Comment les rapports d'analyse basés sur l'IA aident les équipes du commerce de détail et des supérettes à prendre les devants face à la fraude commise par les employés

Le problème : une fraude qui se cache à la vue de tous 

Dans les commerces de détail et les supérettes, la fraude commise par les employés passe rarement inaperçue. Qu’il s’agisse d’une transaction annulée, d’un remboursement excédentaire ou d’une caisse ouverte sans qu’aucune vente n’ait été effectuée, chacun de ces actes semble anodin pris isolément. Mais lorsque ces mêmes comportements se répètent d’un service à l’autre, d’un magasin à l’autre ou d’un employé à l’autre, ils commencent à révéler une toute autre réalité. 

Le défi pour la plupart des équipes ne réside pas dans l’absence de preuves. Le problème, c’est que ces indices — tels que les journaux de transactions, les enregistrements vidéo et les rapports d’anomalies — sont dispersés dans plusieurs systèmes, et qu’il est rarement possible de les relier manuellement à temps. De ce fait, la fraude peut passer inaperçue pendant des semaines, voire des mois, dissimulée dans le rythme quotidien des opérations en magasin. 

Searchlight Cloud change la donne en regroupant en un seul et même endroit les vidéos, les données transactionnelles et les analyses basées sur l’IA. L’objectif : permettre à votre équipe de passer d’une analyse a posteriori des événements à une détection des risques tant qu’il est encore temps d’agir. 

 

À quoi ressemblent réellement les activités suspectes ? 

Avant de pouvoir détecter une fraude, il est utile de savoir quels sont les signes à repérer. Voici quelques signes avant-coureurs courants dans le secteur de la grande distribution et des supérettes : 

• Annulations traitées après le départ d'un client 

• Remboursements sans retour de marchandise correspondant 

• Ouvertures répétées des tiroirs-caisses sans encaissement, notamment pendant les services peu fréquentés 

• Les remises manuelles ou les modifications de prix sont appliquées plus souvent que chez les concurrents 

• Écarts de caisse liés à des employés ou à des services spécifiques 

• Volume de transactions inhabituel à l'ouverture ou à la clôture 

• Transactions à haut risque en l'absence d'un responsable sur place 

Pris isolément, chacun de ces éléments pourrait être une simple erreur. Mais pris dans leur ensemble, surtout lorsqu'ils se concentrent autour d'un même employé, d'un même moment de la journée ou d'un même lieu, ils forment une tendance qui mérite d'être examinée. 

 

Étape 1 : Créer des rapports permettant d'identifier rapidement des tendances 

La première étape vers une détection proactive de la fraude consiste à remplacer l'analyse manuelle des données par des rapports ciblés et spécialement conçus à cet effet. Dans Searchlight Cloud, les équipes peuvent créer des tableaux de bord et des rapports qui répondent à des questions opérationnelles spécifiques telles que : 

• Quels sont les employés qui ont enregistré le plus d'annulations ce mois-ci ? 

• Les remboursements connaissent-ils une hausse particulièrement marquée dans un lieu précis ? 

• Les ouvertures de tiroirs sans vente se produisent-elles plus souvent lors de certaines équipes ? 

• Le taux de remise pratiqué par un magasin est-il nettement plus élevé que celui des autres ? 

Avec Searchlight , vous pouvez aller encore plus loin. Il vous suffit de saisir une question ou une requête dans la plateforme pour qu’elle génère un rapport personnalisé en fonction de votre demande. Plus besoin de configurer manuellement des filtres ni d’extraire des données de plusieurs systèmes. 

Ces rapports ne se contentent pas de vous faire gagner du temps. Ils modifient la question de départ. Au lieu de se demander «Que s’est-il passé ?» après avoir constaté une perte, vous vous demandez «Quelles sont les tendances ?» avant que le problème ne s'aggrave. 

