Le data mining : double peine pour les allocataires les plus précaires

Le data mining, ou fouille de données, a pour but d’extraire un maximum de connaissances d’une base de données. Cet outil fonctionne par induction : en observant des données, le data mining permet de dégager des corrélations entre les variables, et à partir de cela de créer des modèles prédictifs. Utilisé en premier dans le secteur du privé, par exemple pour identifier les mauvais payeurs dans le domaine de la télécommunication, il est de plus en plus utilisé dans le public, plus particulièrement dans le domaine de la lutte contre la fraude.

Dans un article paru en mai 2018 dans la revue des politiques sociales et familiales n°126 de la CAF, l’utilisation de cet outil dans le contrôle des allocataires de la CAF a été analysée, et on constate une double-discrimination des allocataires précaires.

Premièrement, l’utilisation du data mining a pour conséquence de surcontrôler les personnes les plus précaires :

« L’application du data mining repose, en théorie, sur l’identification de « facteurs de risques » dans les dossiers, et non de populations « à risques ». Cependant, en pratique, les modèles de prédiction des risques élaborés se focalisent sur les caractéristiques de la situation des allocataires plutôt que sur les prestations perçues ou les modalités de gestion de leurs dossiers. De surcroît, la tendance à la convergence de certains facteurs de risques chez des ménages en situation de précarité et d’isolement conduit à les désigner de fait comme des cibles privilégiées. C’est ainsi que la généralisation progressive du data mining sur le terrain aboutit à une surexposition croissante au contrôle des populations les plus défavorisées. Ce surcontrôle a lui-même augmenté ces dernières années. ».

Des ciblages discriminatoires sont dénoncés par le Défenseur des Droits dans son rapport sur la lutte contre les fraudes sociales, publié en septembre 2017. Ainsi en 2014, la proportion d’allocataires du RSA contrôlés était bien supérieure à celle de l’ensemble des allocataires de la branche famille (40,6 points de pourcentage de différence).

Une double-peine pour les populations les plus défavorisées quand on sait que c’est aussi celles qui sollicitent le moins les aides auxquelles elles ont droit. C’est ce qu’on appelle le non-recours, un phénomène parfaitement expliqué par Jean-Paul Delevoye :

« Face à la multiplication et à la complexification des normes, se développent des comportements opposés porteurs d’un nouveau clivage social. Alors que certains individus, parfaitement informés, adoptent une stratégie de « consommateurs » de services publics et de droits, on assiste à un phénomène croissant de « non-recours » de la part de personnes éligibles qui ne sollicitent pas les prestations auxquelles elles pourraient prétendre. (…) Les populations touchées par la pauvreté et l’exclusion apparaissent saisies par un droit qui ne leur est pas accessible. »

Face donc à des facteurs tels que la complexité des procédures ou le manque d’informations sur les droits, le taux de non-recours serait situé, pour rester sur l’exemple du RSA, entre 14% et 36%.

Les ménages précaires ont donc plus de mal à accéder à leurs droits, plus de chances de faire des erreurs dans les procédures et en bout de chaîne une plus haute probabilité de se faire contrôler.  Ce qui peut avoir pour conséquence, en cas d’irrégularité dans les démarches, de devoir rembourser ensuite des indus voire de payer une sanction pour fraude (ce qui pouvait dans l’état de la loi selon le défenseur des droits arriver même quand l’intention n’était pas frauduleuse). Ces conséquences pèsent d’autant plus lourd pour ces ménages qu’elles sont particulièrement dépendantes de ces aides.

En plus d’une simplification des démarches et d’une meilleure information des citoyens, le Défenseur aux droits préconisait donc aussi un droit à l’erreur pour l’usager, une demande en résonance avec le programme présidentiel d’Emmanuel Macron, et qui figure dans la loi pour un État au service d’une société de confiance, promulguée le 10 août 2018. Ce sera désormais à l’administration de démontrer la mauvaise foi de l’usager, et aucune sanction ou privation d’une prestation ne pourra être infligée en cas de méconnaissance d’une règle ou d’erreur dans un renseignement, si cela arrive pour la première fois.

La simplification des démarches figure aussi dans différents plans gouvernementaux, à travers par exemple le projet de créer un « revenu universel d’activité » qui regrouperait plusieurs minima sociaux et aurait entres autres pour but de simplifier l’accès aux droits, ou encore le projet de ne plus soumettre certaines personnes handicapées à l’actualisation de leur situation pour accéder aux prestations sociales liées à leur handicap (en illustration, mon ancien tuteur de service civique, malvoyant, qui doit prouver régulièrement qu’il est toujours malvoyant pour avoir ses allocations…).

Un dernier outil permettrait de lutter contre le non-recours, à savoir… le data mining. Selon l’article, l’outil qui traque les fraudeurs pourrait en effet à l’inverse traquer les non-recourants, en ciblant des publics éligibles aux prestations de l’organisme. Cet usage du data mining existe déjà au Royaume-Uni ou aux Pays-Bas par exemple, mais ne semble pas, malgré son efficacité avérée, à l’ordre du jour en France.

 

Sources :

http://www.caf.fr/sites/default/files/cnaf/Documents/Dser/PSF/126/RPSF126_P1_VDuboisMParisPEWeill.pdf

https://www.inegalites.fr/IMG/pdf/web_rapport_sur_la_pauvrete_en_france_2018_observatoire_des_inegalites_et_compas.pdf

https://www.defenseurdesdroits.fr/sites/default/files/atoms/files/rapportfraudessociales-v6-06.09.17_0.pdf

http://www.vie-publique.fr/actualite/panorama/texte-discussion/projet-loi-pour-etat-au-service-societe-confiance.html

https://www.service-public.fr/particuliers/actualites/A12838

 

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