C’est une première pour les allocataires : la Caisse Nationale d’Allocations Familiales vient de dévoiler intégralement le code source de son algorithme de datamining, baptisé baptisé DMDE 2026 (DataMining Données Entrantes). Cet outil statistique analyse les dossiers des millions d’allocataires pour estimer les risques de trop-perçus (ou à l’inverse, de moins-perçus) susceptibles de donner lieu à une régularisation. Déployé début janvier 2026, l’algorithme ne cible que les situations où l’erreur potentielle dépasse 600€ sur au moins six mois, et ne représente qu’une infime partie des 31,5 millions de vérifications annuelles de 2024. Une annonce rassurante pour les allocataires inquiets du traçage de leur profil.
Un algo public pour clore le débat
Ce choix de publication répond à des années de critiques sur l’opacité des systèmes automatisés publics. Pour la première fois, variables retenues, pondérations et critères d’exclusion sont accessibles à tous sur le site officiel de la CAF, autorisant les audits indépendants et les analyses plus poussées. Depuis mars 2025, un comité d’éthique pluridisciplinaire est également en charge d’examiner chaque projet algorithmique lié à la CAF. Son rôle est non seulement d’identifier les biais potentiels, mais aussi d’imposer d’éventuelles modifications pour éviter les dérives. Une charte stricte encadre l’ensemble.
Le DMDE se veut rassurant pour le grand public, puisque son rôle n’est pas de prendre des décisions, mais de produire un simple score indicatif, sans décision automatisée : un agent humain valide toujours le contrôle, en tenant compte de contraintes opérationnelles. Pour éviter les discriminations systémiques, aucune donnée sensible ne circule : nationalité, sexe, adresse précise, quartier de résidence… tout est anonymisé, à commencer par le traçage comportemental (habitudes de connexion sur l’espace allocataire, retards de paiement ou antécédents de contrôles…). L’objectif affiché est d’éviter l’effet boule de neige sur un seul profil.
Quels éléments sont analysés ?
- Situation d’activité du responsable de dossier et de son conjoint
- Présence d’au moins un enfant âgé de plus de 19 ans dans le foyer
- Activité des enfants
- Présence d’une tutelle morale
- Montant moyen de prestations perçues sur les 12 derniers mois
- Montant moyen d’allocations familiales perçues sur les 12 derniers mois
- Montant moyen de complément familial perçu sur les 12 derniers mois
- Montant moyen de prime d’activité perçue sur les 12 derniers mois
- Montant moyen de RSA perçu sur les 12 derniers mois
- Niveau de revenu (par rapport au Smic)
- Présence d’abattements ou de neutralisation appliqués dans le dossier sur les 24 derniers mois
- Présence de pension alimentaire dans les déclarations trimestrielles sur les 24 derniers mois
- Changements dans la pratique d’une activité non salariée sur les 24 derniers mois
- Fait générateur de confirmation de logement étudiant
- Projet d’accompagnement
- Fait générateur de volet social lié au Complément mode de garde (CMG)
- Nombre de changements de droit au RSA sur les 24 derniers mois
Pour calculer son score de risque, l’algorithme se focalise sur des faits objectifs et mesurables : activité professionnelle, composition familiale, montants perçus, présence d’enfants majeurs, changements récents de statut. Rappelons que sur les 31,5 millions de contrôles entamés en 2024 touchant 6,4 millions d’allocataires, le datamining n’intervient que pour moins de 1% (environ 166 000 cas). La majorité provient d’incohérences croisées avec des organismes tiers, ou de dénonciations. Attention donc au moment de remplir votre déclaration, c’est ici que le plus gros se joue.
🟣 Pour ne manquer aucune news sur le Journal du Geek, suivez-nous sur Google et sur notre canal WhatsApp. Et si vous nous adorez, on a une newsletter tous les matins.
