Allocations familiales: un algorithme anti-fraude critiqué par des associations

Plusieurs associations accusent l’algorithme de notation des allocataires de la CAF de discriminer ceux dont les revenus sont faibles. Notamment les chômeurs ou encore les allocataires des minima sociaux.

Les caisses d’allocations familiales (Caf) joueront désormais systématiquement les intermédiaires entre les parents divorcés pour le versement des pensions alimentaires

Un bénéficiaire de la Caisse nationale d’allocations familiales (Cnaf) peut-il être davantage contrôlé en raison de sa précarité? Le débat ressurgit autour d’un vieil algorithme dont les détails ont été publiés lundi 27 novembre par l’association de défense des libertés numériques la Quadrature du net.

Utilisé par la Cnaf depuis 2011, cet outil statistique vise à identifier parmi les 13,5 millions d’allocataires les plus susceptibles de commettre des erreurs dans leur déclaration, a expliqué le directeur général de la Cnaf, Nicolas Grivel. Or les bénéficiaires de certains minima sociaux, comme le RSA ou la prime d’activité, dont les revenus varient souvent, doivent remplir des déclarations de revenus trimestrielles avec des formulaires complexes et sont plus à risque de commettre des erreurs, indique la Cnaf. Selon elle, cet algorithme vise à repérer ces allocataires pour effectuer des contrôles rapidement et rectifier les erreurs. “Notre objectif est de limiter au maximum les erreurs déclaratives et leurs conséquences en termes de génération d’indus”, déclare M. Grivel, qui affirme qu’il n’est “pas discriminatoire” et ne cible “pas forcément les personnes les plus pauvres mais celles dont les revenus varient”.

Des contrôles plus fréquents pour une mère sans revenus

Les allocations familiales, qui ne sont pas versées qu’aux ménages précaires, génèrent peu d’erreurs car elles reposent sur des informations fiscales déjà connues et stables, indique la Cnaf. Mais pour la Quadrature du net, qui a obtenu le code informatique de cet outil via une demande d’accès aux documents administratifs, ce “score de suspicion” est plus élevé pour les personnes disposant de revenus faibles, les chômeurs, les allocataires des minima sociaux et même les habitants de quartiers “défavorisés”.

Conséquence, le risque d’être contrôlé à la suite d’un évènement comme un simple déménagement serait plus fort pour une mère de famille sans revenus que pour un couple plus aisé. Au printemps, le collectif Changer de Cap avait déjà critiqué “l’opacité” de ces algorithmes et appelait à la mise en place de contrôles aléatoires. Sur son site, la Quadrature du net pointe du doigt d’autres institutions comme l’Assurance maladie, l’Assurance vieillesse, les Mutualités sociales agricoles ou Pôle Emploi qui ont également recours à des systèmes automatisés pour lutter contre la fraude aux aides sociales. Très difficile à évaluer, celle-ci représente un manque à gagner de plusieurs milliards d’euros. Rien que pour les prestations sociales, elle est évaluée entre 6 et 8 milliards par an, selon la Cour des comptes. Le gouvernement a dévoilé en mai un plan visant à faire des économies et doubler les redressements d’ici à 2027.