Vision par ordinateur dans iGaming

1) Pourquoi CV-piplines iGaming-plate-forme

KYC/AML : OCR des documents, authentification, liveness/anti-spoofing.
Antifrod/risque : détection de bots/multi-accounts (comportementaux + visuels), détection de « screening » et d'appareils proxy.
Marketing/ASO : modération créative (texte/caractères/notation 18 +), sighty de marque, éléments visuels A/B.
Opérations/QA : tests de régression automatiques de l'IU, télémétrie visuelle des lagunes/arêtes.
Strimes/réseaux sociaux : extraction d'événements, logos, jeux/fournisseurs, tonalité et violations.
Jeu responsable : contrôle des communications visuelles (pas de patterns agressifs pour les groupes vulnérables).

2) Scénarios et solutions clés

2. 1 KYC : document + visage

OCR : extraction du nom/date/numéro de document, validation du format, comparaison avec la demande.
Face match : comparaison des selfies avec la photo du document.
Liveness : signes passifs (micro-motion, Moiré, blink) et actifs (prompt-challenge).
Authenticité du document : filigrane/fond/micro, détection Photoshop.

2. 2 Antifrod et sécurité

Device cam check (si autorisé) : signes de lecture à partir de l'écran/masque.
Multi-account : combinaison des signaux CV (selfie/arrière-plan) avec le comportement et le graphe des appareils.
Politiques de contenu : verrouillage des images des cartes de paiement/passeports dans les canaux ouverts.

2. 3 Marketing/Création/ASO

Modération : détection de caractères/slogans interdits, « 18 + », QR/références, paris.
Marque-coffre-fort : conformité aux hayds par logo, couleurs, emplacement.
A/B : Analyse automatique de la composition (CTA, contraste, « charge »), corrélation avec CTR/CR.

2. 4 Strimes et vidéos (jeux/eSports/influenceurs)

Logo/Game detection : compteurs d'affichage promotionnel des fournisseurs.
Highlight mining : clips sur les événements (gros gain/bug/rupture de connexion).
Modération vidéo : Classement R, contenu de jeu par heure de projection/juridiction.

2. 5 UI/QA

Régression visuelle : comparaison des captures d'écran par page/version/appareil.
Télémétrie optique : trame-temporelle, passe du rendu, éléments « clignotants ».
Accessibilité : vérifiez le contraste/kegl/alt-texte dans les créations et les pages.

3) Architectures et déploiements

On-device (SDK mobile, WebAssembly) : liveness/OCR instantané sans envoyer de trames (privacy by default).
Edge (RoR/région) : faible latence et géo-isolation des données/clés.
Nuage : modèles lourds (détection, segmentation, analyse vidéo), tâches asynchrones.
Inference confidentielle : TEE/SGX pour les paiements VIP/; convoyeurs protégés.
Hybride : une pré-validation facile sur l'appareil → une vérification précise sur edge/cloud.

4) Données et augmentations

Collecte : consentement, camouflage PII, géo-politique de stockage.
Synthétique : génération de documents/selfies avec variations d'éclairage/angle/bruit ; domain randomization.
Augmentations : blur, motion, glare, print-scan, écran sur écran (screen re-capture), artefacts JPEG.
Équilibre : les classes « descente », « photo de l'écran », « masque », « multi-exposition » sont au moins positives.
Marquage : apprentissage actif ; QA-double vérification des cas controversés.

5) Modèles et modèles

Classification/détection : YOLOv8/YOLOv9, EfficientDet, ViT/DETR ; pour les logos - détecteurs spécialisés.
Segmentation : SegFormer/Mask2Former (arrière-plan/masques, document-contour).
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification; soutien multilingue.
Face : ArcFace/FaceNet pour les embouteillages ; Anti-spoof CNN/ViT; liveness par micro-moteurs.
Vidéo : SlowFast/X3D/TimeSformer ; pour les highlights - classificateurs d'événements + filtres basés sur l'énergie.
Multimodalité : Modèles de type CLIP pour créatifs (image + texte).

6) Piplines (vue de bout en bout)

6. 1 KYC/Liveness (edge + cloud)

1. On-device : cadre qualificatif (netteté/éclairage) → liveness passif.
2. Edge : Document OCR, comparaison face-embedding, chèque de descente ; risque-score.
3. Cloud : vérification manuelle des cas controversés (HITL), audit, journal DSAR.

6. 2 Modération créative

1. Ingest des créateurs (de DAM/Adminka) →

2. Détection de texte/caractères/logos →

3. Classification « allow/flag/deny » par juridiction →

4. API dans le moteur publicitaire + reporting.

6. 3 Régression visuelle de l'IU

1. Générateur de scripts/captures d'écran par périphériques/sites →

2. Per-pixel/per-objet comparaison + tolérances →

3. Alert dans PR/CI ; l'auto-image avant/après.

7) Métriques de qualité et SLO

En outre : Bias/Fairness par peau/éclairage/appareil photo ; Privacy (fuites de trames/logs PII nulles).

