Spécial - Chronhr ou comment trouver la fraude (Propolys) - Parce que... c'est l'épisode 0x331! — PolySécure Podcast

Spécial - Chronhr ou comment trouver la fraude (Propolys) - Parce que... c'est l'épisode 0x331!

PolySécure Podcast · 20/08/2026 04:00 · 26 min
Informatique

Contenu de l'épisode

Parce que… c’est l’épisode 0x331! Shameless plug Description

Présentation et parcours

Dans cet épisode spécial de Polysécure, Yanis Ould Mahammed, étudiant en 4e année de génie logiciel à Polytechnique Montréal, présente Chronhr, une startup qu’il a cofondée avec Aziz, candidat au doctorat en cybersécurité à Polytechnique et également CTO de l’entreprise. Aziz, qui travaille chez Morgan Stanley, a identifié un enjeu majeur lié à la fraude et au blanchiment d’argent dans le cadre de son travail. Grâce à sa compréhension approfondie de l’intelligence artificielle, il a validé l’idée en discutant avec des analystes du domaine avant de proposer à Yanis, rencontré au sein d’une association étudiante, de le rejoindre dans l’aventure.

L’accompagnement de Propolys

Les deux cofondateurs ont postulé et ont été retenus pour intégrer le programme d’accompagnement Propolys, une expérience que Yanis décrit comme extrêmement formatrice puisqu’il s’agissait de sa première entreprise. Le programme leur a fourni une base solide en entrepreneuriat, en les aidant à comprendre le fonctionnement réel du milieu plutôt que ce qu’on peut voir sur YouTube. L’accompagnement combine des rencontres hebdomadaires ou bimensuelles avec des mentors pour discuter des avancements et des prochaines étapes, ainsi que des ateliers de deux heures, deux fois par semaine, animés par des professionnels de différents secteurs (cybersécurité, medtech, cleantech). Ces ateliers sont surtout orientés vers le développement des compétences business — validation d’idées, élaboration d’un Business Model Canvas (BMC) — plutôt que vers les aspects purement techniques, bien que certaines formations sur le déploiement et les processus aient aussi été offertes.

Le problème identifié : l’AML manuel et vieillissant

Chronhr s’attaque à un problème concret dans le domaine de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML). Les fondateurs ont observé que les systèmes actuels utilisés par les institutions financières sont désuets, que l’extraction de données prend énormément de temps au détriment de l’analyse, et que les erreurs humaines sont fréquentes en raison de la nature répétitive du travail. Les analystes doivent traiter un grand nombre de cas quotidiennement, ce qui crée un arriéré constant. À cela s’ajoute une pression réglementaire croissante au Canada, notamment de la part du CANAFE (Centre d’analyse des opérations et déclarations financières du Canada) et de FINTRAC. Toute entreprise disposant d’un système de transactions — banques, sociétés de services monétaires, entreprises fintech, crypto, immobilier, casinos, assurances et prêteurs — doit se conformer à ces obligations, sous peine de sanctions financières sévères en cas de blanchiment non détecté.

La solution technique

Chronhr propose une équipe d’agents virtuels d’intelligence artificielle qui automatise les tâches répétitives liées à la collecte de données, à l’analyse et à la rédaction de rapports pour les analystes AML. Le système est conçu pour être modulaire et s’intègre aux infrastructures existantes plutôt que de les remplacer entièrement. Concrètement, lorsqu’une alerte est générée par un système externe détectant une transaction suspecte, Chronhr crée automatiquement un dossier (case) regroupant les alertes pertinentes. Un orchestrateur mobilise ensuite plusieurs agents pour aller chercher des données dans les bases de transactions, les dossiers KYC (Know Your Customer) et les listes réglementaires gouvernementales, afin notamment de vérifier si une personne est politiquement exposée.

Le traitement combine des règles dét

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