L'outil qui vérifie la conformité d'un relevé de compte et détecte les manipulations. Calibré sur plus d'un million de documents, score de fraude de 0 à 100.
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L'outil de vérification de relevés bancaires utilisé par les assureurs, les banques et les grandes entreprises
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Pour couvrir à la fois les faux numériques, les captures d'écran et les scans et photos, l'outil de détection de faux relevés de compte dispose de cinq niveaux de contrôle. Les retouches laissent des traces que nous connaissons, soit dans les pixels, soit dans le fichier informatique.
Chaque banque a sa propre chaîne de production PDF, sa propre manière de produire ses documents. Nous les connaissons. Nous capturons 38 signaux dans chaque PDF et nous les comparons à votre document.
Nous appliquons un modèle d'IA propriétaire entraîné sur des faux. Il détecte la génération totale de documents par IA à partir d'un vrai donné en photo, ou encore les modifications localisées sur une partie d'un relevé.
IA détectée82/100Sur un scan ou une photo, c'est l'image elle même qui est analysée, en particulier les zones clonées par outils type Photoshop ou Gimp, aplats blancs sur une ligne, texte posé par dessus l'original, ou polices qui ne correspondent pas au reste de la page.
L'IBAN est validé, le code banque est rapproché de la banque émettrice et les coordonnées du compte sont comparées à des bases externes. Le relevé est confronté au monde hors du fichier, pas seulement à lui même.
IBAN valide
2D-Doc vérifié
Agréée ACPRLa modification de lignes laisse très souvent des incohérences de montant, solde de départ, débit crédit et dates. Le détecteur IA de faux relevés effectue de multiples croisements et de calculs pour mettre au jour les fraudeurs.
Environ 2,4 % étaient falsifiés, soit 3 600 faux. La plupart des faux détectés sont « numériques », ce sont des altérations de documents natifs sortis des outils des banques.
Comment sont fabriqués les faux relevés
Répartition des 3 600 faux de notre base
Près d'un faux sur deux sort d'un simple éditeur de PDF.
Étude Koncile sur 150 000 relevés scannés ou natifs, septembre 2026.
Lire l'étude complèteSans outil, ces trois contrôles arrêtent les faux maladroits en dix minutes. Un conseil : exigez un PDF natif afin de vérifier au maximum les métadonnées.
Partez du solde de début de période, ajoutez les crédits, retranchez les débits : vous devez retomber sur le solde final, page par page, puis sur les cumuls de bas de page. Seuls 9 faux sur 3 600 avaient des soldes faux : les fraudeurs savent recalculer.
Revenus, loyer, crédits en cours : vérifiez ce que le dossier doit prouver. Méfiez vous des salaires parfaitement ronds et des virements répétés sans libellé. Contrôlez le titulaire sur chaque page et le code banque de l'IBAN : changer le nom est le faux le plus discret.
Utilisez notre outil gratuit de lecture des métadonnées PDF, regardez en particulier Creator et Producer et les horodatages. Un relevé natif sort d'une chaîne d'éditique bancaire. Word, Canva ou un éditeur de PDF sont souvent des alertes, iLovePDF un signal moyen. Une modification après l'émission mérite une question.
L'API de détection de fraude de Koncile vous permet d'accéder directement dans vos outils à un score (0-100) et des explications détaillées sur des risques de manipulations.
Croisements et vérification de chaque opération.
Niveau élevé, moyen ou faible, et une phrase d'explication.
Risque élevé à partir de 80.
Un résumé d'une ligne prêt pour votre système d'information.
curl -X POST https://api.koncile.ai/v1/upload_file \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -F "files=@releve.pdf"requests.post("https://api.koncile.ai/v1/upload_file/", headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}, files=[("files", open("releve.pdf", "rb"))]){ "status": "DONE", "General_fields": { "Bank": {"value": "BoursoBank", "confidence_score": 0.99} }, "Line_fields": { "Credit": [{"value": "1850.00"}, {"value": "120.00"}] }, "Fraud_detection": { "risk_score": 82, "summary": "PDF edited after issue: credit line changed", "signals": [ {"name": "Traces of edits", "severity": "high"}, {"name": "Editing software", "severity": "medium"} ] }}Partout où un relevé sert de preuve de revenus, de solvabilité ou d'origine des fonds, un faux coûte cher. Voici où le vérificateur s'intègre.
