L’algorithme de la Caf, destiné à détecter les erreurs et les fraudes, inquiète les associations qui y voient une stigmatisation des plus précaires.

À la Caf, un algorithme note les allocataires

Samedi 10 décembre 2022

L’algorithme de la Caf, destiné à détecter les erreurs et les fraudes, inquiète les associations qui y voient une stigmatisation des plus précaires. ©AFP - Riccardo Milani Hans Lucas

Officiellement destinés à détecter les erreurs et la fraude dans le versement de prestations aux allocataires, les algorithmes utilisés par la Caisse nationale des allocations familiales (Cnaf) serviraient désormais à orienter les contrôles

Avec

Jacques Monin Directeur des enquêtes et de l’investigation de Radio France
Benoît Collombat Journaliste à la cellule investigation de Radio France

Les allocataires le savent peu, mais un algorithme est utilisé par l’administration pour croiser les données des bénéficiaires, afin de repérer des erreurs potentielles dans leurs dossiers, voire d'éventuelles fraudes. On appelle cette méthode le datamining. En français : le fait de “fouiller” dans les données. La Cnaf a été un précurseur dans l’utilisation des nouvelles technologies. Elle a servi de laboratoire aux autres administrations françaises.

Mais cet algorithme ne fait pas que repérer les fraudes potentielles. Il attribue aussi un “score de risque” à chaque utilisateur, sur une échelle de 0 à 1. Et ce score détermine le risque de faire l’objet d’un contrôle. Plus il se rapproche de 1 et plus le risque est élevé.

Ce système est dénoncé par plusieurs associations, car les contrôles se concentrent de fait sur des populations précaires. Avoir un emploi instable, une famille monoparentale ou bénéficier de plusieurs prestations sont autant de facteurs qui augmentent mécaniquement le score des allocataires. Or il arrive que l’algorithme se trompe dans son évaluation et que des allocataires voient leurs aides suspendues, avec des situations de détresse à la clé.