L'essor des outils de sécurité alimentés par l'IA dans les espaces de jeux en ligne et de crypto-gaming en Allemagne

Source : Coindoo Titre original : The Rise of AI-Powered Safety Tools in Germany’s Online Gambling and Crypto Gaming Spaces Lien original :

L’Allemagne a récemment lancé une nouvelle génération d’outils alimentés par l’intelligence artificielle sur le marché, visant à détecter les comportements nuisibles dans un marché contrôlé de jeux d’argent en ligne et de jeux crypto.

L’enquête sur la santé des joueurs dans le pays indique qu’environ 2,2 % de la population adulte, soit 1,3 million de personnes, souffrent d’un trouble du jeu, et encore plus présentent un comportement similaire. Les systèmes d’IA surveillent les sessions de pari rapides ou prolongées et peuvent émettre des notifications ou des offres pour s’auto-exclure lorsque des problèmes commencent à se manifester. Le pays se donne ainsi la capacité de surveiller et de protéger les joueurs de manière plus sophistiquée et en temps utile.

Le secteur des jeux d’argent en ligne a connu une croissance considérable dans le pays et a attiré l’intérêt tant du marché légal que du marché non réglementé. Ce secteur comporte des risques potentiels de pertes financières liées au jeu, ainsi que des risques d’addiction, de fraude et de mauvaises pratiques de pari. Cela a conduit les régulateurs et les opérateurs du secteur à concentrer leur attention sur l’utilisation de solutions technologiques.

Comment la protection des joueurs évolue dans les casinos en ligne allemands grâce à la technologie

Une étude sur le jeu révèle que 2,3 % des adultes allemands (1,3 million de personnes) souffrent de troubles du jeu. D’autres chiffres issus de la même étude suggèrent qu’une proportion plus importante de joueurs actifs présente un certain degré de problème de jeu. Ces informations ont amené les opérateurs à repenser leurs anciennes méthodes de protection des joueurs. L’adoption de technologies de surveillance est devenue une étape majeure de cette transformation.

Les systèmes enregistrent des marqueurs comportementaux pouvant indiquer une recherche de récupération de pertes (en plaçant une série de paris dans le but de récupérer des pertes précédentes), comme par exemple placer de gros paris en peu de temps, ou jouer sans interruption pendant longtemps. Lorsqu’ils détectent ces comportements, les systèmes peuvent encourager le joueur à faire une pause, émettre un avertissement ou activer des outils d’auto-exclusion.

L’industrie des jeux d’argent en ligne permet l’utilisation d’incitations économiques à faible risque, telles que des tours gratuits sans dépôt. Un site sait que ces bonus permettent au joueur de gagner quelques tours gratuits, sans nécessiter de dépôt pour obtenir ces tours. Même dans le cadre de ces incitations économiques à faible risque, les opérateurs agréés vérifient rapidement le comportement pour anticiper d’éventuels risques.

L’utilisation de l’IA a le potentiel de détecter ces comportements problématiques sur l’ensemble de l’interaction client, plutôt que de se fier uniquement à l’auto-déclaration, ce qui pourrait entraîner des conséquences après que l’IA ait permis à ces comportements problématiques de s’aggraver. Cela signifie que les opérateurs réglementés pourront intervenir de manière appropriée pour traiter la préoccupation, prévoir et réduire significativement le risque de préjudice lié au jeu en dépassant un seuil comportemental.

L’intégration de la détection automatisée des risques dans les marchés iGaming à travers diverses juridictions

La législation aide à rationaliser certains aspects pour gérer l’équilibre du risque sur les marchés de jeux en ligne. Si cette tendance est positive, de nouveaux défis importants apparaissent également. Un opérateur peut parier contre son propre joueur, le joueur peut participer à des schemes de paiement frauduleux, ou jusqu’à 80 % des activités de jeu en ligne avec des enjeux affichés peuvent se produire via des canaux clandestins.

Les joueurs non réglementés prennent des risques non protégés (c’est-à-dire, limites de dépôt, surveillance comportementale, vérification d’identité réelle, auto-exclusion, etc.), tandis que les joueurs réglementés disposant de capacités de détection automatisée des risques peuvent mieux évaluer le niveau de protection contre les risques.

L’impact de ce nouveau cadre a le potentiel d’identifier les comportements problématiques et de déclencher des comportements d’évitement positifs en temps utile, ce qui réduit le préjudice. Le rôle de l’apprentissage automatique dans l’identification des conséquences négatives du comportement de jeu.

L’apprentissage automatique élargit les capacités des systèmes de détection. Dans une étude de 2024, des chercheurs ont entraîné un modèle linguistique à détecter les comportements problématiques de jeu dans des conversations publiques. Ce modèle a obtenu un score de précision de 0,95 et un score F1 de 0,71, ce qui indique sa capacité à identifier même en présence de bruit.

La mise en œuvre de systèmes ML par les opérateurs vise à renforcer l’analyse comportementale. De tels systèmes identifient précocement les prédicteurs de comportements problématiques, tels que la détresse financière, la fixation sur le jeu ou les schémas de recherche de pertes. En tant que signal d’alarme, les chercheurs soulignent que les systèmes d’apprentissage automatique doivent toujours être réglementés conformément à la législation nationale sur la vie privée et aux principes de proportionnalité.

Dans le cadre de la détection précoce des pertes et de l’intervention, les technologies d’apprentissage automatique constituent une utilisation sociale positive de la technologie.

Le rôle de la transparence pour renforcer la sécurité du jeu crypto

En Allemagne, les applications de jeux crypto gagnent en popularité. Avec leur enregistrement immuable, la technologie blockchain offre une opportunité d’assurer la responsabilité des systèmes transparents. Cela permet aux régulateurs et aux opérateurs de vérifier et de documenter les transactions, d’identifier les schémas de dépôts et de retraits inhabituels, et d’évaluer l’intégrité des jeux.

Il existe plusieurs niveaux de supervision lorsque les opérateurs utilisent la blockchain en complément de la surveillance par IA et ML. Par exemple, si la blockchain enregistre et vérifie toutes les transactions financières, la technologie IA peut surveiller l’activité des joueurs dans le jeu. De cette façon, même les régulateurs bénéficient d’une supervision supplémentaire. D’un autre côté, les joueurs ont un accès accru aux opérateurs de jeux, qui sont potentiellement plus sûrs et plus transparents qu’auparavant.

Il existe un risque que les irrégularités dans le jeu crypto s’améliorent. Cela signifie que les opérateurs de jeux vont trouver des moyens plus sophistiqués de dissimuler des activités de jeu illégales. Il y a un danger que certains opérateurs de jeux crypto qui tentent d’éviter la réglementation deviennent plus habiles et trouvent des moyens d’éviter d’être manipulés ou de dissimuler des irrégularités.