Depuis octobre 2011, la CNAF (Caisse Nationale d’Allocations Familiales) optimise ses contrôles et la lutte contre la fraude grâce à un nouveau modèle analytique.

"La mise en œuvre du data-mining vise à améliorer le caractère prédictif des contrôles", explique la CNAF. Autrement dit, il s’agit de contrôler moins, mieux et au bon moment. «Cette technique de fouille de données permet, après avoir dégagées et pondérées les caractéristiques principales des dossiers reconnus comme risqués ou frauduleux, de profiler nos dossiers et de cibler les contrôles sur ceux qui correspondent le plus au modèle », expliquait Hervé Drouet, le directeur de la Cnaf, en octobre 2010.

L’objectif : appliquer à chaque dossier un score significatif du niveau de risque, pour mieux cibler les cas suspects et déclencher les contrôles adéquats. Le logiciel analyse à la place des contrôleurs une grande quantité de dossiers et cible ceux qui sont suspects, à partir de critères prédéfinis. Par exemple, le logiciel va signaler toutes les personnes touchant l’Aide au parent isolé (API) nettement plus âgées, que la moyenne des allocataires de cette aide.

Cette technique en expérimentation dans 17 CAF depuis 2004 s’est généralisée à toute les CAF depuis octobre 2011.

La CAF utilise le datamining - "technique de profilage" - pour repérer les dossiers à risques
Le data-mining, l’arme fatale contre les fraudeurs