Qu'est-ce que les médias défavorables ou adverse media ?

Les médias défavorables, parfois appelés « presse négative » ou « adverse media » en anglais, désignent des informations issues de sources d’actualités et d’autres médias qui suggèrent qu’une personne ou une entité pourrait présenter un risque de criminalité financière.

En raison de leur importance, le filtrage des médias défavorables constitue un élément essentiel des procédures de vigilance raisonnable à l’égard de la clientèle (CDD) des établissements, aux côtés d’autres filtrages tels que le filtrage des sanctions et le filtrage des personnes politiquement exposées (PPE).

Les types de médias défavorables

Dans un paysage médiatique et informationnel en constante évolution, les médias défavorables englobent aussi bien les sources d’information traditionnelles que les sources plus récentes et informelles. Ces sources comprennent :

• Journaux
• Chaînes d’information télévisées
• Plateformes de médias sociaux
• Forums et blogs en ligne
• Informations provenant d’organismes de réglementation
• Dossiers judiciaires

Pourquoi le filtrage des médias défavorables est-il important ?

Les médias défavorables permettent aux établissements d’obtenir une vision plus complète de leur exposition aux risques en identifiant les liens entre leurs clients et divers crimes financiers, notamment :

• Blanchiment d’argent
• Financement du terrorisme
• Fraude
• Évasion de sanctions
• Corruption et pots-de-vin
• Évasion fiscale

Ils peuvent également révéler l’implication de personnes ou d’entités dans d’autres délits pertinents (y compris les infractions sous-jacentes au blanchiment d’argent), tels que :

• Trafic de drogue
• Crime organisé
• Trafic d’êtres humains
• Crime environnemental
• Trafic d’armes illégales

Ces activités constituent une menace sérieuse pour la réputation des établissements et peuvent entraîner des répercussions réglementaires et juridiques. Les établissements doivent donc mettre en œuvre un filtrage efficace des médias défavorables dans le cadre de leurs programmes de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT).

Le filtrage des médias défavorables implique l’examen de données non structurées ou non vérifiées – contrairement aux autres types de filtrage qui examinent des données officielles comme les listes de sanctions. Bien que ce filtrage puisse sembler moins formel et plus subjectif que d’autres processus de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD), il fournit aux établissements des informations précieuses sur des clients potentiels qui n’apparaissent pas encore dans les sources officielles. Cette approche permet une vision plus complète des risques et aide les institutions financières (IF) à prendre des décisions éclairées sur leur niveau d’exposition au risque acceptable.

Les exigences réglementaires concernant les médias défavorables

L’importance du filtrage des médias défavorables se reflète – bien que parfois implicitement ou de manière incohérente – dans les réglementations mondiales en matière de LCB-FT. Les établissements de toutes les juridictions sont légalement tenus de mener une vigilance raisonnable à l’égard de leurs clients. Cette obligation comprend la vérification de leur identité, l’établissement de la nature de leur relation avec l’établissement et l’évaluation de leur niveau de risque. Ces exigences sont clairement définies par les principales réglementations en matière de LCB, notamment :

• Le Bank Secrecy Act (BSA) aux États-Unis.
• Les directives anti-blanchiment d’argent (AMLD) au sein de l’UE.
• Le Proceeds of Crime Act (POCA) au Royaume-Uni.

Les médias défavorables deviennent particulièrement pertinents lors du filtrage des clients pour détecter les indicateurs de risque. Le Groupe d’Action Financière (GAFI), dans ses orientations aux banques sur l’application d’une approche fondée sur le risque en matière de LCB, précise que les « recherches vérifiables dans les médias défavorables » constituent un facteur essentiel dans les évaluations du risque client.

Bien que les orientations du GAFI ne soient pas juridiquement contraignantes, ses recommandations, en tant qu’organisme normatif mondial pour la LCB-FT, sont généralement suivies par les autorités nationales de régulation. Le Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN), par exemple, a publié des orientations similaires pour les établissements américains. Au sein de l’UE, la sixième directive anti-blanchiment d’argent (6AMLD) exige que les établissements effectuent une vigilance  renforcée (EDD) sur les clients à haut risque, incluant des « recherches de sources ouvertes ou de médias défavorables ». L’Australian Transaction Reports and Analysis Center mentionne explicitement la presse négative comme moyen de mener une CDD, tandis que l’Autorité monétaire de Singapour recommande aux institutions financières (IF) de prendre en compte les médias défavorables lors de l’évaluation des risques ou du dépôt de déclarations d’activités suspectes (DAS).

