La Caisse nationale des allocations familiales s’est dotée d’un outil analytique pour optimiser ses contrôles. Résultat : une meilleure détection des fraudes et une efficacité accrue. Entretien avec Daniel Buchet, directeur « contrôle et lutte contre la fraude » de la Cnaf.
A. P. : Comment et à combien évaluez-vous la fraude annuelle à la Cnaf ?
Daniel Buchet : Dans un contexte de tension sur les déficits, la question de la fraude sociale est mise en avant dans le débat public. Dès 2009, nous avons eu recours à une méthode statistique pour estimer le montant de la fraude aux allocations familiales. Nous avons ainsi contrôlé de façon exhaustive un échantillon aléatoire de 10 500 allocataires, soit 1/1000e de notre base. En extrapolant ces résultats, nous avons pu évaluer la fraude à 700 millions d’euros par an – environ 1 % du total des allocations versées.
A. P. : Quels ont été les résultats de l’usage de l’analytique sur les résultats des contrôles ?
Daniel Buchet : Les données de l’échantillon contrôlé ont été utilisées pour modéliser, avec les outils analytiques de SAS, les risques de fraude. L’objectif était d’appliquer à chaque dossier un score significatif de niveau de risque pour mieux cibler les contrôles adéquats. Le modèle a rapidement donné des résultats spectaculaires : en deux ans, le rendement des contrôles effectués « sur place » a crû de 46 % ! Le montant des anomalies financières détectées est passé, entre 2011 et 2013, de 150 à 263 millions d’euros.
A. P. : Jusqu’où peut-on automatiser la lutte contre la fraude ?
Daniel Buchet : Nous savons aujourd’hui détecter les fraudes et les distinguer des indus, mais avec nos 600 contrôleurs, nous ne pouvons pas étendre le nombre de contrôles à l’infini. Il nous faut maintenant automatiser nos process, depuis la qualification de l’intention frauduleuse jusque dans la gestion des sanctions. Les outils analytiques pourraient là aussi être utilisés pour lutter contre les fraudes en réseau. L’enjeu : croiser les données de plusieurs dossiers pour mettre à jour des anomalies que l’œil humain peut difficilement détecter. Là encore, ce serait une première pour un organisme comme le nôtre.
Daniel Buchet, directeur « contrôle et lutte contre la fraude » de la Cnaf
Crédit photo : Lebon/Gamma - Photothèque Cnaf.
