Marco Schreyer du CDF, en collaboration avec des chercheurs de la Deutsche Bundesbank et de l’Université de St-Gall, présente une nouvelle approche pour la détection d’irrégularités dans les données tabulaires. Cette méthode innovante, appelée Diffusion-Scheduled Denoising Autoencoder (DDAE), combine les modèles de diffusion avec les autoencodeurs pour améliorer significativement la détection d’irrégularités dans les données financières et d’audit. Les résultats montrent une amélioration allant jusqu’à 65% par rapport aux méthodes conventionnelles, ouvrant de nouvelles perspectives pour l’audit numérique et la détection de fraude.