La surveillance financière à l’ère du Big Data : l’implantation d’outils algorithmiques dans le cadre de la lutte au blanchiment d’argent et au financement du terrorisme

Abstract

Les banques se retrouvent aujourd’hui en première ligne en ce qui a trait à la lutte au blanchiment d’argent et au financement du terrorisme. Alors qu’elles doivent surveiller des milliers, voire des millions de transactions financières chaque jour, il devient difficile pour les banques de détecter les transactions potentiellement suspectes. Par conséquent, des algorithmes sont utilisés à des fins de détection automatisée, une pratique courante à l’ère du Big Data dans le domaine de la sécurité et plus particulièrement de la surveillance. Ainsi, la présente recherche s’est intéressée à l’implantation d’un outil algorithmique au sein d’une banque canadienne, et ce, dans le cadre de la lutte au blanchiment d’argent et financement du terrorisme. Pour ce faire, des entretiens semi-dirigés ont été réalisés auprès de huit personnes qui travaillent au sein de cette banque. Les résultats de la recherche ont mis de l’avant les changements survenus en matière de surveillance à la suite de l’implantation de l’outil.

Today, banks are the first line of defence in the fight against money laundering and financing of terrorism. Banks have to monitor thousands or even millions of financing transactions every day, which makes it difficult for them to detect potentially suspicious transactions. Therefore, banks utilize algorithms, which is a common practice in the security realm more especially in surveillance, as automatized detection means. This research focuses on an algorithm device implantation in a Canadian bank used in the fight against money laundering and financing of terrorism. Semi-structured interviews were conducted with eight individuals working for that bank. The results of the research put forward the changes in surveillance after the device implantation.