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Ce dépôt explore des modèles d'apprentissage profond explicables pour la détection de fraudes financières et l'analyse d'anomalies. Il intègre des réseaux de neurones sur graphes (GNN), des auto-encodeurs et l'explicabilité basée sur SHAP pour identifier et interpréter les comportements frauduleux dans les données transactionnelles.