Pour détecter les allocataires à risque, la CAF a eu recours à un algorithme. En effet, elle utilise une méthode au nom très anglais : le « datamining ». Concrètement, c’est une technique numérique de statistiques prédictives. Elle consiste à identifier les risques d’erreurs ou de fraude dans un dossier d’allocataire.
Cet algorithme adopté par la CAF permet de détecter les allocataires à risque
Historiquement, le datamining s’est généralisée au sein de la Cnaf à partir de 2010, avec l’utilisation d’algorithmes. Notamment, Vincent Dubois, qui est un sociologue, professeur à l’Institut d’études politiques (IEP) de Strasbourg et auteur de l’ouvrage Contrôler les assistés, nous a donné une explication. » La Cnaf a été le laboratoire, le bon élève du datamining au sein des administrations françaises. », explique-t-il. Et il poursuit : « Le tournant se situe au milieu des années 90,. Les organismes de protection sociale vont être poussés par le pouvoir politique à renforcer les contrôles. » En effet, à l’époque, l’État lance en une politique volontariste de lutte contre la fraude.
C’est ainsi que la CAF aurait décidé actuellement d’opter sur un algorithme qui pourrait détecter les allocataires à risque. « Nous avons décidé d’engager une action résolue contre les fraudes sociales, déclare Nicolas Sarkozy, le 15 novembre 2011, à Bordeaux. C’est la fraude qui mine les fondements même de cette République sociale que les frères d’armes de la Résistance ont voulu bâtir pour la France et qu’ils nous ont légué. Frauder la Sécurité sociale, ce n’est pas simplement abuser du système, profiter de ses largesses, c’est voler chacun et chacune d’entre nous. »
Autre fonction de l’algorithme
Il est à noter que l’algorithme développé par la CAF ne fait pas que détecter des allocataires à risque. En effet, la journaliste indépendante Lucie Inland s’exprime sur un score de risque qui lui est attribué. « J’avais une note de 0,4. Je n’étais donc pas trop risqué. Mais un petit peu quand même. Je me suis alors rendu compte que ma déclaration d’aide au logement et de prime d’activité passait par la moulinette de l’algorithme de la CAF. », explique-t-elle.
Par ailleurs, Vincent Dubois affirme: « La Cnaf a créé un profil type de présumé fraudeur avec un certain nombre de caractéristiques, confirme Noémie Levain, juriste à La Quadrature du net. Un score de risque va ensuite être attribué à chaque allocataire. Plus ce score se rapproche de 1 et plus le risque de subir un contrôle est élevé. » Par ailleurs, la CAF minimise l’utilisation de cette technologie. Selon elle, seuls 6 % de l’ensemble des contrôles seraient issus de l’outil datamining. En juin 2020, la CAF déclarait pour sa part sur le datamining. En effet, ce dernier est « devenu la première source de détection des dossiers destinés au contrôle », d’après celle-la.