Fraude au paiement en ligne d’un côté, friction dans le tunnel de commande de l’autre. Pour les e-commerçants, c’est souvent vécu comme un dilemme : soit on verrouille au maximum et on perd des ventes, soit on laisse filer et on multiplie les impayés. En réalité, la marge de manœuvre est plus large qu’on ne le pense… à condition d’aborder le sujet comme un chantier data + UX, et pas uniquement comme un sujet “banque / PSP”.
Pourquoi la fraude n’est plus un “simple” coût de risque
En Europe, plus de 80 % de la fraude carte concerne les paiements à distance, principalement en e-commerce. Pour beaucoup de marchands, la fraude représente entre 0,1 % et 1 % du chiffre d’affaires carte. Ça peut paraître faible… jusqu’au jour où le taux de contestation dépasse les seuils tolérés par les schemes (Visa, Mastercard) et que vous vous retrouvez en programme de remédiation avec hausse des coûts et restrictions à la clé.
Les impacts sont multiples :
Perte sèche liée aux commandes frauduleuses (produits + logistique + frais bancaires non récupérables).
Risque d’image : avis négatifs, suspicion des clients légitimes si vous multipliez les vérifications ou refusez trop de paiements.
Pression des partenaires financiers (banques, prestataires de paiement) en cas de taux de fraude ou de chargebacks trop élevés.
Face à cela, la tentation est forte de tout faire passer en authentification forte (3-D Secure systématique, contrôles supplémentaires, etc.). Problème : chaque friction ajoutée dans le checkout impacte directement votre taux de conversion. Sur certains sites, on observe jusqu’à 20 à 30 % d’abandon en plus lorsque le parcours de paiement devient trop lourd ou incompréhensible pour l’utilisateur.
À retenir : l’objectif n’est pas “zéro fraude” à tout prix, mais “fraude contrôlée au bon niveau, avec conversion maximale”.
Comprendre la fraude pour mieux la filtrer (sans matraquer tout le monde)
Avant d’empiler les outils, il faut clarifier ce que vous cherchez à combattre. Les principaux scénarios de fraude e-commerce :
Fraude à la carte volée ou usurpée : le fraudeur utilise des numéros de carte compromis, souvent testés d’abord sur de petits montants.
Fraude à l’identité : le fraudeur crée un compte ou usurpe un profil client existant (email piraté, mot de passe réutilisé, etc.).
Fraude “amicale” (friendly fraud) : le client nie être à l’origine de la transaction (impayé contesté, utilisation par un proche, mauvaise foi…).
Fraude organisée : attaques structurées, avec scripts de test de cartes, adresses relais, robots pour automatiser les tentatives.
Pourquoi ce diagnostic est clé ? Parce que les signaux à surveiller, et donc les règles à mettre en place, ne seront pas les mêmes :
Commandes à forte valeur, pays à risque, changement d’adresse soudain chez un “nouveau client” = red flags typiques de fraude carte.
Multiples commandes sur une même carte avec des identités ou adresses différentes = suspicion d’utilisation de lots de cartes compromises.
Client historique qui multiplie les contestations = alerte sur la fraude amicale.
À retenir : tant que vous ne segmentez pas les typologies de fraude, vous appliquerez des réponses uniformes… et donc trop lourdes pour une partie de vos vrais clients.
Le cadre réglementaire : collaborer avec la DSP2, pas la subir
Depuis la DSP2, l’authentification forte (SCA) est devenue la norme pour les paiements en ligne en Europe. Beaucoup de marchands y ont vu une contrainte supplémentaire. Pourtant, bien exploitée, elle peut devenir un levier de performance.
Les points clés :
3-D Secure 2 permet une authentification plus fluide (biométrie, validation dans l’app bancaire) que 3-D Secure 1 (code SMS parfois non reçu ou incompris).
La DSP2 prévoit des exemptions : petits montants, transactions récurrentes, scoring de risque, paiements B2B, etc. Ces exemptions sont à activer avec votre banque acquéreur / PSP via la logique de TRA (Transaction Risk Analysis).
En cas d’authentification forte réussie, la responsabilité est généralement portée par la banque en cas de fraude (liability shift), ce qui limite vos risques financiers.
Votre enjeu : faire du risk-based authentication. En clair : n’imposer une étape forte que lorsque le niveau de risque le justifie, tout en restant dans le cadre réglementaire.
Mettre en place une stratégie de scoring efficace (et évolutive)
Le cœur d’une stratégie antifraude performante et peu frictionnelle, c’est un moteur de scoring robuste. Concrètement, il s’agit d’attribuer un score de risque à chaque transaction en temps réel, pour décider :
Autoriser sans étape supplémentaire.
