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Ce guide explique l’expérience d’un utilisateur final type lors d’une session de vérification de document d’identité + test de détection du vivant, et met en avant les optimisations UX qui favorisent des taux de complétion élevés. Cette leçon de la Didit Academy suit le flux hébergé exactement comme un utilisateur le voit : le premier écran, la capture du document, le selfie de détection du vivant, et chaque écran de résultat, de l’approbation au refus.

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Vue d’ensemble du flux

Parcours utilisateur de vérification d'identité Didit, de l'écran de démarrage à la capture de la pièce d'identité et du selfie jusqu'au résultat
1

Écran de démarrage

L’utilisateur arrive sur un écran épuré aux couleurs de la marque qui définit les attentes (par ex., « Vous aurez besoin de votre pièce d’identité et de votre visage »). Cela réduit l’abandon en levant toute incertitude.
2

Sélection du pays et du document

L’utilisateur sélectionne son pays et son type de document (passeport, carte d’identité, etc.).
Si votre workflow est configuré pour un seul type de document, cet écran est automatiquement ignoré — ce qui redirige directement l’utilisateur vers la capture.
3

Capture de la pièce d'identité avec nouvelles tentatives intelligentes

L’utilisateur photographie le recto de son document. Contrôle qualité sur l’appareil — Avant la soumission, le SDK vérifie la présence de reflets, de flou et de bords coupés. Si un problème est détecté, l’utilisateur est invité à reprendre la photo.Validation côté serveur avec nouvelle tentative guidée — Une fois soumis :
  • Réussi → passage à la détection du vivant
  • Échec → l’utilisateur voit des instructions spécifiques (par ex., « Document expiré », « MRZ illisible — reprenez la photo sous un meilleur éclairage ») plutôt qu’une erreur générique
Cette boucle de nouvelles tentatives en libre-service augmente considérablement les taux de passage. Consultez la liste complète des résultats de validation dans les avertissements de vérification d’identité.
4

Détection du vivant + correspondance faciale

Un contrôle de détection du vivant par selfie garantit la présence physique de l’utilisateur et prévient les attaques par rejeu/deepfake. Si l’utilisateur ne répond pas à temps, le processus effectue automatiquement une nouvelle tentative, une seule fois au lieu d’échouer de manière bloquante.
5

Résultat final

Une fois tous les contrôles terminés, l’utilisateur voit l’un des trois résultats suivants :
Votre workflow détermine les étapes suivantes que l’utilisateur voit, dans l’ordre que vous avez défini. Par exemple : En combinant une UX intelligente, une validation progressive, des retours exploitables et des nouvelles tentatives fluides, le parcours de vérification Didit permet aux utilisateurs légitimes d’avancer tout en bloquant les fraudeurs — sans intervention manuelle.
Dernière modification le 7 novembre 2026