À la CAF, les algorithmes en passe de dépasser les salariés ?

Dans les bureaux de la Caisse d'allocations familiales, la place grandissante du numérique semble prendre le pas sur l'homme. Comme le décrypte France Inter, les salariés des 101 CAF de France utilisent fréquemment des algorithmes pour arrondir leurs revenus annuels. « Notre prime d'intéressement est calculée en fonction des objectifs atteints par les caisses locales. Or, parmi ces objectifs, il y a les délais de traitement, l'accueil…, mais aussi la détection de fraudes », souligne à nos confrères Yves Alexis, le représentant CGT dans les instances nationales de la Sécurité sociale.

Pour débusquer un maximum de fraudes, les services de la CAF se reposent de plus en plus sur la méthode du « datamining », qui s'est généralisée à partir de 2010. En se basant sur un large panel de données dans différentes administrations, cette technique numérique de statistiques prédictives parvient à identifier plus facilement les potentiels risques d'erreurs ou de fraude dans un dossier d'allocataire.

Mais les algorithmes ne servent pas uniquement à cibler les fraudes et erreurs de dossiers. La Caisse nationale d'allocations familiales (CAF) noterait également ses allocataires en fonction du risque d'erreur, grâce à ses outils numériques. « La CAF a créé un profil type de présumé fraudeur avec un certain nombre de caractéristiques. 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 élev [...] Lire la suite