Atlas AI

Des modèles qui lisent, comparent et contrôlent.

Conçus pour les écritures arabe et latine et pour des documents venus du monde entier. Cette page dit ce que fait chaque technologie aujourd'hui, et ce qui est encore en préparation.

langues lues : arabe, français, anglais
3
écritures : latine et arabe
2
types de pièces d'identité, tout pays émetteur
4
types de documents intégrés, plus vos types personnalisés
10
modèles de visage et de vivant
4
signaux d'attaque de présentation
6

Nos technologies

Huit briques, une vérification.

Chaque brique se retrouve dans un ou plusieurs produits. Ce qui n'est pas encore disponible porte la mention « Bientôt ».

Vérification de documents

Authenticité, cohérence et validité des pièces

La pièce est reconnue (pays, type, version), ses champs sont extraits puis confrontés entre eux et à ce que le client a déclaré.

  • Cartes d'identité, passeports, titres de séjour, permis de conduire
  • Type et pays de la pièce comparés au choix du client
  • Date d'expiration contrôlée

OCR & VLM multilingue

Arabe, français et anglais

La reconnaissance de caractères et des modèles vision-langage lisent le document dans sa langue et rattachent chaque valeur au bon champ, avec un niveau de confiance.

  • Arabe, français et anglais, documents bilingues compris
  • Confiance par champ, revue sous votre seuil
  • Validations métier : clés de contrôle, dates, montants

Lecture MRZ & puce

MRZ contrôlée ; puce NFC bientôt

La zone de lecture automatique est lue, ses clés de contrôle vérifiées, puis recoupée avec les champs imprimés. La lecture de la puce se fera depuis le SDK mobile.

  • Clés de contrôle de la MRZ vérifiées
  • Écart entre MRZ et champs imprimés : revue
  • Puce NFC : vérification de la signature des données côté serveur, lecture depuis le SDK mobile bientôt

Reconnaissance faciale

Selfie comparé à la photo de la pièce

Le visage est détecté sur la pièce et sur le selfie, puis comparé : le score est confronté à votre seuil, et le résultat reste explicable.

  • Selfie comparé au portrait de la pièce
  • Selfie comparé aux visages de référence d'un client connu
  • Seuil réglable par client

Détection du vivant

Passive, contre les fraudes de présentation

Une détection passive, sur un seul selfie : aucun geste demandé. Elle signale les fraudes de présentation connues.

  • Écran rejoué
  • Photo imprimée ou photocopiée
  • Portrait de la pièce présenté comme selfie
  • Plusieurs visages, visage absent, capture trop faible

Détection des deepfakes

Bientôt

En préparation

La détection des visages générés et des flux vidéo injectés dans la caméra est en préparation. Elle n'est pas encore disponible.

  • Visages générés ou modifiés
  • Attaques par injection de flux vidéo

Détection de falsification documentaire

Photocopies, écrans rejoués, MRZ incohérente

L'image de la pièce est analysée pour repérer les captures qui ne sont pas l'original, et la MRZ trahit les champs modifiés.

  • Photocopie et écran rejoué détectés
  • Reflets, flou et résolution insuffisante signalés
  • MRZ incohérente avec les champs imprimés
  • Falsification des justificatifs : en préparation

Translittération des noms arabe/latin

Un même nom reconnu dans les deux écritures

Un même nom s'écrit de plusieurs façons en lettres latines, et différemment en arabe. Le filtrage rapproche ces variantes et explique chaque score.

  • Arabe et latin comparés directement
  • Variantes d'orthographe et particules (Ben, Bin, Al, El)
  • Un score par entrée, avec un seuil réglable

Notre façon de faire

Des modèles qu'on peut expliquer.

  • Chaque modèle est inventorié

    Les modèles embarqués sont listés avec leur source, leur licence et leur empreinte, et vérifiés à chaque construction.

  • Des scores, pas des boîtes noires

    Chaque contrôle rend un statut, un score et des motifs lisibles, les mêmes dans l'API, la console et les webhooks.

  • Évalués avant d'être annoncés

    Nos modèles sont évalués sur des jeux de test synthétiques ; une évaluation sur des données réelles, collectées avec consentement, précédera tout chiffre publié.

  • Un humain quand il le faut

    Les cas ambigus vont en revue : vos analystes tranchent, et leurs décisions restent tracées.

Voir en action

Testez les modèles sur des identités synthétiques.

Le bac à sable fournit des identités et des documents synthétiques : vous voyez chaque contrôle, son score et ses motifs, sans aucune donnée réelle.