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Bonne pratique Importée

Le service des douanes malaisien associe des scanners IA à un record de 1,88 milliard RM de saisies

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En 2025, le JKDM a déployé 134 scanners équipés d'IA aux postes-frontières, année où les saisies de marchandises de contrebande et de fraude douanière ont augmenté de 15,3 % pour atteindre un record de 1,88 milliard RM sur 7 097 dossiers — bien que les affirmations d'exactitude de l'agence soient auto-déclarées.

134
Machines de scannage dotées d'IA déployées
1.88 billion RM
Valeur des saisies en 2025 (2025)
7,097
Dossiers de saisie en 2025 (2025)
1.63 billion RM
Valeur des saisies en 2024 (2024)
15.33 %
Hausse des saisies d'une année sur l'autre
52.92 million RM
Saisie de puces d'IA à l'aéroport KLIA (June 2026)
65
Agents formés à la détection comportementale
Le service des douanes malaisien associe des scanners IA à un record de 1,88 milliard RM de saisies

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Jabatan Kastam Diraja Malaysia (Royal Malaysian Customs Department, JKDM)
Période
2025
Mots-clés
customs, border security, smuggling detection, computer-vision scanning

Contexte

Le Département royal des douanes de Malaisie (JKDM) a déployé des machines de scannage à reconnaissance d'image dotées d'IA aux points de contrôle frontaliers, associées à une initiative de détection comportementale de « programmation neuro-linguistique » pour signaler les voyageurs suspects.

Objectifs

Renforcer la détection des marchandises de contrebande et éludant les droits de douane aux frontières et points d'entrée.

Activités

134 machines de scannage identifient les marchandises scannées en 20 à 30 secondes, tandis que 65 agents formés appliquent des techniques de détection comportementale aux côtés des scanners.

Résultats

Les saisies de marchandises de contrebande et éludant les droits de douane en 2025 ont atteint 1,88 milliard de RM sur 7 097 dossiers, en hausse de 15,33 % par rapport à 1,63 milliard de RM sur 7 215 dossiers en 2024 ; les plus grandes catégories étaient les cigarettes (497,27 millions de RM) et les drogues (490,75 millions de RM), et une opération distincte en juin 2026 à l'aéroport international de Kuala Lumpur a intercepté une cargaison de 52,92 millions de RM de puces de serveur d'IA mal déclarées.

Conclusions

Ces chiffres, ainsi que l'affirmation du JKDM d'une « précision de 100 % » des scanners, sont auto-déclarés par le département via les médias d'État et n'ont pas fait l'objet d'un audit indépendant ; la hausse des saisies ne peut être attribuée aux seuls scanners d'IA, puisqu'elle coïncide avec des opérations d'application plus larges.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
65 officers trained in Neuro-Linguistic Programming behavioural detection, JKDM checkpoint scanning operators

Conditions de réussite

  • Combining AI scanners with trained human behavioural detection
  • Deployment across border checkpoints and entry points nationwide

Modes d’échec courants

  • JKDM's '100% accuracy' claim is a self-reported departmental assertion, not an independently verified metric
  • Seizure increases cannot be isolated from wider, concurrent enforcement operations

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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