Toutefois, les aspects pratiques du filtrage des médias défavorables sont souvent laissés à la discrétion des établissements. Il est donc essentiel qu’ils comprennent en profondeur les défis liés à ce filtrage et les meilleures pratiques pour y faire face.

Les défis du filtrage des médias défavorables

Bien utilisé, le filtrage des médias défavorables peut être un outil inestimable pour les établissements réglementés. Cependant, ces établissements doivent comprendre les défis de sa mise en œuvre, sous peine d’utiliser des processus inefficaces ou trop coûteux en ressources. Ces défis comprennent :

Incohérence réglementaire : Le filtrage des médias défavorables n’est inclus que de manière ponctuelle dans les réglementations LCB-FT. Toutefois, les établissements qui négligent la vigilance raisonnable envers leurs clients s’exposent à des actions coercitives civiles et pénales. En 2024, plusieurs institutions financières majeures ont reçu des amendes record pour n’avoir pas identifié et atténué les risques liés aux clients à haut risque. Dans un cas notable, une banque américaine a été condamnée à une amende de plus de 3 milliards de dollars pour manquement à la vigilance raisonnable lors de l’ouverture de comptes, particulièrement concernant les clients ayant des antécédents négatifs publics. Cette négligence a permis à des clients à haut risque, notamment ceux liés à des activités criminelles, d’opérer sans détection. Ce cas, parmi d’autres, démontre que le filtrage des médias défavorables n’est pas un simple « supplément facultatif », mais une protection essentielle contre les sanctions coûteuses et les atteintes à la réputation.

Établir des sources fiables : Face à la multiplication des sources potentielles de médias défavorables – publications non vérifiées sur les réseaux sociaux, contenus satiriques ou médias partiaux – les établissements doivent pouvoir distinguer les informations fiables des non fiables. L’équilibre est délicat : se limiter aux sources établies comme les grands médias nationaux est tentant, mais risque de faire manquer des signaux d’alerte importants, toutes les informations n’étant pas couvertes par ces sources.

Données bruitées : Les analystes doivent identifier les données pertinentes parmi une masse d’informations superflues. Une simple recherche en ligne d’un nom peut générer des milliers, voire des millions de résultats. La plupart étant non pertinents ou obsolètes, les équipes de conformité doivent savoir les filtrer efficacement.

Approches obsolètes du filtrage : L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning, ML) ont révolutionné l’efficacité des solutions de filtrage. Néanmoins, une vision dépassée du filtrage des médias défavorables peut freiner l’adoption de ces technologies. Le recours aux processus manuels ou la dépendance excessive aux recherches par mots-clés indiquent qu’une modernisation des solutions s’impose.

LCB-FT et conformité en France : un guide pratique à la lutte anti-blanchiment

Comprenez le paysage réglementaire en France et ses implications pour les établissements.

Téléchargez le guide

Bonnes pratiques en matière de filtrage des médias défavorables

Lors de la mise en œuvre du filtrage des médias défavorables dans leurs programmes de conformité, les établissements doivent disposer d’un outil performant dédié à ce processus, plutôt que de s’appuyer sur des recherches individuelles effectuées par les analystes de conformité lors de l’intégration. En particulier, leur solution de filtrage doit les aider à :

Vérifier les parties liées ainsi que les clients : Pour une véritable visibilité des risques, les établissements doivent filtrer non seulement leurs clients, mais aussi les parties liées au compte et les bénéficiaires effectifs. Cette approche aide à prévenir le blanchiment d’argent via des sociétés écrans ou l’évasion des sanctions par le biais d’associés commerciaux.

Aller au-delà des mots-clés avec l’apprentissage automatique : Le ML, notamment le traitement du langage naturel (NLP), évalue le contexte et la pertinence des mentions de médias défavorables en distinguant automatiquement les nouvelles informations des données existantes. Il analyse également les sources médiatiques en plusieurs langues. Cela étend la portée du filtrage tout en améliorant sa précision, permettant aux établissements de réduire les faux positifs tout en détectant les véritables correspondances.