8) Sécurité, vie privée et conformité

Biometrics-by-design : minimisation/localisation (on-device), cryptage, durée de conservation par stratégie.
Tokénisation des embeddings faciaux, interdiction de la réversibilité, clés séparées.
DSAR/suppression : recherche par jeton du sujet, cryptographie.
Legal Hold : gel des vidéos/images pour les enquêtes.
Juridictions : géo-isolation des données/clés, règles différentes 18 +/publicité.
Audit : Inference/solutions logs immuables (WORM), explication des cas limites.
Astuces des attaquants : protection contre la re-capture, les patterns adversariaux, la limitation des taux.

9) Observabilité et alertes

Métriques en ligne : latency p50/95/99, taux d'erreur, saturations (GPU/CPU/IO).
Qualité : drift par éclairage/caméras/pays ; croissance de l'APCER ou du FPR.
Opération : file d'attente de cas controversés, contrôle manuel SLA.
Alerts : sursaut de passes deny/faux positifs, baisse de précision OCR.

10) Intégrations (API/contrats)

10. 1 Service KYC

yaml api: /v1/kyc/check request:
selfie: image_token document_front: image_token document_back: image_token country: "EE"
purpose: "account_opening"
response:
scores: {face_match: 0.93, spoof: 0.02}
ocr: {name: "IVAN IVANOV", dob: "1994-02-14"}
decision: "allow    manual    deny"
trace_id: "..."
privacy: {pii: true, tokenized: true}

10. 2 Modération créative

yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."

11) MLOps pour CV

Registry : modèle/données/augmentation/versions ; restrictions d'utilisation.
Sorties : shadow/canary/blue-green, rollback par FPR/latency.
Tests : golden set avec des cas « lourds » (masques, plastique éblouissant, écran repositionné).
Monitoring : drift light-fich (éclairage, netteté), bias-reporting.
Cost : INT8/FP16, sparsity, batch-size, cache de préprocesseur, routage « léger/lourd » modèle.

12) Modèles (prêt à l'emploi)

12. 1 Politique d'infériorité (SLO/Privacy)

yaml cv_service: vision.core slo:
p95_latency_ms: 300 success_rate: 0.995 privacy:
store_frames: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
monitoring:
spoof_apcer_max: 0.03 ocr_cer_max: 0.06 bias_gap_pp_max: 3

12. 2 Chèque de démarrage du module KYC

• On-device pre-validation et liveness passif inclus
• CER/WER sur golden set ≤ seuil
• Rapport bias sur les caméras/éclairages/types de documents
• Shadow 5-10 % des demandes, vérification manuelle des demandes controversées
• DSAR/suppression et Legal Hold vérifiés
• Alert APCER/BPCER et latinité

12. 3 Runbook « Croissance APCER »

1. Vérifier le dashboard par caméra/pays ; définir les segments « chauds ».
2. Passer au modèle anti-descente « lourd » sur Edge dans ces segments.
3. Serrer les seuils, activer le chèque actif (blink/prompt).
4. Mettre à jour les augmentations et le set golden ; L'après-mortem.

13) Feuille de route pour la mise en œuvre

0-30 jours (MVP)

1. KYC : OCR + face-match de base, liveness passive on-device, contrôle manuel des sujets controversés.
2. Modération créative : règles + détecteur de texte/logo ; liste de déni par juridiction.
3. L'UI-régression : des visas-photos des top écrans, PR-gejt selon diff du %.

30-90 jours

1. Anti-descente ViT, prompts actifs ; synthétique des documents/selfies.
2. Analyste vidéo des strimes : fauche/highlight ; rapports aux fournisseurs.
3. Rapports bias/fairness, drift monitoring ; canary-releases, alertes SLO.

3-6 mois

1. Inference confidentielle (TEE) pour les paiements VIP/.
2. Contrôle complet de la marque-coffre-fort et A/B créatifs avec corrélation sur CR/ARPPU.
3. Génération automatique de réseaux d'or à partir de cas controversés ; champion-challenger configi.
4. Intégrations externes avec les fournisseurs/partenaires CUS pour les webhooks signés.

14) Anti-modèles

Stockage du personnel « brut » sans besoin ni délai ; logis avec PII.
Liveness seulement actif (sans passif) ou vice versa.
Seuils universels pour tous les pays/caméras/scènes (ignorer la saisonnalité/lumière).
L'absence de golden set et de bias audit → « bien en moyenne, mal sur les bords ».
Lancez des modèles lourds sans profilage et sans budgets de latitude/coût.
La modération des créations « dernière étape » avant la sortie est coûteuse et tardive.

15) Sections connexes

KYC/AML et contrôle d'accès, pratiques DataOps, MLOps : exploitation de modèles, API analytiques et métriques, analyse de sens des commentaires, alertes des flux de données, éthique et transparence des données, politiques de stockage des données.

Total

La vision par ordinateur n'est pas un « réseau neuronal séparé », mais une partie de la chaîne de production de données et de risques : de la vie privée sur appareil et géo-isolation aux MLOps et alertes de qualité. La bonne architecture CV réduit les frondes et les contrôles manuels, accélère KYC, rend le marketing sûr et mesurable et le produit plus stable et plus abordable.