La Caf et vous

Contrôles et dataming à la Caf - Des prestations au juste droit pour tous

Qu’est-ce que le datamining ?

Le datamining est une démarche scientifique, qui repose sur une étude statistique. Elle vise à déterminer des probabilités de risque pour un individu, un dossier, un traitement. Elle s’appuie sur des informations quantitatives, présentes dans le système d’informations des Caf. 
Ces études sont réalisées par des experts des statistiques et de l’informatique.  

Le datamining, dans les Caf, en quoi ça consiste ?

Dans les Caf, le datamining a commencé à être utilisé en 2011, après avoir été autorisé par la Cnil. Contrairement à une idée reçue, il n’est pas construit pour lutter contre la fraude. 
Il existe, au sein des Caf, deux modèles de datamining qui visent un paiement des prestations conforme à la législation. L’un permet d’identifier des potentielles situations d’erreurs déclaratives, l’autre des potentielles erreurs internes de traitement des dossiers. Le premier outil ne conduit jamais automatiquement et systématiquement à un contrôle du dossier. Il constitue l’un des éléments utilisés par les Caf pour déclencher un contrôle le cas échéant. Dans certains cas, ces contrôles permettent de détecter des erreurs, générant des indus (l’

Personne qui perçoit déjà des prestations de la Caf ou qui va en percevoir (en cours d’affiliation à la suite d’une demande de prestation). Une personne qui a déjà eu un dossier est toujours considérée comme « allocataire » même si le dossier est radié (fermé).

a trop perçu), mais aussi des rappels (l’allocataire n’a pas assez perçu), et parfois, lorsque le contrôle révèle une intention frauduleuse, des cas de fraudes.

Le datamining, comment ça fonctionne ?

L’utilisation du datamining nécessite trois étapes :

1. un modèle est élaboré par une équipe d’experts, sur la base de cas authentiques et récents d’erreurs de déclaration et de cas sans erreur ;
2. on utilise ce modèle pour déterminer les dossiers qui vont nécessiter une analyse humaine ;
3. un agent dûment habilité analyse le dossier pour vérifier le paiement à bon droit.

L’équipe d’experts surveille régulièrement l’adéquation du modèle à son contexte de déploiement, et notamment aux évolutions de la législation. 
Depuis quelques mois, dans le cadre de la construction d’un nouveau modèle, a été mis en place une « démarche éthique dès la conception », qui implique notamment la consultation du comité d’éthique des usages des données, des algorithmes et de l’intelligence artificielle de la Caisse nationale des Allocations familiales (pour plus de détail sur ce comité d’éthique, nous vous invitons à cliquer sur ce lien). 

Qu’est-ce que le « score de risque » ?

Chaque dossier allocataire se voit attribuer par le modèle datamining un « score de risque » (risque d’indu significatif et durable) à partir duquel la Caf va classer les dossiers en fonction du niveau de score, donc de l’ampleur du risque d’indu qu’il présente. Le contrôleur de la Caf va s’appuyer sur cette information, parmi d’autres, pour sélectionner les dossiers à contrôler pour sécuriser le risque et limiter les erreurs dans les prestations versées. Le datamining est donc un outil d’aide à la décision de diligenter des contrôles pour les Caf.

Comment fonctionnent les contrôles à la Caf ?

Ceux-ci peuvent être réalisés sur pièces, ou sur place. Les contrôles sur place sont réalisés par l’un des 700 contrôleurs assermentés qui travaillent au sein des Caf pour vérifier que l’allocataire concerné perçoit bien les prestations auxquelles il a droit, et qu’ils les touchent au juste droit. Si ce n’est pas le cas, soit l’allocataire doit rembourser les sommes trop perçues, soit il bénéficiera d’un rappel de ce qui aurait dû lui être versé.