Effectuer une surveillance continue avec les outils d’IA : Les recherches manuelles ne donnent qu’un aperçu statique des risques, ce qui est insuffisant dans un monde où l’actualité évolue en temps réel. Contrairement à la surveillance manuelle qui peut manquer certaines informations, les outils de filtrage des médias défavorables en temps réel permettent de détecter rapidement les changements dans le profil de risque d’un client et d’y répondre efficacement. Les solutions basées sur l’IA aident à créer une base de données intuitive de médias défavorables, évitant ainsi de dépendre du filtrage imparfait des analystes.

Comparaison des méthodes de filtrage des « médias défavorables »

Dans la conception et la mise en œuvre d’un programme de filtrage des médias défavorables, les établissements doivent choisir l’approche la plus adaptée. Chaque méthode a sa place selon le type d’institution — le choix final dépend des besoins, de l’appétit pour le risque et des ressources de l’organisation. Les établissements qui privilégient l’évolutivité et la précision à long terme optent généralement pour des solutions de ML, complétées par une supervision d’experts pour les décisions importantes.

Outils utilisant uniquement des mots-clés : Ces outils reposent sur des termes prédéfinis pour détecter les mentions de presse négative. Bien que simples et économiques, ils génèrent beaucoup de faux positifs, ne pouvant pas distinguer les contextes pertinents des non pertinents. Par exemple, une recherche du terme « fraude » peut faire ressortir des articles sans rapport sur la prévention de la fraude, créant du bruit inutile. Ces outils peinent également avec les variations linguistiques et nécessitent des mises à jour manuelles pour suivre l’évolution de la terminologie et des menaces.

Combinaison d’outils de mots-clés et d’expertise d’analystes : Cette approche améliore la pertinence grâce au jugement humain. Les analystes affinent les résultats, éliminent les faux positifs et interprètent les nuances — contexte ou ton — que les outils automatisés peuvent manquer. Bien qu’elle réduise les erreurs, cette méthode est coûteuse en ressources et dépend fortement de l’expertise des analystes. Son évolutivité est également limitée face à l’augmentation du volume de données.

Apprentissage automatique (ML) : Il révolutionne le filtrage des médias défavorables en automatisant l’identification et l’analyse contextuelle des risques. Les systèmes de ML évoluent constamment, identifiant les schémas et réduisant la dépendance aux listes de mots-clés statiques. Ils excellent dans l’analyse de grands volumes de données, le traitement de textes non structurés et la détection de subtilités linguistiques comme le sarcasme ou l’ironie, qui peuvent signaler des informations défavorables. Malgré son efficacité et sa précision inégalées, le ML nécessite un investissement initial conséquent.

Solutions avancées de filtrage des médias défavorables

ComplyAdvantage aide les établissements réglementés grâce à un filtrage des médias défavorables leader sur le marché, ajoutant cinq fois plus de profils que ses concurrents chaque mois. Grâce à un processus d’intégration sur mesure et collaboratif, ComplyAdvantage offre aux institutions financières comme Allianz Benelux un moyen efficace de comprendre les risques clients à travers les médias défavorables.

Nous recherchions un outil efficace pour effectuer des filtrages de médias défavorables. Il devait être facile à utiliser, offrir un support efficace, et le prix était également important. En interne, nous considérons que le support que nous recevons de ComplyAdvantage est le meilleur que nous ayons jamais reçu. Si vous cherchez une solution de filtrage des médias défavorables, il serait impensable de ne pas explorer la solution proposée par ComplyAdvantage.

Yves Declercq, AMLCO Compliance Officer, Allianz Benelux

La solution de filtrage des médias défavorables de ComplyAdvantage aide les établissements à :

• Offrir une expérience d’intégration client dynamique grâce à un filtrage rapide et précis des noms, répondant aux exigences réglementaires en matière de CDD tout en offrant une expérience client de premier ordre.
• Réduire les faux positifs grâce à des alertes précises basées sur des modèles de ML de nouvelle génération.
• Améliorer la productivité grâce à des flux de travail de filtrage basés sur des informations exploitables qui minimisent le temps consacré à des tâches redondantes ou répétitives.