Passer en authentification forte.
Bloquer ou envoyer en revue manuelle.
Quelques familles de signaux à intégrer :
Profil client : ancienneté du compte, fréquence d’achat, historique de fraude ou de chargebacks, panier moyen habituel.
Comportement de navigation : vitesse de remplissage du formulaire, device utilisé, parcours atypique (arriver directement sur la page paiement, par exemple).
Caractéristiques de la commande : montant, catégories de produits sensibles (high-tech, luxe, cartes cadeaux…), volume inhabituel.
Signaux techniques : pays de l’IP, incohérence IP/adresse de livraison, proxy ou VPN détecté.
Données de la carte : tentatives multiples sur cartes différentes, BIN de pays à risque, émetteurs déjà associés à des fraudes.
Les PSP et solutions spécialisées (Riskified, Forter, Adyen RevenueProtect, Stripe Radar, etc.) proposent des moteurs prêts à l’emploi, souvent boostés par le machine learning. Pour un marchand, l’enjeu n’est pas nécessairement de tout internaliser, mais de :
Choisir un partenaire dont le modèle de scoring est adapté à votre secteur (panier moyen, typologie de clients, zones géographiques).
Garder la main sur certaines règles métiers (ex : protéger une catégorie produit, durcir la politique pendant les pics type Black Friday, relâcher pour les clients fidélisés).
Suivre régulièrement la performance du scoring : faux positifs (bon client bloqué), faux négatifs (fraude passée au travers), délais de décision.
À retenir : une stratégie antifraude n’est jamais “figée”. Elle doit évoluer en continu avec vos données, vos marchés et les techniques des fraudeurs.
Segmenter vos clients pour réduire la friction là où c’est possible
Appliquer le même niveau de suspicion à un nouveau visiteur venu d’une IP inconnue qu’à un client fidèle qui commande tous les mois est le meilleur moyen de dégrader votre conversion. D’où l’importance de travailler par segments.
Exemples de segmentation pratique :
Clients VIP / fidèles : anciens, panier régulier, historique propre. Pour eux, vous pouvez maximiser les exemptions DSP2, proposer du paiement en un clic, limiter les contrôles additionnels.
Nouveaux clients “neutres” : aucun historique, mais signaux OK (IP cohérente, pays peu risqué, montant standard). Ici, un mix scoring + SCA sur les paniers plus élevés est pertinent.
Profils à risque : historique de contestations, géographies sensibles, signaux techniques douteux. Ceux-ci doivent être sur-contrôlés, voire orientés vers des moyens de paiement plus sécurisés (virement instantané, portefeuille type PayPal, etc.).
Cette logique s’applique aussi au type de produit. Un marchand qui vend à la fois des biens physiques et des services dématérialisés ne prendra pas le même risque sur un abonnement à 9,90 € que sur un smartphone à 1 200 €.
Limiter les faux positifs : ne pas confondre client prudent et fraudeur
Bloquer un fraudeur est satisfaisant. Bloquer un bon client est coûteux. Un faux positif, c’est :
Une vente perdue immédiatement.
Un client qui, dans le meilleur des cas, retentera plus tard… et dans le pire des cas, ira chez un concurrent “moins compliqué”.
Pour réduire ces faux positifs :
Prévoyez des parcours de rattrapage : si une transaction est refusée, proposez immédiatement une alternative (autre moyen de paiement, virement, portefeuille, BNPL avec scoring tiers, etc.).
Offrez un canal de support rapide (chat, hotline) sur la page paiement : un client légitime prêt à acheter un panier élevé sera souvent d’accord pour confirmer certaines informations à un conseiller.
Analysez systématiquement les refus : distinguez les refus bancaires (insuffisance de fonds, plafond) des refus liés à vos propres règles de fraude. Ajustez vos règles quand vous voyez des patterns anormaux.
Astuce opérationnelle : mettez en place un reporting hebdomadaire croisant taux de refus, taux de fraude, taux de chargebacks et conversion par segment (canal, pays, device, produit). Cela permet d’identifier rapidement les zones où vous êtes trop strict… ou pas assez.
Travailler la pédagogie et la transparence dans le tunnel de paiement
Une partie de la “friction perçue” vient du manque d’explication. Un même contrôle peut être vécu comme intrusif ou rassurant, selon la façon dont vous le présentez.
Quelques micro-ajustements UX qui font la différence :
Message avant la SCA : “Pour sécuriser votre achat, votre banque peut vous demander de valider l’opération (SMS, appli, biométrie).”
