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Fraude BNPL pendant les soldes : pourquoi janvier et juillet sont les mois les plus risqués

Chaque année, les soldes enregistrent un pic de fraude spectaculaire : 7,2% de taux de fraude contre 4,7% en temps normal, soit +53%1.

Pour les acteurs du Buy Now Pay Later, c’est la tempête parfaite. Et les fraudeurs le savent.

En janvier 2025, les pertes liées à la fraude BNPL ont atteint 18 millions d’euros en France pendant les trois semaines de soldes2.

Les 4 types de fraude BNPL pendant les soldes

1
Identités synthétiques (40% des cas)
Le fraudeur crée une fausse identité en mélangeant informations réelles (volées) et fictives. Il ouvre un compte BNPL, réalise quelques petits achats pour bâtir un historique, puis passe une grosse commande pendant les soldes et disparaît. Exemple : premier achat 50€, deuxième 150€, troisième 800€ (iPhone soldé) avec défaut de paiement.
2
Prise de contrôle de compte (25% des cas)
Le fraudeur pirate le compte d’un client légitime via phishing ou credential stuffing. Il change l’adresse de livraison, garde l’adresse de facturation pour passer les contrôles, puis commande pour 1 200€ d’électronique soldé. Le client découvre la fraude 15 jours plus tard.
3
Fraude première partie (20% des cas)
Un client légitime achète sans intention de rembourser. Profil type : jeunes 18-30 ans (68% des utilisateurs BNPL3), revenus instables, découverts fréquents. Pendant les soldes, ils multiplient les achats impulsifs sans capacité réelle de remboursement.
4
Wardrobing (15% des cas)
Particulièrement fréquent dans la mode. Le client achète un vêtement, le porte pour un événement, puis le retourne. D’après Oneytrust, 10% des retours mode sont abusifs, avec des pertes moyennes de 160 K€ par trimestre pour un grand retailer4.

Pourquoi les soldes créent la tempête parfaite

  • Volume x3 : les transactions BNPL triplent en janvier et juillet. Les équipes fraude sont débordées.
  • Pression temporelle : « offre valable 24h » crée une urgence. Les marchands privilégient la conversion sur la sécurité.
  • Produits haute valeur : électronique -40%, mode luxe -50%. Facilement revendables sur Leboncoin.
  • Nouveaux clients : impossible de distinguer un nouveau client légitime d’une identité synthétique.
  • Nouveaux marchands : certains activent le BNPL uniquement pour les soldes. Pas de données historiques.

Comment les acteurs BNPL se préparent

Vérification renforcée

Alma, Oney et Klarna durcissent les contrôles pendant les soldes : biométrie pour nouveaux comptes, plafonds abaissés (600€ au lieu de 1 500€), délai de livraison imposé (72h minimum).

Machine learning adaptatif

Les modèles de scoring sont réentraînés chaque semaine. Détection des patterns suspects : même IP pour 15 comptes, même métadonnée pour 20 clients, achats multiples du même produit en 1h.

Partage de données

Certains acteurs partagent les listes de fraudeurs identifiés, sur le modèle Cifas UK. L’ACPR et la Banque de France encouragent cette démarche5.

3 actions pour limiter les pertes

1
Activer la vérification renforcée dès le 1er janvier
Biométrie obligatoire pour les nouveaux comptes, double authentification pour montants >500€, validation manuelle pour profils à risque.
2
Monitorer les patterns en temps réel
Alertes automatiques : plus de 3 commandes du même produit en 24h, changement d’adresse après ouverture compte, même carte sur 5 comptes différents.
3
Partager les données de fraude
Collaborer avec les autres acteurs BNPL. Un fraudeur bloqué chez Alma peut tenter chez Oney le lendemain. Le partage réduit les pertes globales.

Les soldes représentent 15% du chiffre d’affaires annuel du BNPL, mais 40% des pertes liées à la fraude6.

Vérification instantanée adaptée aux pics d’activité

Meelo combine score KYC, authentification documentaire intelligente et vérification IBAN à la source pour valider l’identité et la solvabilité en 2 à 5 secondes. Notre scoring s’adapte automatiquement aux périodes à risque comme les soldes.

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Sources

¹ Oneytrust, « Panorama fraude France 2025 »

² Oneytrust, « Pertes fraude BNPL soldes janvier 2025 »

³ EBA, « Consumer Trends Report 2024/2025 »

⁴ Oneytrust, « Prévention fraude e-commerce luxe », août 2025

⁵ ACPR, « Recommandations partage données fraude BNPL », 2025

⁶ Deloitte, « BNPL perspectives et défis », janvier 2023