Je vous partage un cas d’usage des data dans la protection sociale via l’exemple de la Cnaf – Caisse nationale des allocations familiales.

La Caisse nationale des allocations familiales est la branche « famille » de la Sécurité sociale française.

Elle gère le réseau territorial des CAF. Elle finance le régime des prestations familiales.

Depuis 2011, la Cnaf a mis en place du datamining. Les statisticiens analysent un volume important de données pour en extraire l’essentiel.

1. Qu’est-ce que la Cnaf fait de nos données ?
Le data mining a d’abord permis une meilleure détection des fraudes. Les ressources sont mieux distribués. D’une manière générale, les risques sont mieux gérés.

2. Quelle est la plus-value ?
La lutte contre la fraude est rationalisée en ciblant mieux les anomalies. Le coût de la lutte contre la fraude est diminuée. Les contrôles injustifiés sont réduits. De nouveaux services sont proposés aux personnes qui ne font pas recours aux droits sociaux.

3. Est-ce que c’est éthique ?
Il est légitime de se questionner sur la protection de la vie privée et la sécurité des données. Quelle est l’orientation que l’on souhaite donner à l’exploitation des données ? La lutte contre la fraude est un bon pilote. Maintenant que l’on sait faire, il est possible de trouver d’autres usages.

Je souhaite conclure sur une note d’optimisme. L’expérience de la Cnaf démontre qu’il est essentiel d’avoir des bases de données performantes. Il faut continuer à investir dans ce domaine. Accompagner les citoyens pour comprendre les nouveaux usages qui en sont faits.

En tant que citoyens, quelle est votre position sur ce sujet ?

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