Revenus, charges et crédits en cours sont extraits des relevés PDF, puis le fichier est contrôlé avant l'octroi. Un salaire gonflé ou une échéance effacée se voit dans le fichier, même quand les soldes tombent juste.
Affacturage, crédit-bail, prêts aux TPE : les relevés professionnels justifient le chiffre d'affaires et la trésorerie. Ils sont contrôlés avec le Kbis et les factures du même dossier.
À la souscription comme à l'indemnisation, un relevé prouve un revenu, une prime payée ou un remboursement. Les anomalies sont repérées avant le versement, avec un score que le gestionnaire peut expliquer.
Onboarding et origine des fonds, à fort volume et sans délai. Chez un client, deux relevés sont sortis à 100 sur 100, et ses équipes ont ensuite confirmé la fraude.
Justificatifs de ressources contrôlés en même temps que l'identité. Le détail de chaque test est conservé, pour l'audit interne comme pour le régulateur.
À l'ouverture d'un compte ou d'un contrat, l'origine des fonds se justifie par des relevés. Le vérificateur confirme que le document sort bien de la banque citée, sans retouche.
Certaines modifications n'entraînent pas d'anomalies de montants, ni de décalage ou d'erreurs visuelles. L'outil de détection de faux relevés s'appuie sur des signaux et patterns reconnus invisibles à l'œil nu. Il s'agit parfois de comparaison avec les relevés habituels, parfois des détections de traces laissées par les IA ou les outils de modification de PDF.
| Élément du PDF | Ce que Koncile vérifie | Ce qui trahit une retouche |
|---|---|---|
| Logiciel d'émission | Creator et Producer comparés à la chaîne d'éditique de la banque : Compart, OpenText Exstream, DocPath, AFP2PDF | Word, Canva, un éditeur de PDF ou un script Python à la place de la chaîne bancaire |
| Dates et horodatages | Dates de création et de modification, comparées à la date d'émission du relevé | Une modification datée après l'émission, des dates réécrites ou absentes |
| Versions enregistrées | Versions ajoutées en fin de fichier, objets dormants | L'ancienne valeur reste dans le fichier : Koncile reconstruit l'avant et l'après |
| Polices | Polices intégrées, sous ensembles et encodage, comparés au modèle de la banque | Un montant retapé dans une autre police, ou intégré autrement que le reste |
| Images | Logo, cachets et fonds : résolution, compression, empreinte | Un logo recollé, une image posée sur le texte d'origine |
| Compression | Méthode et niveau de compression des flux, entropie du fichier | Un fichier réencodé ou assemblé à partir de morceaux |
| Style d'écriture du fichier | Ordre des objets, table de références, manière d'ajouter une version | pypdf, MuPDF ou qpdf à la place de la chaîne bancaire |
| Position du texte | Coordonnées des lignes, alignements, espacement des caractères | Un chiffre décalé de quelques points, un texte posé par dessus l'original |
| Couche de texte | Correspondance entre le texte affiché et le texte encodé | Un texte visible qui diffère du texte extrait, une ligne effacée encore présente |
| Verrouillage | Permissions et chiffrement d'origine de la banque | Un relevé d'une banque qui verrouille ses PDF, arrivé déverrouillé |
Un relevé contient un IBAN, des revenus et des habitudes de dépense. Fondé par un ancien avocat, Koncile a été conçu avec la protection des données au cœur de son architecture : audit SOC 2 par un tiers, conformité RGPD, hébergement en France. Les relevés sont chiffrés, supprimés après l'analyse et jamais utilisés pour entraîner un modèle tiers.
