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Fraude fiche de paie

Une fausse fiche de paie ressemble à une vraie — jusqu'à ce que vous examiniez la structure du fichier

Les équipes RH, les analystes crédit et les gestionnaires locatifs acceptent les fiches de paie PDF comme justificatif de revenu. Les fraudeurs le savent. Ils reproduisent la fiche dans Microsoft Word avec le logo de l'employeur ciblé, gonflent le salaire, exportent en PDF et soumettent le dossier. La vérification visuelle ne détecte rien — l'analyse structurelle, si.

~3 sec.
par document
35 contrôles
couches forensiques
Dès $15
par mois
1 500+
docs/mois avec Growth
Périmètre

htpbe? analyse la couche structurelle du fichier PDF — celle qui enregistre toutes les modifications, y compris les plus invisibles. Nous n'inspectons pas les hologrammes, les photos prises sur téléphone ni la biométrie d'identité. Si votre problème de fraude concerne des fiches de paie PDF falsifiées ou altérées numériquement, nous sommes l'outil le plus ciblé pour y répondre.

Lorsque htpbe? retourne INCONCLUSIVE sur une fiche de paie, l'interprétation dépend de l'employeur : pour un grand groupe (Sage Paie, ADP, Cegid, Silae), INCONCLUSIVE constitue un signal de fraude à haut niveau de confiance — les fiches authentiques portent la signature du logiciel de paie. Pour un petit employeur qui utilise Word de façon légitime, INCONCLUSIVE correspond au résultat attendu par défaut.

Comment ça se présente

Un appel REST, un verdict déterministe

Soumettez le PDF. L’API renvoie INTACT, MODIFIED ou INCONCLUSIVE avec des marqueurs nommés — en environ trois secondes.

À quoi ça ressemble concrètement

À quoi ressemblent réellement les fausses fiches de paie

Trois mécaniques de fraude réelles que nous détectons au niveau de la couche structurelle du PDF.

01

Fiche entièrement falsifiée dans Microsoft Word

Aucun employeur réel n'est impliqué. Le candidat fabrique la fiche dans Word avec le logo de l'employeur prétendu, inscrit un salaire majoré, exporte en PDF. Le champ Producer indique Microsoft Word — et non le logiciel de paie (Sage, Cegid, Silae, ADP) dont sont issus les documents authentiques.

02

Fiche réelle avec montant modifié après émission

Le candidat dispose d'une fiche authentique, mais le salaire est insuffisant pour le crédit ou le bail visé. Il ouvre le PDF dans un éditeur, modifie le montant et enregistre. La table xref révèle une mise à jour incrémentale — preuve structurelle irréfutable de la modification après émission.

03

Générateur en ligne sans employeur réel

Des générateurs en ligne proposent des « fiches de paie en quelques clics » et produisent des PDF arborant des en-têtes d'entreprises fictives. Le champ Producer trahit la chaîne d'outils utilisée (Chrome Headless, Puppeteer, wkhtmltopdf, ReportLab) — jamais le logiciel de paie d'un employeur réel.

L'ampleur

~10–15%
des dossiers de crédit et de location contiennent des justificatifs de revenu falsifiés
15 000 € +
de perte moyenne par dossier de crédit frauduleux impliquant une fausse fiche de paie
~3 sec.
par fiche de paie analysée via API

Pourquoi vos vérifications actuelles passent à côté

Les plateformes KYC vérifient l'identité. Elles ne vérifient pas le fichier.

L'extraction OCR lit les montants. Elle ne lit pas l'origine du PDF.

Les plateformes KYC (Onfido, Jumio, Sumsub, Ariadnext) extraient les données par OCR et vérifient les identités — elles ne peuvent pas déterminer si le PDF sous-jacent est issu du logiciel de paie de l'employeur ou a été fabriqué sur un poste de bureau. Les API d'agrégation bancaire (Bridge, Tink, Powens) transmettent les données de compte directement depuis la banque — un atout, mais qui ne couvre pas la fiche de paie en tant que telle. htpbe? analyse la structure du fichier (Producer, xref, métadonnées, flux d'images) et produit des signaux structurels de fraude en amont de la décision de crédit ou de la signature du bail.

