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Système de détection de fraude financière temps réel — XGBoost + FastAPI + Claude Haiku + Streamlit | West African Mobile Money fraud detection # Fraud Detection — Fintech Afrique de l'Ouest Système complet de détection de fraude financière pour le marché **Mobile Money** en Afrique de l'Ouest, combinant machine learning (XGBoost) et analyse IA (Claude Haiku). --- ## Contexte & problématique Le Mobile Money (Orange Money, Wave, MTN MoMo) est le principal mode de paiement en Afrique de l'Ouest, mais reste exposé à la fraude internationale : transactions nocturnes vers des corridors à risque (Sénégal → Russie, Chine, Dubaï), montants anormaux pour le marché local. Ce système détecte ces patterns **en temps réel** et génère un rapport d'analyse en langage naturel via LLM. --- ## Demo ### Dashboard temps réel (Streamlit) ### API REST documentée (Swagger UI) --- ## Architecture ``` PostgreSQL (transactions) │ ▼ ml/fraud_model.py ──► XGBoost + LabelEncoders ──► MLflow (tracking) │ │ │ ml/fraud_model.pkl │ │ ▼ ▼ domain/ (règles métier partagées : nuit, gros_montant, international) │ infrastructure/ (adapters : XGBoost, OpenRouter, Postgres) │ FastAPI :8001 (composition root) ┌─────────┴──────────┐ POST /predict GET /stats │ GET /transactions PredictFraudUseCase │ Claude Haiku (rapport LLM) │ Streamlit :8501 (dashboard) ``` Architecture hexagonale (ports & adapters) : `domain/` porte la logique métier pure, `application/` orchestre les cas d'usage, `infrastructure/` fournit les adapters concrets (ML, LLM, DB), `api/main.py` assemble le tout au démarrage. Détails dans `CLAUDE.md`. --- ## Stack technique | Outil | Rôle | |-------|------| | **PostgreSQL** (Docker) | Stockage des transactions (users → comptes → transactions) | | **XGBoost** | Classification binaire fraude/normal | | **MLflow** | Tracking des expériences, versioning du modèle | | **FastAPI** | API REST — predict / stats / transactions | | **Claude Haiku** (OpenRouter) | Rapport d'analyse en langage naturel | | **Streamlit** | Dashbo …