CAF : le numérique au service de l’exclusion et du harcèlement des plus précaires



Le collectif « Stop Contrôles » dénonce l’utilisation du numérique par la CAF pour contrôler et exclure les bénéficiaires. Un article de La Quadrature du Net.

Depuis bientôt un an nous luttons au sein du collectif « Stop Contrôles [1] » afin de s’opposer aux effets de la dématérialisation et de l’utilisation du numérique par les administrations à des fins de contrôle social. Après avoir abordé la situation à Pôle Emploi, nous nous intéressons ici au cas des Caisses d’Allocations Familiales (CAF). Nous reviendrons bientôt sur les suites de cette lutte dans laquelle nous souhaitons pleinement nous engager dans les prochains mois.

« Entre la CAF et vous, il n’y a qu’un clic ». Voilà ce que l’on pouvait lire sur une affiche de la CAF en ce début d’année. Et le sous-titre laisse rêveur : « Accédez à tous les services de la CAF 24h/24 ». Vaine promesse d’un numérique facilitant l’accès aux prestations sociales, et ce, à toute heure du jour et de la nuit. Sinistre slogan masquant la réalité d’une informatisation à outrance, vecteur d’une exclusion sociale calculée.

Alors que la généralisation des démarches en ligne s’accompagne avant tout d’une réduction des capacités d’accueil physique, mode de contact pourtant essentiel pour les personnes en situation de précarité [2], c’est à un algorithme que la CAF laisse le soin de prédire quel·les allocataires seraient « (in)dignes » de confiance et doivent être contrôlé·es [3]. Chargé de donner une note à chaque allocataire, censé représenter le « risque » qu’iel bénéficie indûment d’aides sociales, cet algorithme de scoring sert une politique de harcèlement institutionnel des plus précaires [4].

L’algorithme de la honte

Nourri des centaines de données dont la CAF dispose sur chaque allocataire [5], l’algorithme évalue en continu leur situation afin de les classer, les trier, via l’attribution d’une note (« score de risque »). Cette note, mise à jour mensuellement, est ensuite utilisée par les équipes de contrôleurs·ses de la CAF pour sélectionner celles et ceux devant faire l’objet d’un contrôle approfondi [6].

Les quelques informations disponibles révèlent que l’algorithme discrimine délibérément les précarisé·e·s. Ainsi, parmi les éléments que l’algorithme associe à un risque élevé d’abus, et impactant donc négativement la note d’un·e allocataire, on trouve le fait :

– D’avoir des revenus faibles,

– D’être au chômage ou de ne pas avoir de travail stable,

– D’être un parent isolé (80% des parents isolés sont des femmes) [7]

– De dédier une part importante de ses revenus pour se loger,

– D’avoir de nombreux contacts avec la CAF (pour celleux qui oseraient demander de l’aide).

D’autres paramètres comme le lieu de résidence, le type de logement (social…), le mode de contact avec la CAF (téléphone, mail…) ou le fait d’être né·e hors de l’Union Européenne sont utilisés sans que l’on ne sache précisément comment ils affectent cette note [8]. Mais il est facile d’imaginer le sort réservé à une personne étrangère vivant en banlieue défavorisée. C’est ainsi que, depuis 2011, la CAF organise une véritable chasse numérique aux plus défavorisé·e·s, dont la conséquence est un sur-contrôle massif des personnes pauvres, étrangères et des femmes élevant seules un enfantVincent Dubois, 2021. « Contrôler les assistés. Genèses et usage d’un mot d’ordre ». Sur le sur-contrôle des populations les plus précaires, voir chapitre 10. Sur l’histoire politique de la ‘lutte contre l’assistanat’, et le rôle majeur que joua en France Nicolas Sarkozy, voir le chapitre 2. Sur l’évolution des politiques de contrôles, leur centralisation suite à l’introduction de l’algorithme et la définition des cibles, voir pages 177 et 258. Sur la contestation des plans nationaux de ciblages par les directeurs de CAF locales, voir page 250..

Pire, la CAF s’en vante. Son directeur qualifie cet algorithme comme étant partie prenante d’une « politique constante et volontariste de modernisation des outils de lutte contre les fraudeurs et les escrocs » . L’institution, et son algorithme, sont par ailleurs régulièrement présentés au niveau étatique comme un modèle à suivre dans la lutte contre la « fraude sociale », thématique imposée par la droite et l’extrême droite au début des années 200011.

