Pour la première fois, la Caisse nationale des allocations familiales (CNAF) publie jeudi le code source de son algorithme de datamining, qui lui permet de mieux cibler les contrôles. Une première pour l’organisme.
Datamining, algorithme : 2 mots qui disparaissent ces temps ci. Il n’ont pas juste branché toute leurs data sur une IA. Il y a encore des personnes qui veulent faire du déterministe et explicable. Ça rassure un peu.
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Plus surprenant encore, les données de comportement ne sont pas utilisées.
Surprenant pour qui ? Encore heureux que le comportement n’ai aucun rapport avec l’analyse. Les allocations sont des droits en France, le critère de distribution respecte des règles compatibles avec la constitution française et notamment l’égalité des individus devant le droit et la loi. Je ne me souviens pas d’avoir vu un astérisque sur notre devise.
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Mais je comprends pas trop … les gens sont en colères contre le gaspillage d’argent public et en colère contre les profiteurs du système et veulent de l’argent public mieux dépensé mais sont aussi en colère contre les systèmes de contrôle qui visent ces mêmes problématiques ? Wow c’est … lunaire.
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Bonjour Marc, tu viens de découvrir… les français !
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C’est souvent le comportement qui trahit les fraudeurs…
Mais la CAF a probablement estimé que cela n’avait pas vraiment une incidence suffisante par rapport aux autres critères pour être utilisé et au risque d’image. Tans mieux.
Ca marche mais une IA peut facilement détecter de nouveaux types de fraudes, ce que ne peux pas faire un algo. Et ici ce sont toujours des humains qui décident ou pas de lancer une enquête, cela est rassurant (pour le moment…).
Il y a encore des personnes qui veulent faire du déterministe et explicable. Ça rassure un peu.
Désolé de faire le rabat joie mais si l’algo tourne en « prod » c’est que le projet date sûrement d’il y a quelques années, en tout cas avant la mode de l’IA 
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Merci pour tes deux commentaires et surtout de rappeler que la QdN se bat depuis des annees pour avoir le code source afin de l’auditer.
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46 % des demandeurs d’emploi inscrits sont indemnisés : plus d’un chômeur sur deux ne touche donc aucune allocation. Et malgré cela, les contrôles se concentrent massivement sur les allocataires, alors que les fraudes réellement coûteuses se situent ailleurs : 330,2 millions d’euros de fraudes détectées proviennent des professionnels de santé, contre 91,1 millions pour les particuliers, tandis que la fraude sociale des entreprises (travail dissimulé, cotisations non versées) est estimée à 7 à 10 milliards d’euros par an. À côté, la fraude fiscale détectée atteint près de 17 milliards d’euros. Pourtant, ce sont les plus précaires qu’on surveille en priorité. L’état ne cherche pas à êttre efficace mais suis une idéologie manifestement bien coûteuse pour nous tous
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Déjà, ton calcul ne veut rien dire, mais alors rien du tout. La somme récupérée n’a pas été récupérée sur les 13.8 millions de foyers, mais sur les fraudeurs, qui sont, eux, beaucoup moins nombreux. Donc le montant de leur fraude est, de facto, beaucoup plus élevée. Et non, il ne s’agit pas d’une erreur de formulaire (ou alors, l’erreur est toujours à l’avantage du fraudeur, ce qui, par définition est suspicieux et mérite un contrôle). Je vois pas dans l’algorithme un système qui identifie les bénéficiaires de ces allocations qui aurait, au contraire, la possibilité d’en obtenir plus légalement et encore moins des gens qui auraient pour tâche de les prévenir.
Il est moralement inacceptable que quelques un profitent d’un système qui s’écroule, pendant que tous les autres en subissent les inconvénients. N’oublie pas que pour que la CAF donne 100€, il faut qu’elle prélève 120€ au moins sur l’ensemble de la population. En d’autre termes, les fraudeurs, qu’ils soient en col blanc ou en loques, sont les mêmes individus qui profitent de « l’esclavagisme » du reste de la nation.