Les réponses courtes, avec des chiffres quand nous en avons.
Discutez avec nousC'est un outil qui combine plusieurs technologies pour repérer les anomalies qui trahissent une modification ou une fraude : du machine learning qui analyse l'image, et l'analyse du fichier PDF, qui s'écrit comme du code. Le but est d'arrêter les quelques pour cent de faux qui s'infiltrent dans vos processus, un vrai risque opérationnel pour un assureur ou un prêteur.
On ne le sait jamais avec certitude : on mesure un risque. Il devient élevé quand un test de fraude dépasse son seuil, ou quand plusieurs tests convergent : une image retouchée, des métadonnées qui ne collent pas, des traces de modification ou de génération par IA. C'est ce faisceau d'indices qui doit alerter.
Elle peut aider, surtout pour repérer les incohérences de contexte. Il lui manque trois choses : des modèles spécialisés dans les images retouchées ou générées par IA, la connaissance des traces que laisse chaque outil de modification, et une base des métadonnées propres à chaque banque, qui fait ressortir les décalages. Un LLM n'est qu'une pièce de la machine.
Il dépend de votre volume. Le prix combine un abonnement de base et un coût à la page ou au document traité. Le détail des plans est sur la page Tarifs.
Ils croisent. Le relevé est contrôlé (soldes, revenus récurrents, crédits en cours, authenticité du fichier), puis rapproché de la fiche de paie et de l'avis d'imposition : le net payé doit se retrouver dans le virement de salaire. Beaucoup proposent aussi une connexion bancaire. Meelo analyse la solvabilité directement à partir des relevés PDF.
Le faux et l'usage de faux sont punis de trois ans d'emprisonnement et de 45 000 € d'amende (article 441-1 du Code pénal). Si vous recevez un faux, gardez le fichier original, le rapport d'analyse et la date de réception : ils serviront en cas de plainte.
Pour un logement du parc privé, vide ou meublé, la liste des pièces exigibles est fixée par le décret du 5 novembre 2015, et elle est limitative. Les relevés de compte n'y figurent pas, rappelle l'ANIL : le bailleur qui les exige risque 3 000 € d'amende, 15 000 € pour une personne morale. Les revenus se prouvent par les bulletins de salaire et l'avis d'imposition.
Secret bancaire oblige, une banque ne confirme rien à un tiers sans l'accord de son client. Restent deux voies : une attestation émise directement par la banque du candidat, ou une connexion bancaire sécurisée, prévue par la directive DSP2, qui transmet les opérations sans passer par un PDF. Le vérificateur sert à trier les dossiers qui méritent cette démarche.
Un faux imprimé puis rescanné perd ses traces de structure : seul le modèle d'image le juge encore, avec moins de certitude. Le vérificateur sait aussi qu'un fichier a été réécrit par une bibliothèque comme pypdf, sans toujours pouvoir dire quelle ligne a changé. Enfin, il ne contacte pas la banque : un score élevé est un signal à vérifier, pas une accusation.
Oui. Koncile est soumis à SOC 2 et au RGPD : une société indépendante certifie notre sécurité et la protection des données. Vos relevés sont hébergés en Europe.
Chaque document a sa méthode : modèle de ML propriétaire pour les photos, métadonnées et forensique connus pour les PDF natifs, croisements contextuels.
Net à payer modifié, cotisations incohérentes avec le brut, gabarit qui ne correspond pas au logiciel de paie.
Voir la détection
Photo remplacée, date de naissance ou numéro modifiés, bande MRZ qui ne correspond plus aux champs.
Voir la détection
Montants retouchés, TVA fausse, doublons et fournisseurs inventés.
Voir la détection
Adresse ou nom remplacés sur une facture d'énergie ou de téléphone, date rajeunie.
Voir la détectionDéposez vos relevés, fiches de paie ou pièces d'identité : Koncile extrait les données et repère les faux en quelques secondes.
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