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Notation des allocataires : l’indécence des pratiques de la CAF désormais indéniable



Après plus d’un an de mobilisation contre les pratiques de notation des allocataires de la CAF au côté des collectifs Stop Contrôles et Changer de Cap [2], et après avoir détaillé le fonctionnement de l’algorithme de la CAF et son cadre politique, nous publions aujourd’hui le code source de cet algorithme de notation. Nous vous invitons aussi à consulter ici notre page de présentation sur l’utilisation d’algorithmes similaires au sein d’autres administrations.

Les détails techniques de l’algorithme (code, liste de variables et leurs pondérations) et de la méthodologie employée pour la construction de profils-types sont présentés dans cette annexe méthodologique.

Petit à petit, la lumière se fait sur un système de surveillance de masse particulièrement pernicieux [3] : l’utilisation par la CAF d’un algorithme de notation des allocataires visant à prédire quel·les allocataires seraient (in)dignes de confiance et doivent être contrôlé·es.

Pour rappel, cet algorithme, construit à partir de l’analyse des centaines de données que la CAF détient sur chaque allocataire [4], assigne un « score de suspicion » à chaque allocataire. Ce score, mis à jour chaque premier du mois, est compris entre zéro et un. Plus il est proche de un, plus l’algorithme juge qu’un·e allocataire est suspect·e : un contrôle est déclenché lorsqu’il se rapproche de sa valeur maximale [5].

Lever l’opacité pour mettre fin à la bataille médiatique

Nos critiques portent tant sur la nature de cette surveillance prédictive aux accents dystopiques que sur le fait que l’algorithme cible délibérément les plus précaires [6]. Face à la montée de la contestation, les dirigeant·es de la CAF se sont réfugié·es derrière l’opacité entourant l’algorithme pour minimiser tant cet état de fait que leur responsabilité dans l’établissement d’une politique de contrôle délibérément discriminatoire. Un directeur de la CAF est allé jusqu’à avancer que « l’algorithme est neutre » et serait même « l’inverse d’une discrimination » puisque « nul ne peut expliquer pourquoi un dossier est ciblé » [7].

C’est pourquoi nous avons bataillé de longs mois pour que la CAF nous donne accès au code source de l’algorithme, c’est à dire la « formule » utilisée par ses dirigeant·es pour noter les allocataires [8]. Nous espérons que sa publication mette un terme à ces contre-vérités afin, qu’enfin, puisse s’installer un débat autour des dérives politiques ayant amené une institution sociale à recourir à de telles pratiques.

L’algorithme de la honte…

La lecture du code source des deux modèles utilisés entre 2010 et 2018 — la CAF a refusé de nous transmettre la version actuelle de son algorithme — confirme tout d’abord l’ampleur du système de surveillance de détection des allocataires « suspect·es » mis en place par la CAF.

Situation familiale, professionnelle, financière, lieu de résidence, type et montants des prestations reçues, fréquence des connexions à l’espace web, délai depuis le dernier déplacement à l’accueil, nombre de mails échangés, délai depuis le dernier contrôle, nombre et types de déclarations : la liste de la quarantaine de paramètres pris en compte par l’algorithme, disponible ici, révèle le degré d’intrusion de la surveillance à l’oeuvre.

Elle s’attache à la fois aux données déclarées par un·e allocataire, à celles liées à la gestion de son dossier et celles concernant ses interactions, au sens large, avec la CAF. Chaque paramètre est enfin analysé selon un historique dont la durée est variable. Visant tant les allocataires que leurs proches, elle porte sur les plus de 32 millions de personnes, dont 13 millions d’enfants, vivant dans un foyer bénéficiant d’une prestation de la CAF.

Quant à la question du ciblage des plus précaires, la publication du code source vient donner la preuve définitive du caractère discriminant des critères retenus. Ainsi, parmi les variables augmentant le « score de suspicion », on trouve notamment :

Le fait de disposer de revenus faibles,
Le fait d’être au chômage,
Le fait d’être allocataire du RSA,
Le fait d’habiter dans un quartier « défavorisé » [9],
Le fait de consacrer une partie importante de ses revenus à son loyer,
Le fait de ne pas avoir de travail ou de revenus stables.

Comble du cynisme, l’algorithme vise délibérément les personnes en situation de handicap : le fait de bénéficier de l’Allocation Adulte Handicapé (AAH) tout en travaillant est un des paramètres impactant le plus fortement, et à la hausse, le score d’un·e allocataire.

En un graphique

Bien entendu, ces facteurs sont corrélés et ne peuvent être considérés indépendamment les uns des autres. Il est ainsi probable qu’une personne ...

La suite sur la Quadrature du net

https://www.laquadrature.net/2023/11/27/notation-des-allocataires-lindecence-des-pratiques-de-la-caf-desormais-indeniable/


Notes

[1] Vous pouvez les contacter à stop.controles@protonmail.com et contact@changerdecap.net.

[2] Vous pouvez les contacter à stop.controles@protonmail.com et contact@changerdecap.net.

[3] La CAF n’est pas la seule administration à utiliser ce type d’algorithmes, mais elle fut la première à le faire. Nous reviendrons bientôt sur une vision plus globale de l’utilisation de ce type d’algorithmes par les administrations sociales dans leur ensemble.

[4] Si l’algorithme lui-même n’utilise que quelques dizaines de variables pour calculer la note des allocataires, celles-ci sont sélectionnées après une phase dite d’« entraînement » mobilisant plus de 1000 informations par allocataire. Pour des détails techniques voir l’article de Pierre Collinet « Le datamining dans les caf : une réalité, des perspectives », écrit en 2013 et disponible ici.

[5] 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).

[6] Voir avant tout le livre de Vincent Dubois publié en 2021. « Contrôler les assistés. Genèses et usage d’un mot d’ordre ». Sur le sur-contrôle des populations les plus précaires, voir le 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.

[7] Extrait de la réponse d’un directeur de la CAF aux critiques opposées par le Défenseur des Droits à l’utilisation de cet algorithme.

[8] La CAF nous avait initialement communiqué un code source « caviardé » dans lequel la quasi-totalité des noms de variables étaient masqués. Nous avons finalement obtenu le code de deux versions de l’algorithme. La première a été utilisée entre 2010 et 2014. La seconde entre 2014 et 2018. Six variables ont tout de même été occultées du modèle « 2010 » et 3 du modèle « 2014 ».

[9] Concernant la variable liée au lieu de résidence, cette dernière fait a priori partie des variables masquées dans le code reçu. Elle est toute fois mentionnées dans la réponse de la CAF à la CADA, ce pourquoi il nous paraît raisonnable de l’inclure ici. Voir notre annexe méthodologique pour une discussion détaillée de la formule.

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