Comment un dispositif si profondément discriminatoire peut-il être publiquement défendu, qui plus est par une administration sociale ? C’est ici que l’informatisation du contrôle social revêt un caractère particulièrement dangereux, à travers l’alibi technique qu’il offre aux responsables politiques.

Lire la suite sur La Quadrature du net

Notes

[1] Il est possible de contacter le collectif « Stop Contrôles » à l’adresse suivante : stop.controles@protonmail.com pour des récits ou des problématiques actuelles face au contrôles de la CAF ou de Pôle emploi, mais également pour trouver des manières collectives de s’y opposer.

[2] Voir le rapport du Défenseur des Droits « Dématérialisation des services publics : 3 ans après », disponible ici et l’appel signé par 300 associations/collectifs sur les difficultés engendrées pour les publics en situation de précarité disponible ici.

[3] Voir l’avis de la CNIL décrivant l’algorithme comme un « outil permettant de détecter dans les dossiers des allocataires les corrélations existantes entre les dossiers à risque (comportements types des fraudeurs) », disponible ici. Cet avis, positif, est par ailleurs vertigineusement vide de toute critiques portant tant sur le fond du projet et les risques de discrimination qu’il porte que sur le détournement des finalités des données des allocataires collectées initialement pour les besoins de l’état social. Il se borne globalement à recommander un chiffrement de la base de données.

[4] Vincent Dubois, 2021. « Contrôler les assistés. Genèses et usage d’un mot d’ordre ». Sur le sur-contrôle des populations les plus précaires, voir chapitre 10. Sur l’histoire politique de la « lutte contre l’assistanat », et le rôle majeur que joua en France Nicolas Sarkozy, voir le chapitre 2. Sur l’évolution des politiques de contrôles, leur centralisation suite à l’introduction de l’algorithme et la définition des cibles, voir pages 177 et 258. Sur la contestation des plans nationaux de ciblages par les directeurs de CAF locales, voir page 250.

[5] Pour des détails techniques sur l’algorithme et son entraînement voir l’article de Pierre Collinet « Le datamining dans les caf : une réalité, des perspectives », écrit en 2013 et disponible ici. Il y explique notamment que l’entraînement de l’algorithme mobilise une base contenant plus de 1000 informations par allocataire. Le modèle final, après entraînement et sélection des variables les plus « intéressantes », se base sur quelques dizaines de variables. Y est aussi expliqué le fait que l’algorithme est entraîné pour détecter les indus et non les cas de fraude.

[6] Les contrôles à la CAF sont de trois types. Les contrôles automatisés sont des procédures de vérification des déclarations des allocataires (revenus, situation professionnelle..), organisés via à l’interconnexion des fichiers administratifs (impôts, pôle emploi…). Ce sont de loin les plus nombreux. Les contrôles sur pièces consistent en la demande de pièces justificatives supplémentaires à l’allocataire. Enfin les contrôles sur place sont les moins nombreux mais les plus intrusifs. Réalisé par un.e contrôleur.se de la CAF, ils consistent en un contrôle approfondi de la situation de l’allocataire. Ce sont ces derniers qui sont aujourd’hui en très grande majorité déclenchés par l’algorithme suite à une dégradation de la note d’un allocataire (Voir Vincent Dubois, « Contrôler les assistés » p.258). Il est à noter que les contrôles sur place peuvent aussi provenir de signalements (police, pôle emploi, conseiller.ère.s…) ou de la définition de cibles-types définies soit localement soit nationalement(contrôles RSA, étudiants…). Ces deux catégories représentaient la plupart des raisons de déclenchement des contrôles avant le recours à l’algorithme.

[7] Voir la note de l’Insee disponible ici.

[8] Sur l’utilisation de la nationalité comme facteur de risque, voir le rapport « Lutte contre la fraude au prestations sociales » du Défenseur des Droits disponible ici. Y est cité une circulaire interne de la CAF (n°2012-142 du 31 août 2012) recommandant notamment de « cibl[er] les personnes nées hors de l’Union européenne ». Le rôle de la DNLF dans le développement des outils de scoring y est aussi mentionné.

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