Message en cas d’échec 3-D Secure : “Votre banque n’a pas validé le paiement. Essayez à nouveau ou choisissez un autre moyen de paiement.”
Page de paiement claire : logo des moyens de paiement, rappel du montant total, récapitulatif succinct de la commande, absence d’éléments distrayants.
Design cohérent : éviter de rediriger vers des pages d’apparence très différente (qui font penser à du phishing). Préférer l’iframe ou les redirections en marque blanche lorsque c’est possible.
Les clients sont de plus en plus habitués aux validations bancaires. Le problème n’est donc pas l’existence du contrôle, mais le ressenti : “Je comprends ce qui se passe, ou pas ?”.
Choisir les bons moyens de paiement pour répartir le risque
La carte n’est plus le seul roi du paiement. Multiplier les options peut réduire votre exposition directe à la fraude… tout en améliorant votre conversion.
À considérer selon vos marchés :
Portefeuilles électroniques (PayPal, Apple Pay, Google Pay, etc.) : authentification forte intégrée, expérience fluide, surtout sur mobile. La responsabilité en cas de fraude est souvent partagée ou prise en charge par le fournisseur.
Virement instantané : très sécurisé, intéressant pour les paniers élevés ou B2B. Moins pratique pour l’utilisateur occasionnel, mais redoutablement efficace côté risque.
Solutions BNPL / crédit conso : le risque est en grande partie porté par le partenaire financier, qui réalise son propre scoring. Utile pour déporter une partie du risque sur les gros paniers.
Cartes virtuelles / one-time : de plus en plus utilisées par les consommateurs, notamment via les banques en ligne. Elles réduisent le risque de réutilisation frauduleuse de la carte.
L’enjeu n’est pas d’ajouter 15 moyens de paiement… mais de bâtir un mix adapté à votre cible, en jouant sur le transfert de risque et la simplicité d’usage.
Industrialiser la gestion des chargebacks et feedbacks fraude
La meilleure stratégie antifraude se nourrit en continu de vos retours terrain. Or, dans beaucoup d’organisations, la gestion des chargebacks reste manuelle, cloisonnée et peu exploitée en data.
Quelques bonnes pratiques :
Centraliser les litiges : tickets banque, retours du service client, signalements internes. L’objectif est d’identifier rapidement les causes : vraie fraude, litige logistique, incompréhension client, erreur interne.
Qualifier finement chaque cas : type de fraude, source du trafic, moyen de paiement, device, segment client. Ces informations doivent remonter dans votre moteur de scoring.
Automatiser les actions correctives : durcir temporairement les règles pour certains pays ou canaux, blacklister des adresses, emails, BIN, IP… mais sans tout bloquer à la main.
Mesurer le ROI de vos actions antifraude : combien d’euros de fraude évités vs combien d’euros de ventes potentiellement perdues.
À retenir : la fraude évolue en permanence. Votre meilleure arme, ce n’est pas un “gros” outil, c’est un circuit court entre data, paiement, marketing, logistique et service client.
Étapes prioritaires pour un e-commerçant qui veut réduire la fraude sans casser son taux de conversion
Pour passer de la théorie à l’action, un plan en quelques chantiers concrets :
1. Cartographier votre situation actuelle : taux de fraude, taux de chargebacks, taux de refus, impact post-DSP2, par pays et par device.
2. Identifier vos zones rouges : produits sensibles, canaux ou campagnes où le niveau de fraude ou d’impayés est anormalement élevé.
3. Mettre en place ou optimiser un moteur de scoring (via votre PSP ou un outil dédié), avec un premier set de règles métiers simples mais claires.
4. Segmenter vos clients (fidèles vs nouveaux vs à risque) et adapter le niveau d’authentification et de contrôle par segment.
5. Travailler l’UX de paiement : micro-textes rassurants, messages clairs en cas d’échec, test A/B sur le placement et la présentation des moyens de paiement.
6. Créer un comité “fraude & paiement” mensuel regroupant finance, e-commerce, marketing, service client, pour analyser les chiffres et ajuster les règles.
L’objectif n’est pas d’atteindre un système parfait (il n’existe pas), mais un équilibre dynamique, où chaque nouvelle vague de fraude est absorbée par des ajustements rapides, sans transformer votre tunnel de paiement en parcours d’obstacles.
À l’heure où le coût d’acquisition explose sur la plupart des canaux, perdre un client au moment du paiement parce qu’on a voulu “trop bien” se protéger devient difficilement défendable. La bonne nouvelle, c’est qu’avec les bons outils, une approche data-driven et une UX un minimum travaillée, il est possible de faire baisser la fraude… tout en signant davantage de transactions légitimes.
