Les équipes informatiques des entreprises disposent généralement d’une visibilité étendue sur les services cloud et les parcours numériques des clients. Cette visibilité disparaît souvent au niveau des caisses physiques, où les terminaux de paiement, les réseaux des magasins, les passerelles et les systèmes bancaires fonctionnent dans des environnements isolés.
Un terminal bloqué pendant une période commerciale chargée peut rapidement créer des files d’attente et pousser les clients vers des concurrents. L’article source estime que les défaillances au passage en caisse mettent en péril 1,7 milliard de livres sterling de ventes annuelles au Royaume-Uni. Pourtant, les tableaux de bord centraux peuvent rester au vert, car les outils de surveillance conventionnels ne peuvent pas voir au-delà du périmètre de conformité entourant l’infrastructure de paiement.
Les exigences de la norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement imposent une stricte isolation des logiciels de point de vente, des applications de paiement et des claviers de saisie des codes PIN. Si cela protège les informations des titulaires de cartes, cela peut également créer un angle mort opérationnel. Les équipes informatiques peuvent ne découvrir un problème qu’après l’envoi d’un ticket au service d’assistance par le responsable d’un magasin ou lorsque des rapports de rapprochement tardifs révèlent la perturbation.
Le moment où ces incidents surviennent est déterminant. Les recherches citées dans l’article indiquent que les clients tolèrent un délai de paiement en magasin d’environ sept minutes avant d’abandonner leur achat. En comparaison, le diagnostic et la résolution d’une perturbation des paiements peuvent prendre plus de 60 minutes, notamment lorsque les équipes d’assistance doivent examiner plusieurs systèmes de fournisseurs.
La solution proposée consiste à transmettre la télémétrie opérationnelle sans exposer de données de paiement sensibles. Les numéros de carte resteraient dans l’environnement soumis aux exigences de conformité, tandis que des informations telles que les codes de réponse des passerelles, le temps des transactions, l’état du matériel et la latence du réseau local pourraient être surveillées en temps réel.
Cette approche donnerait aux équipes d’ingénierie une vision plus claire de l’ensemble du parcours de paiement, en étendant l’observabilité des systèmes de l’entreprise aux caisses physiques. Elle pourrait également contribuer à identifier les problèmes progressifs, comme un problème de micrologiciel entraînant l’expiration des délais des transactions sans contact sur une partie des terminaux.
Les systèmes d’IA pourraient analyser la vitesse des transactions, les schémas de latence et les états des paiements afin de distinguer les problèmes liés au réseau d’un magasin, à un lecteur de carte ou à une passerelle bancaire. Connectés à des plateformes d’orchestration des paiements, ces systèmes pourraient réacheminer les transactions autour d’un processeur défaillant. En cas de perte de connectivité, l’infrastructure en périphérie pourrait faire passer les terminaux en mode sécurisé et chiffré de stockage puis transmission.
L’article soutient que l’association d’une télémétrie soucieuse de la confidentialité et d’une analyse pilotée par l’IA pourrait réduire l’écart entre la surveillance des systèmes dorsaux et les emplacements physiques où les revenus du commerce de détail sont générés.
Sources: TechRadar.