L'Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) a récemment publié une étude de cas édifiante sur la détection d'un schéma complexe de fraude impliquant des pots-de-vin et des conflits d'intérêts dans l'industrie automobile. Cette analyse approfondie met en lumière les mécanismes de la fraude et les moyens de la détecter.
Dans cette affaire, un responsable des achats d'un important constructeur automobile avait mis en place un système sophistiqué de pots-de-vin avec plusieurs fournisseurs. En échange de l'attribution de contrats, il recevait des commissions occultes représentant un pourcentage significatif de la valeur des marchés.
Plusieurs red flags ont permis de détecter la fraude :
- Des prix anormalement élevés par rapport au marché
- Des attributions répétées aux mêmes fournisseurs
- L'absence de mise en concurrence effective
- Des liens suspects entre le responsable et certains fournisseurs
- Des marges inhabituellement élevées chez les fournisseurs concernés
L'enquête a mobilisé plusieurs techniques d'investigation :
- Analyse des données transactionnelles
- Examen approfondi des processus d'appels d'offres
- Vérification des liens capitalistiques
- Entretiens avec les parties prenantes
- Analyse forensique des communications
Cette affaire souligne l'importance de :
- Mettre en place des contrôles renforcés sur les processus d'achat
- Former les équipes à la détection des signaux d'alerte
- Effectuer des due diligences approfondies sur les fournisseurs
- Instaurer une rotation régulière des postes sensibles
- Développer les outils d'analyse de données
• Renforcer la cartographie des risques de corruption en intégrant spécifiquement les risques liés aux achats et aux conflits d'intérêts
• Mettre en place des contrôles de second niveau dédiés sur les processus d'attribution des marchés
• Déployer des outils d'analyse de données pour détecter les anomalies dans les transactions
• Former les équipes opérationnelles à la détection des signaux d'alerte
• Renforcer les procédures de due diligence sur les tiers
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