Chaque jour, des millions de transactions Mobile Money circulent en Afrique de l'Ouest. Mais que se passe-t-il quand quelqu'un accède à votre compte et vide votre solde en 3 minutes ? Les systèmes traditionnels basés sur des règles statiques ne suffisent plus.

Dans cette session, nous construirons un système de détection de fraude en temps réel sur Google Cloud :

• Explorer un dataset réel de transactions frauduleuses avec BigQuery
• Entraîner un modèle avec Vertex AI AutoML, sans écrire une ligne de ML
• Créer une API Spring Boot qui analyse chaque transaction en temps réel
• Déployer sur Cloud Run avec Pub/Sub pour une architecture event-driven

Ce talk s'adresse aux développeurs qui veulent intégrer l'IA dans leurs applications concrètes sans être data scientist. Pas besoin d'API Mobile Money — tout repose sur des données simulées. Le code complet sera partagé sur GitHub.

Objectifs d'apprentissage :

1. Utiliser Vertex AI AutoML pour un cas d'usage concret africain
2. Intégrer un modèle ML dans une API Spring Boot
3. Déployer une architecture serverless sur Cloud Run
4. Comprendre un pipeline event-driven avec Pub/Sub et BigQuery