Une équipe de l’Université de sécurité publique du peuple de Chine affirme avoir conçu un système d’intelligence artificielle capable d’identifier 89,4 % des transactions illicites en cryptomonnaies. Ce score, publié dans le Journal of Chinese Intelligence, repose sur l’analyse de graphes blockchain couplée à un grand modèle de langage. Reste à savoir si la précision affichée tient face aux volumes réels des principales blockchains.
🔑 En bref
- Un modèle d’IA formé à l’Université de sécurité publique du peuple atteint 89,4 % de précision sur les transactions crypto illicites.
- L’architecture combine analyse de graphes blockchain et module de mémoire attaché à un grand modèle de langage.
- Le taux d’erreur de 10,6 % génère mécaniquement un volume élevé de faux positifs sur les flux réels de Bitcoin et Ethereum.
- La Chine interdit toute activité crypto depuis septembre 2021 et a poursuivi 3 259 personnes pour blanchiment en 2025.
- Chainalysis, Elliptic et TRM Labs dominent déjà ce marché, mais l’outil chinois est formé au sein même de la police.
Un modèle né dans les rangs de la police chinoise
L’étude, pilotée par le Dr Sun Jingchao, expert en cybersécurité et en enquêtes criminelles, décrit un dispositif qui dépasse la simple traçabilité on-chain. Le modèle s’appuie sur un module de mémoire couplé à un grand modèle de langage pour interpréter le contexte de chaque transaction et détecter les pratiques commerciales transfrontalières et pseudonymes typiques de la criminalité financière crypto.
Le cœur analytique reste l’analyse de graphes. Chaque blockchain peut être visualisée comme un réseau d’adresses reliées par des transferts. Le système trace des profils comportementaux en croisant la fréquence des envois, les montants, la profondeur des chaînages et la proximité avec des grappes d’adresses déjà étiquetées : marchés du darknet, portefeuilles de rançongiciels, escroqueries documentées.
« Ces travaux offrent une solution précise, généralisable et explicable pour détecter les transactions illicites en cryptomonnaie et proposent une feuille de route technologique novatrice aux autorités de régulation. »
Dr Sun Jingchao, Université de sécurité publique du peuple
Cette approche n’est pas inédite. Chainalysis, Elliptic et TRM Labs commercialisent des outils similaires depuis plusieurs années. La différence vient du commanditaire : un laboratoire qui forme les futurs officiers de police chinois, alignant la recherche académique sur les priorités opérationnelles du ministère de la Sécurité publique.
Une précision d’essai clinique qui s’effrite à l’échelle
Le score de 89,4 % a été obtenu sur un jeu de données étiquetées, dans un cadre contrôlé. Appliqué aux flux réels, le calcul devient moins flatteur. Un taux d’erreur de 10,6 % sur les quelque 1,4 million de transactions traitées cumulativement par Bitcoin (environ 400 000) et Ethereum (plus d’un million) génère une avalanche de signalements à vérifier manuellement.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Précision affichée | 89,4 % |
| Taux d’erreur | 10,6 % |
| Transactions Bitcoin/jour | ~400 000 |
| Transactions Ethereum/jour | >1 000 000 |
| Faux positifs estimés (ETH) | ~106 000/jour |
Un tel système ne condamne personne. Il hiérarchise des pistes et réduit le temps d’enquête. La valeur ajoutée, c’est le coût en heures d’enquêteur pour retrouver de l’argent sale sur une chaîne publique, pas la capacité brute à l’identifier.
Une répression chinoise déjà bien engagée
Le déploiement de cet outil s’inscrit dans une politique répressive ancienne. En septembre 2021, la Banque populaire de Chine a classé toute activité liée aux cryptomonnaies parmi les activités financières illégales, quelques mois après avoir chassé les mineurs du territoire. En mai 2021, les institutions d’État avaient déjà averti les acheteurs qu’ils ne bénéficieraient d’aucune protection. En juin 2021, les banques et plateformes de paiement avaient reçu l’ordre de cesser de faciliter les transactions.