Résultats en moins de 3 secondes30 à 1 500+ documents/moisDès $15/mois
Comment ça fonctionne

Cinq couches forensiques, un verdict déterministe

Chaque PDF reçu passe par le même pipeline structurel — sans entraînement de modèle ni seuils à configurer.

01

Analyse des métadonnées

Horodatages de création et de modification, champs Producer et Creator, métadonnées XMP — la première couche expose les manipulations de base.

02

Structure du fichier

Tables xref, chaîne de trailer, mises à jour incrémentielles. Toute modification après export laisse une empreinte structurelle ici.

03

Signatures numériques

Intégrité de la chaîne de signature et modifications post-signature — signaux à niveau de certitude déterministe.

04

Intégrité du contenu

Polices, objets, contenu incorporé, assemblage des pages. Les modifications multi-sessions et les objets insérés sont visibles à ce niveau.

05

Verdict avec marqueurs

Résultat déterministe : INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE, avec des marqueurs nommés pour chaque constat — adapté à la piste d’audit.

Types de documents

Fiches de paie et justificatifs de revenu que nous vérifions

Chaque type listé ci-dessous est analysé au niveau de la couche structurelle du fichier — pas en tant qu’image rendue.

Fiche de paie PDFBulletin de salaire PDFAttestation de salaire PDFAttestation employeur PDFJustificatif de revenu PDFAvis d'imposition PDFBulletin de paie cadre PDF
Ce que htpbe? vérifie

Capacités de détection

Signaux structurels déterministes. Aucun score probabiliste, aucun entraînement de modèle.

Signature Producer de la fiche

Les fiches de paie authentiques des grands employeurs sont générées par des logiciels de paie (Sage Paie, Cegid, Silae, ADP, PayFit, Lucca). Lorsque le champ Producer indique Microsoft Word, LibreOffice, Google Docs ou Chrome Headless, la fiche a été produite sur un poste de bureau — acceptable pour un petit employeur, mais signal à haut niveau de confiance dès lors que l'en-tête appartient à un grand groupe.

Trace de mise à jour incrémentale

Un export propre depuis un logiciel de paie ne contient qu'une seule table de références croisées. Toute réouverture dans un éditeur PDF et enregistrement ultérieur ajoute une seconde xref — preuve structurelle visible d'une modification post-émission du salaire ou de la date.

Chaîne de signature numérique

De nombreux grands employeurs français signent leurs fiches numériquement (PayFit, Lucca, DocuSign). Les documents authentiques portent une chaîne de signature valide. Les documents falsifiés ne présentent aucune signature, ou une chaîne invalidée — détectable quelle que soit l'apparence visuelle du document.

Artefacts de couche image dans logos collés

Dans un document authentique, les en-têtes d'entreprise font partie intégrante des objets de polices et d'images du modèle. Les logos extraits de sites web publics et collés manuellement apparaissent comme des flux d'images redondants avec des caractéristiques de compression différentes — empreinte structurelle caractéristique d'une falsification.

Écart de timestamp de modification

Sur une fiche authentique, ModDate est identique ou très proche de CreationDate (export en session unique). Un écart de plusieurs jours ou semaines sur une fiche présentée comme « fraîchement émise » constitue un signal à haut niveau de confiance d'une édition post-export.

Divergence de sous-ensembles de polices

Les fiches authentiques générées par un logiciel de paie utilisent un sous-ensemble de polices cohérent sur l'ensemble du document. Les fiches falsifiées dont les montants ont été modifiés ultérieurement présentent souvent des divergences de préfixe de sous-ensemble — empreinte révélatrice d'une composition à partir de sources multiples.

