La CAF est entrain de mettre en place une nouvelle technique pour identifier les fraudeurs d’allocations familiales. Cette technique repose sur des mathématiques et la mise en place de « profils types » (ou « data-mining »). Grâce à ce nouveau procédé, la CAF l’ayant expérimenté dans le département de la Gironde, a vu son nombre de fraudes démasquées augmenter de 8%. Cette année là, le nombre de fraudeurs n’avait pas augmenté.
Un système qui pourrait également bénéficier à d’autres foyers
Ce nouveau dispositif a récemment été testé dans le département de la Gironde. De nombreux fraudeurs ont été débusqués, mais un autre résultat, bien plus positif, a également été mis à jour.
En effet, au sein de ce département, la CAF a remarqué que 12% des familles, ayant fait partie de l’expérimentation, n’avaient pas tous leurs droits ouverts. Ce manquement concernait principalement l’ouverture du RSA ou de la prime d’activité. Une fois ces dossiers régularisés, les familles ont pu bénéficier – en moyenne – de 210 euros supplémentaires par mois.
Un procédé qui peut cependant avoir un effet négatif
Actuellement très fière de ses résultats, la Caisse des Allocations Familiales prévoit d’étendre cette nouveauté à l’ensemble du territoire français, rapporte le Huffingtonpost.
Daniel Lenoir, actuel directeur général de la CAF, interrogé sur Europe1 expliquait notamment que : « Ça a du sens de montrer qu’aujourd’hui, avec les techniques de ‘big data’, on peut aller plus loin dans l’application des principes de solidarité et d’égalité aux droits »
Cependant, subsiste une ombre au tableau. Selon Jacques Toubon, défenseurs des droits, la prudence est de mise avec ce nouveau système automatisé : « La rationalisation des contrôles, préférée aux actions de prévention, peut parfois revêtir un caractère discriminatoire », expliquait-il au sein de son rapport. Selon lui, ce principe est extrêmement punitif pour les personnes qui auraient simplement fait un oubli ou une erreur. Cela n’en ferait pas systématiquement des fraudeurs.
