies: Exploring Automated Detection of Deception in Computer-Mediated Communication » (Démêler un réseau de mensonges : explorer la détection automatique des impostures dans les communications numériques), qui consiste à identifier des indications de tromperie présentes dans un système CMC (computer-mediated communication) tel que les e-mails. L’étude sera publiée dans le Journal of Management Information Systems.

L’équipe de chercheurs a appliqué une analyse de texte automatisée à des archives de courriers électroniques, afin d’évaluer les possibilités d’utilisation de mots (microniveau), de développement de messages (macroniveau) et de signaux d’échange intertextuel (métaniveau) pour détecter la gravité d’un mensonge effectué dans un cadre commercial.

Dr Tom van Laer, maître de conférences en marketing à la Cass Business School, précise :

« Cette recherche élargit les possibilités de la prévention des fraudes et de la technologie de détection des tromperies dans de nombreux domaines relatifs aux personnes, sans se limiter aux e-mails. Notre approche provient du Big Data : l’association des statistiques aux tendances détectées dans le traitement des langues naturelles nous indique les mensonges.

Les autorités et les entreprises pourront désormais évaluer la possibilité d’une fraude et identifier des menteurs. »

Quelques points pour détecter les mensonges dans les e-mails :

• les expéditeurs imposteurs évitent l’utilisation de pronoms personnels et de descriptions superflues comme les adjectifs inutiles ;
• ils structurent exagérément leurs arguments ;

• ils évitent le plus possible l’autodépréciation, tout en incluant plus de flatterie, et imitent le style linguistique du destinataire à mesure de l’échange des courriers, car ils veulent donner l’impression d’être accommodants et agréables.

Les implications pratiques de cet algorithme pour les entreprises sont très étendues. Les organisations qui dépendent de la communication et de l’échange d’informations et de demandes, par l’intermédiaire de systèmes CMC tels que les e-mails, peuvent utiliser les signaux linguistiques identifiant une tromperie et former leurs responsables à l’amélioration de leurs compétences intuitives d’évaluation des e-mails reçus.

Ko de Ruyter, professeur de marketing à la Cass Business School, ajoute : « Tout le monde ment et la plupart des entreprises réalisent que le client n’a pas toujours raison.

En fait, les clients peuvent souvent être malhonnêtes et cela coûte beaucoup d’argent aux entreprises. Notre logiciel de détection des mensonges peut aider une entreprise à évaluer si ses clients déforment la vérité en leur faveur et à décider si elle souhaite encore traiter avec eux. »

Bien que la recherche ne fournisse aucune indication sur la façon de traiter les imposteurs, le logiciel peut aider les organisations à rationaliser leurs investigations dans les communications frauduleuses et à modifier leurs processus d’audit de messages automatiquement classés comme potentiellement très déloyaux.