Régulateur indien utilise l'IA pour surveiller les réseaux sociaux contre la fraude

Le Securities and Exchange Board of India (SEBI) utilise désormais un système d'intelligence artificielle pour analyser les réseaux sociaux publics à la recherche de fausses déclarations d'investissement, de conseils financiers non enregistrés et d'usurpation d'identité d'entités réglementées. Le SEBI a révélé cette capacité dans son rapport annuel 2025-26, indiquant que son système d'IA, le Project SUDARSAN, est devenu opérationnel en novembre 2025 et a déjà identifié plus de 20 000 cas de contenu potentiellement illicite.

Le Project SUDARSAN, qui signifie Surveillance de l'activité numérique non autorisée via un scanner en temps réel anti-fraude, emploie une IA multimodale pour analyser la parole, les éléments visuels, les langues régionales et le contexte du contenu publiquement disponible sur les principales plateformes de réseaux sociaux. Le système attribue des scores de risque en combinant cette analyse avec des paramètres comportementaux et réglementaires, signalant les violations potentielles pour un examen plus approfondi. Il est conçu pour détecter les promesses de rendements garantis, les fausses certifications et les cas où des conseils d'investissement sont donnés sans enregistrement approprié.

Cette initiative intervient dans un contexte de préoccupations croissantes concernant l'influence des "finfluencers" sur les réseaux sociaux dans les décisions d'investissement. L'enquête SEBI auprès des investisseurs 2025 a indiqué que 62 % des investisseurs sont influencés par les finfluencers, qui sont largement perçus comme crédibles. YouTube, Instagram et Facebook ont été identifiés comme les plateformes les plus fréquemment utilisées pour rechercher des informations sur les marchés de valeurs.

Parallèlement, le SEBI a déployé un autre outil d'IA, R(AI)DAR, pour examiner les publicités et le matériel d'éducation des investisseurs des sociétés de gestion d'actifs, signalant les violations potentielles telles que les omissions d'informations obligatoires. Ces avancées technologiques représentent un changement stratégique pour le SEBI, passant d'une supervision manuelle basée sur les plaintes à une surveillance proactive basée sur la technologie afin de détecter plus tôt le contenu préjudiciable.

Cependant, le rapport annuel manque de détails sur la méthodologie de notation des risques de SUDARSAN, les seuils d'examen réglementaire, sa gestion des faux positifs et les garanties de collecte et de conservation des données. Bien que le SEBI affirme que le système ne scanne que le contenu public lié à la fraude sur les valeurs, il ne spécifie pas les plateformes couvertes ni les périodes de conservation des données. L'absence de transparence à ces égards, ainsi que sur les garanties pour la notation automatisée des risques et les recours pour les utilisateurs, soulève des questions sur la supervision et les limites de la surveillance automatisée, rappelant les controverses passées liées aux propositions gouvernementales de surveillance en ligne.