Les chiffres traduisent l’ampleur du revirement. En septembre 2019, la Chine concentrait encore 75 % de l’énergie mondiale dédiée au minage de Bitcoin. En avril 2021, ce chiffre était tombé à 46 %. Le prix du Bitcoin avait perdu plus de 2 000 dollars lors de l’annonce de septembre 2021.
Le marché n’a pas disparu, il a migré. L’USDT reste la monnaie de compte des bureaux de change clandestins (dīxià qiánzhuāng), qui permettent de contourner le plafond de conversion de 50 000 dollars par an et par habitant. Selon le Parquet populaire suprême, 3 259 personnes ont été poursuivies pour blanchiment lié aux cryptomonnaies et au système bancaire parallèle en 2025.
Un arsenal juridique renforcé
Une interprétation commune de la Cour populaire suprême et du Parquet populaire suprême, entrée en vigueur en août 2024, inscrit explicitement les transactions en actifs virtuels parmi les canaux de blanchiment sanctionnés. Les précédents judiciaires donnent la mesure des sommes en jeu.
| Affaire | Saisie | Année |
|---|---|---|
| Pyramide PlusToken | 194 775 BTC + 833 083 ETH | 2020-2021 |
| Chen Zhi (Prince Group) | 127 271 BTC (DOJ US) | 2025 |
| Volume illicite crypto 2024 | 40,9 à 50+ Mds$ | 2024 |
La saisie record de 127 271 BTC à Chen Zhi, fondateur du Prince Group cambodgien accusé d’industrialiser les arnaques sentimentales, constitue la plus grosse confiscation jamais réalisée par le département de la Justice américain. Elle illustre la porosité entre les juridictions et la portée transnationale de ces enquêtes.
La traçabilité contre-attaque, mais les criminels aussi
La blockchain offre ce qu’aucun système bancaire ne fournit : un registre public, horodaté, exhaustif et rejouable depuis le premier bloc. Chainalysis estime à 40,9 milliards de dollars les flux reçus par des adresses illicites identifiées en 2024, un chiffre relevé au-delà de 50 milliards de dollars après attribution de nouvelles adresses. En face, l’Office des Nations unies contre la drogue et le crime chiffre le blanchiment mondial entre 2 et 5 % du PIB, soit 800 à 2 000 milliards de dollars par an, dont l’écrasante majorité circule par des canaux qui ne laissent aucune trace algorithmiquement exploitable.
Les blanchisseurs ne restent pas immobiles. Ponts inter-chaînes, mixers, cryptomonnaies de confidentialité et courtiers de gré à gré servent précisément à casser les graphes que ces modèles apprennent à lire. Dans un pays où la détention de crypto est tolérée mais où toute activité liée est illégale, la frontière entre police financière et surveillance de masse tient à un réglage de seuil. Le classificateur à 89,4 % n’a aucune opinion sur la nature de l’infraction qu’il signale : il prédit une probabilité, pas un délit.
Conclusion : la précision ne suffit pas, le seuil non plus
L’IA de l’Université de sécurité publique du peuple démontre qu’un modèle entraîné par la police chinoise peut rivaliser avec les solutions commerciales occidentales. Le chiffre de 89,4 % circule désormais comme un argument d’autorité dans les discussions sur la surveillance crypto. Trois scénarios se dessinent. Si le modèle est déployé à grande échelle, la pression sur les utilisateurs chinois augmente mais le marché offshore se renforce. Si les polices provinciales l’intègrent à leurs outils existants (SlowMist, Beosin), le gain marginal de productivité sera réel mais limité. Si, enfin, la coopération internationale progresse, ce type de classificateur pourrait être mutualisé. La course entre graphes algorithmiques et ingénierie d’évasion ne fait, elle, que commencer.
Sources
- Journal du Coin — La Chine dégaine une IA policière à 89,4 %
- South China Morning Post — Chinese police AI algorithm tracks Bitcoin money laundering
- Vietnam.vn — Outil AI de la Chine pour traquer le blanchiment Bitcoin
- Le Monde — La Chine juge illégales toutes les transactions en cryptomonnaies
- BBC Afrique — La Chine déclare illégales les activités liées aux cryptomonnaies
Cet article est publié à titre informatif et éducatif. Il ne constitue en aucun cas un conseil en investissement. Faites vos propres recherches (DYOR) avant toute décision.