Types de rapports qui permettent systématiquement de détecter les fraudes : 

• Type de rapport, ce qu'il détecte 

• Rapport sur les annulations de transactions : annulations répétées après le passage en caisse par le même employé 

• Rapport sur les remboursements et les retours, remboursements sans retour de marchandise apparent 

• Rapport sur les tiroirs-caisses sans vente, le tiroir-caisse s'ouvre sans transactions correspondantes 

• Rapport sur les remises et les modifications de prix : remises manuelles anormalement élevées par employé ou par site 

• Rapport sur les écarts de caisse : déficits récurrents liés à des services spécifiques 

• Rapport sur les périodes à haut risque, activités suspectes pendant les plages horaires à faible niveau de surveillance 

 VIDÉO : Notre tout dernier outil d'IA qui vous aide à trouver les données que vous recherchez à l'aide d'une requête, en générant un rapport personnalisé en fonction de votre question. 

 

Étape 2 : Accélérez vos enquêtes grâce à la mise en relation des vidéos et des transactions 

Dès qu'un rapport signale un élément méritant d'être examiné, Searchlight Cloud vous permet de passer directement à l’enquête, sans avoir à changer de système ni à passer manuellement les images au crible. 

Les données relatives aux transactions sont directement associées aux enregistrements vidéo ; ainsi, un responsable qui examine un rapport de remboursement peut afficher en quelques secondes les images de la caméra correspondante. Le client a-t-il rapporté la marchandise ? Y avait-il quelqu'un à la caisse ? Le tiroir-caisse s'est-il ouvert avant ou après la transaction ? 

C'est important car la rapidité est essentielle dans les enquêtes sur la fraude. Plus un incident reste longtemps sans être examiné, plus il devient difficile de déterminer ce qui s'est passé. La mise en relation des données vidéo et des données des terminaux de paiement permet de réduire à quelques minutes ce qui prenait auparavant des heures. 

Pour les enseignes disposant de plusieurs sites (que vous gériez 10 magasins ou 1 000), cela signifie également que les équipes chargées de la prévention des pertes peuvent hiérarchiser les enquêtes à partir d'une vue d'ensemble centralisée, plutôt que de se rendre sur chaque site. 

VIDÉO : Dans tous les environnements de vente au détail, Searchlight Cloud les enregistrements vidéo aux transactions en caisse afin de mettre au jour les pertes, de détecter les fraudes et de mettre en évidence les risques opérationnels qui passent souvent inaperçus. 

 

Étape 3 : Transformez ce que vous avez appris en alertes en temps réel 

C'est là que l'approche réactive devient proactive. 

Une fois que vos rapports ont identifié un schéma suspect, vous pouvez vous appuyer sur ces informations pour créer une règle qui avertira votre équipe dès qu'une activité similaire se produira. Les alertes peuvent être envoyées par SMS ou par e-mail, en temps réel, dès qu'un seuil est franchi. 

Par exemple : 

Un rapport montre que les remboursements suspects ont tendance à se produire lors des dernières heures de service, portent sur des montants supérieurs à 40 dollars et sont traités par un petit groupe d'employés. Vous créez une alerte qui signale immédiatement tout remboursement répondant à ces critères. 

Le gérant d'une supérette constate que le tiroir-caisse s'ouvre à plusieurs reprises pendant les services de nuit, sans qu'aucune transaction ne soit effectuée. Une règle d'alerte est mise en place afin que le gérant du magasin soit averti dès que cela se reproduit. 

Un responsable régional constate que les remises manuelles d'un point de vente s'élèvent bien au-dessus de la moyenne de la chaîne. Un tableau de bord suit cette évolution d'une semaine à l'autre ; une alerte se déclenche si ce chiffre dépasse un seuil prédéfini. 

L'essentiel, c'est que ces alertes s'appuient sur des tendances réelles observées dans vos propres magasins — et non sur des règles génériques qui génèrent du bruit. Elles sont adaptées aux formes concrètes que prend la fraude dans votre environnement. 

Déclencheurs d'alerte courants : 

• Les transactions non exécutées dépassant un seuil en dollars au cours d'une période donnée 

• Remboursements traités sans retour visible de la part du client 

• Le tiroir « sans vente » s'ouvre pendant les heures de service indiquées 

• Remises manuelles supérieures aux moyennes du secteur 

• Exceptions répétées liées au même salarié ou au même terminal 

• Modèles de transactions qui sortent des fourchettes normales 

 

Pourquoi cela revêt-il une importance particulière pour les exploitants de commerces de détail et de supérettes ? 