Intégration en quelques minutes

Deux appels HTTP pour vérifier toute fiche de paie

Les acheteurs peuvent passer cette section — pour les développeurs, l’intégration se résume à deux appels HTTP.

Étape 1 — soumettre le PDF

curl -X POST https://api.htpbe.tech/v1/analyze \
  -H "Authorization: Bearer $HTPBE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://your-storage/fiche-de-paie-candidat.pdf"}'

Étape 2 — lire le verdict

{
  "id": "f1i2c3h4-5e6p-7a8i-9z0e-a1b2c3d4e5f6",
  "status": "modified",
  "modification_confidence": "high",
  "modification_markers": [
    "Deux tables de référence croisée — mise à jour incrémentale",
    "Date de modification 12 jours après date de création",
    "Éditeur PDF détecté comme Producer"
  ],
  "producer": "Adobe Acrobat Pro",
  "creator": "Sage Paie",
  "creation_date": 1707091200,
  "modification_date": 1708128000,
  "has_digital_signature": false,
  "xref_count": 2,
  "has_incremental_updates": true
}

Document généré par Sage Paie — source institutionnelle. Douze jours plus tard, le fichier a été rouvert dans Adobe Acrobat Pro et réenregistré, ajoutant une seconde table xref. Verdict : modified avec une confiance élevée. Le candidat a modifié une fiche Sage authentique après son émission — vraisemblablement pour gonfler le montant du salaire avant de déposer sa demande de crédit.

Témoignages clients

Des équipes qui ont mis fin à la fraude documentaire

Les équipes conformité, finance et risque utilisent htpbe? pour détecter les PDF manipulés avant qu’ils ne deviennent des erreurs coûteuses.

Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.

Sarah M.

AP Manager

United States

We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.

Lars V.

Risk Analyst, Online Lending

Netherlands

Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.

Priya K.

HR Operations Lead

India

Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.

Julien R.

Fraud Analyst, Fintech

France

Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for verified originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.

Marta S.

Compliance Coordinator

Spain

One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.

Tariq A.

Finance Manager

United Arab Emirates

FAQ

Questions fréquentes

Oui. L'analyse est indépendante du Producer — elle inspecte chaque PDF reçu. Les fiches authentiques de Sage Paie, Cegid, Silae, ADP, PayFit, Lucca, Bodet et d'autres logiciels de paie portent des signatures Producer reconnaissables. Les fiches falsifiées dans Word, Google Docs ou des outils PDF génériques portent des signatures non institutionnelles, que htpbe? signale automatiquement.
Les API d'agrégation bancaire (Bridge, Tink, Powens) transmettent les données de compte directement depuis la banque — idéal lorsque le candidat consent à la connexion. Mais l'agrégation ne porte pas sur la fiche de paie en tant que telle, et nombre de candidats refusent de l'autoriser. htpbe? analyse le PDF lui-même — c'est un outil complémentaire à l'agrégation, non un substitut.
Oui. Toute modification de salaire implique d'ouvrir le PDF dans un éditeur et de le réenregistrer — ce qui ajoute une mise à jour incrémentale à la chaîne xref. Le verdict sera modified avec le marqueur de mise à jour incrémentale, même si le rendu visuel est irréprochable.
htpbe? retourne INCONCLUSIVE lorsqu'une fiche a été créée sur un poste de bureau et ne présente aucune trace d'édition. L'interprétation dépend de l'employeur : pour un grand groupe ou une PME recourant à Sage Paie, Cegid, Silae ou PayFit, INCONCLUSIVE est un signal à haut niveau de confiance — les fiches authentiques portent la signature du logiciel de paie. Pour un petit employeur qui utilise Word de façon légitime, INCONCLUSIVE correspond au résultat attendu par défaut. Croisez ce résultat avec les artefacts des flux d'images, les empreintes de signature et les horodatages avant de prendre une décision de rejet.

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