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Behavox lance des mises à jour clés de son plateau AI pour réduire de 60 % les alertes et doubler la détection des risques

Behavox, entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle dédiée à la transformation des données structurées et non structurées en insights stratégiques, a annoncé des mises à jour majeures de sa plateforme phare, Behavox Quantum, marquant la fin d’une année marquée par une croissance annuelle de plus de 30 % en 2025. Cette croissance s’inscrit dans une demande croissante de solutions de surveillance pilotées par l’IA, capables d’offrir transparence, contrôle et résultats mesurables. La plateforme, alimentée par un modèle de langage à grande échelle (LLM) dédié au secteur financier, est la seule à proposer une génération d’alertes multilingue à l’échelle d’une entreprise. En 2025, Behavox a réalisé une importante mise à niveau matérielle avec l’adoption de GPU pour ses politiques de risque basées sur l’IA (AIRPs), réduisant les alertes de plus de 60 % par rapport aux versions fonctionnant sur CPU, tout en augmentant de plus de 4 fois la détection de véritables positifs dans 15 langues. Ces améliorations renforcent sa position de leader dans la surveillance des communications et préparent le terrain pour de nouveaux lancements en 2026, notamment Behavox Polaris, une solution dédiée à la surveillance des transactions. Parmi les nouvelles fonctionnalités désormais disponibles, la fonction « Match de similarité » permet aux clients d’ajuster les politiques de risque avec des exemples spécifiques de langage à risque, augmentant ainsi le taux de rappel à près de 100 %, réduisant la dépendance aux règles basées sur des mots-clés et facilitant la transition vers une détection entièrement pilotée par l’IA. Les clients rapportent jusqu’à 95 % de réduction des alertes après avoir abandonné les scénarios basés sur des lexiques. Un autre axe clé concerne la détection des inducements MiFID et des recherches non sollicitées, conformément aux exigences de MiFID II, de la PS24/9 de l’FCA et de l’Acte sur le cotation de l’UE. Behavox a introduit des classificateurs basés sur l’apprentissage automatique capables d’identifier précisément les rapports de recherche, réduisant les faux positifs et renforçant le contrôle des droits d’accès. La plateforme offre désormais une traçabilité complète des données, de l’ingestion brute à la création d’alertes, permettant aux utilisateurs de retracer chaque fichier, comprendre les transformations appliquées et démontrer que 100 % des communications ont été examinées — un atout essentiel pour les audits réglementaires. Les améliorations de la déduplication des alertes ont également permis d’optimiser la qualité des alertes et de réduire davantage les volumes, un gain particulièrement significatif face aux systèmes hérités basés sur des mots-clés. « Les responsables conformité recherchent une couverture fiable sur les risques connus et une documentation solide », souligne Manish Kumar, responsable du produit chez Behavox. « Ces nouvelles fonctionnalités offrent un rappel précis, des rapports prêts pour audit et une meilleure protection contre les violations liées aux recherches, tout en réduisant la fatigue des alertes. » Comme l’indique l’entreprise, Behavox transforme progressivement la surveillance d’un simple contrôle réactif en un avantage stratégique. Fondée en 2014, l’entreprise, dont le siège est à Londres, dispose de bureaux à New York, Montréal, Seattle, Singapour et Tokyo, et sert des institutions financières, fonds spéculatifs, firmes de capital-investissement, acteurs du crypto et entreprises non financières. Les experts du secteur saluent cette évolution, soulignant que les solutions comme Behavox Quantum répondent à un besoin croissant de modernisation des systèmes de conformité, en combinant précision, efficacité et conformité réglementaire. L’adoption de l’IA pour la surveillance des communications marque une rupture avec les méthodes traditionnelles, offrant non seulement une réduction des coûts opérationnels, mais aussi une meilleure anticipation des risques.

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