Horaires prolongés. Gestion des espèces. Services de nuit en autonomie. Marges réduites. Nombreux points de vente. Il ne s’agit pas là de préoccupations abstraites : ce sont les conditions qui rendent le commerce de détail et les supérettes particulièrement vulnérables à la fraude commise par les employés, et qui justifient d’autant plus le recours à une solution évolutive. 

Searchlight CloudLes fonctionnalités de reporting et d’alerte de Cloud sont conçues pour répondre à ces réalités. Elles permettent aux petites équipes chargées de la prévention des pertes de surveiller les risques au sein d’un vaste réseau de magasins, et aident les opérateurs à faire la distinction entre un problème de formation nécessitant un accompagnement et un schéma récurrent justifiant une escalade. 

Toutes les anomalies ne constituent pas nécessairement une fraude — et une analyse pertinente vous aide à faire la distinction avant de porter des accusations. Certains schémas mettent en évidence des lacunes dans les procédures. D’autres révèlent que certains collaborateurs ont besoin d’un accompagnement supplémentaire. Dans tous les cas, vous agissez sur la base d’informations concrètes plutôt que de simples soupçons. 

 

Pour commencer : une approche pratique 

Vous n'avez pas besoin de tout surveiller en même temps. Les équipes les plus efficaces commencent par se concentrer sur l'essentiel : 

• Sélectionnez vos trois principaux types de transactions à haut risque (les annulations, les remboursements et les ventes non abouties constituent généralement un bon point de départ) 

• Générer des rapports ventilés par salarié, site, équipe et heure de la journée 

• Vérifiez régulièrement les valeurs aberrantes (il est plus utile de le faire chaque semaine que d'attendre qu'une perte importante se produise) 

• Associez les rapports de transaction à une vidéo correspondante pour confirmer ce qui s'est passé 

• Ne créez des règles d'alerte qu'après avoir bien compris le schéma : plus elles sont précises, moins il y a de faux positifs. 

• Affinez les seuils au fil du temps en fonction de ce que vous apprenez 

Chaque enquête permet d'améliorer la suivante. Un cas de fraude avéré vous aide à affiner vos règles. Une fausse alerte vous indique les points à ajuster. Au fil du temps, vos alertes gagnent en précision, et votre équipe consacre moins de temps à la recherche et davantage à agir sur ce qui compte vraiment. 

 

Les données sont déjà là 

Les enregistrements des transactions existent. La vidéo existe. Les données d'exception existent. Ce qui manquait à de nombreuses équipes, c'était un moyen concret de rassembler ces signaux suffisamment rapidement pour pouvoir agir en conséquence. 

Searchlight Cloud Searchlight , offre cette fonctionnalité aux exploitants de magasins de détail et de supérettes : il permet de transformer les données existantes en rapports ciblés, d'accélérer les enquêtes et de générer des alertes en temps réel qui avertissent votre équipe avant que les pertes ne s'aggravent. 

L'objectif n'est pas de se substituer au jugement de votre équipe. Il s'agit de lui fournir des informations de meilleure qualité, plus rapidement, afin qu'elle puisse agir en toute confiance lorsqu'une situation semble anormale. 

 

Jim Hamilton est responsable de la réussite client chez March Networks, où il dirige les relations stratégiques avec les entreprises clientes afin de favoriser leur fidélisation, leur croissance et la création de valeur à long terme. Il travaille en étroite collaboration avec les dirigeants pour aligner les solutions d’analyse vidéo sur les objectifs organisationnels, aidant ainsi les clients à optimiser leur retour sur investissement tout en identifiant les opportunités d’adoption de technologies innovantes. Grâce à une approche proactive et consultative, Jim joue le rôle de conseiller de confiance, veillant à ce que les retours des clients contribuent à définir la stratégie produit et à générer des résultats commerciaux significatifs.