La Caf lance un outil innovant pour détecter les erreurs dans vos demandes d’allocations

La Caisse d’allocations familiales déploie un dispositif inédit pour vérifier l’exactitude des informations fournies par les bénéficiaires d’aides comme l’APL ou le RSA. Ce nouvel outil vise à repérer efficacement les éventuelles erreurs dans les dossiers.

Des contrôles massifs au cœur de la politique sociale

Chaque mois, près de 32 millions de Français, soit presque une personne sur deux, reçoivent une prestation sociale versée par les Caisses d’allocations familiales (Caf). En 2024, le montant global distribué par la Cnaf, l’instance nationale, a franchi le cap des 108,6 milliards d’euros.

Pourtant, une part non négligeable de ces versements n’était pas légitime. Pour y remédier et s’assurer du respect des droits comme des devoirs, la Caf multiplie les contrôles. Près de 31,5 millions de dossiers ont ainsi été passés au crible l’an dernier.

L’arrivée du datamining dans la lutte contre la fraude

Face à ce défi colossal, un nouvel outil vient d’être déployé. Depuis début 2026, le modèle baptisé DMDE 2026, basé sur le « datamining », opère silencieusement dans les coulisses. Son objectif : repérer les situations où un « indu » — somme indûment versée — dépasse les 600 euros sur six mois. Cette technologie s’impose avec l’évolution des réglementations et la généralisation de la solidarité à la source.

Mais attention, selon Thomas Desmoulins, responsable à la Cnaf de la prévention et de la lutte contre la fraude : « Les dossiers ciblés via l’algorithme représentent moins de 1 % des contrôles réalisés en 2024 ». La décision finale demeure donc humaine. Un agent conserve toujours une marge d’appréciation et peut intégrer d’autres informations ou priorités opérationnelles.

Données utilisées et garde-fous contre les discriminations

L’utilisation accrue du numérique suscite souvent des inquiétudes éthiques. Sur ce point précis, la Cnaf assure que certains critères sensibles sont systématiquement exclus du traitement algorithmique. Sont notamment écartés : nationalité, genre, adresse ou lieu de résidence. De plus, aucune donnée dite « de comportement », telle que le nombre de contacts avec la Caf ou l’historique contentieux, n’est exploitée.

En revanche, plusieurs variables alimentent le logiciel afin d’évaluer au mieux les risques :

• Niveau de revenu
• Montant moyen des prestations perçues sur douze mois
• Pension alimentaire déclarée
• Anomalies dans les déclarations trimestrielles ou changements fréquents au RSA

Bilan contrasté et perspectives sociales élargies

Le combat contre la fraude ne se limite pas aux prestations familiales. Selon le site Vie-publique.fr, c’est avant tout la fraude aux cotisations sociales – touchant entreprises et indépendants – qui domine en France. Parallèlement, un paradoxe subsiste : tandis que le montant global estimé des fraudes sociales atteint au moins 13 milliards d’euros, plus d’un tiers des ayants droit potentiels au RSA (34 %, selon la DREES) ne réclament pas cette aide cruciale.

Dans cette mécanique complexe mêlant technologie et vigilance humaine, l’équilibre entre efficacité des contrôles et respect des libertés individuelles demeure fragile mais essentiel pour l’avenir du système social français.