Tu es un Lead Data Scientist dans une banque en ligne. Propose une architecture technique et méthodologique pour un système de détection de fraudes en temps réel. Décris le pipeline de données : 1. Les variables (features) les plus pertinentes à extraire (montant, localisation, fréquence, comportement de l'appareil), 2. Le choix d'algorithmes (ex: isolation forest, réseaux de neurones) adaptés aux données déséquilibrées, et 3. La stratégie pour minimiser les faux positifs qui bloqueraient injustement les utilisateurs.