Connu / TG le 22/01/24 à 11:46
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🟢 Premier #CaféRuralité hier à Remoulins !
Débat sur les difficultés d'accès au foncier pour les jeunes agriculteurs et sur les solutions pour assurer à nos paysans des revenus décents et un vrai accompagnement pour faire la nécessaire transition agricole. Il faut des moyens pour les Projets alimentaires territoriaux !
Des mesures et des alternatives que nous défendons au Parlement.
Merci à la Confédération paysanne , à J'enracine et aux membres de la communauté de communes pour leur présence.
🔔 Partagez sur : X (Twitter) (https://twitter.com/AvecMichelSala/status/1748653265787474104) - Facebook (https://www.facebook.com/AvecMichelSala/posts/pfbid02j1YssMMFUJUGFqPyzodv8c8EHBCyDHbC5EtEeBUkQhehaFJK3J5LPVYSf5iRLdMql) - Instagram (https://www.instagram.com/p/C2UZThmtyID/)
Michel Sala député LFi du Gard https://t.me/AvecMichelSala
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Abonné·e de Mediapart
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Comme nous l’expliquions ici https://www.laquadrature.net/2022/10/19/caf-le-numerique-au-service-de-lexclusion-et-du-harcelement-des-plus-precaires/, la CAF utilise depuis 2012 un algorithme de profilage attribuant à chaque allocataire une note ou «score de risque». Construite à partir des centaines de données dont la CAF dispose sur chaque allocataire, cette note est ensuite utilisée pour sélectionner celles et ceux qui seront contrôlé·es.
Cet algorithme symbolise l’étendue des dérives de l’utilisation des outils numériques au service de politiques de contrôle social portées par des logiques policières de suspicion généralisée, de tri et d’évaluation continue de chacun de nos faits et gestes.
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Enfin, la CAF a annoncé en grande pompe la nomination d’une médiatrice nationale chargée, entre autres, des questions de données personnelles à la CNAF29 en juin 2022. Parmi ses missions: «la protection des données et de la sécurité des usagers dans le cadre des systèmes d’information.» Et le communiqué accompagnant sa nomination ajoute qu’elle «sera également la référente nationale déontologie». Nous serions plus que ravi·es d’entendre son avis sur l’algorithme de notation de la CAF.
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mettre en lumière, et critiquer, un discours politique cherchant à légitimer la volonté de contrôle d’un appareil étatique via l’entretien d’un discours de suspicion généralisée et la stigmatisation de certaines catégories de la population.
Volonté de contrôle qui, hélas, profite aujourd’hui de la puissance des outils numériques et de l’exploitation de nos données personnelles afin de toujours plus nous évaluer et, ainsi, nous trier.
A l’heure où un nombre toujours plus grand d’institutions, sociales et policières, mettent en place de telles solutions de surveillance algorithmique, nous continuerons de les documenter et de faire ce que nous pouvons, à notre niveau, pour les contrer.
Au côté des collectifs Stop Contrôles, Changer de Cap et de toutes les associations et collectifs de lutte contre la précarité qui font face, depuis des années, aux dérives du tout numérique et au développement sans limite des politiques de contrôle social, nous espérons que vous serez nombreux.ses à nous rejoindre.
Enfin, nous ne doutons pas que ce sentiment d’injustice est partagé par la plupart des employé·es de la CAF. C’est pourquoi nous tenons à encourager celles et ceux qui, révolté·es par ces pratiques, pourraient nous aider à les documenter. Vous pouvez nous contacter par mail, téléphone, en venant nous rendre visite ou déposer de manière anonyme des documents sur notre SecureDrop. A l’heure où les responsables de la CAF font le choix de l’opacité, nous avons plus que jamais besoin de vous.
References
↑1 Voir notre demande CADA ici
↑2 Voir la réponse de la CAF ici et le code source caviardé ici.
↑3, ↑4, ↑13, ↑15 Voir la réponse de la CAF ici et le code source caviardé ici.
↑5, ↑17, ↑28 Voir l’émission de Radio France « Secrets d’info » portant sur l’algorithme disponible ici et l’article l’accompagant ici. Sur les déclarations de son secrétaire général, voir notamment à 28:00 pour la justification du refus de communiquer l’algorithme. Voir aussi à 13:40 sur l’aspect “pédagogique” de l’algorithme. Voir 12:30 pour les remarques de Vincent Dubois sur la lutte contre le non-recours.
↑6 Voir notre article présentant l’algorithme de notation des allocataires de la CAF disponible ici.
↑7 Un algorithme similaire a fait l’object d’un scandale retentissant aux Pays-Bas. Discrimantn. Sur ce sujet, voir notamment le rapport “Xenophobic machines: Discrimination through unregulated use of algorithms in the Dutch childcare benefits scandal” publié en 2021 par Amnesty International et disponible ici.
↑8 Voir l’article R-311-3-1-2 du CRPA disponible ici.
↑9 En tout état de cause, le fait de ne pas avoir été contrôlé est aussi une décision administrative. Le CRPA donne donc des droits étendus à toute personne ayant été notée, qu’elle ait été contrôlée, ou non.
↑10 Le communiqué de la CNAF daté du 27 janvier 2022 et intitulé « Aide à la détermination des dossiers allocataires nécessitant une vérification à l’aide d’un procédé de datamining » est disponible ici. La délibération de la CNIL du 24 mars 2010 est disponible ici. Il est à noter que l’algorithme a à priori grandement évolué depuis la délibération de la CNIL datant de plus de 12 ans. Comme nous l’expliquions ici, la délibération de la CNIl fait notamment référence à un modèle de lutte contre la fraude, alors que l’algorithme est aujourd’hui entraîné pour détecter les erreurs.
↑11 Voir le (faux) Vrai/Faux dans ce document.
↑12, ↑20, ↑25 Voir l’article de Pierre Collinet “Focus – Le data mining dans les Caf : une réalité, des perspectives” publié en 2013 et disponible ici. Il est expliqué que l’entraînement de l’algorithme mobilise une base contenant plus de 1000 informations par allocataire. Le modèle final, après entraînement et sélection des variables les plus « intéressantes », se base sur quelques dizaines de variables. Y est aussi expliqué le fait que l’algorithme est entraîné pour détecter les indus et non les cas de fraude. Il est aussi précisé que les techniques de data-mining pourraient être utilisées à des fins de lutte contre le non recours.
↑14 Voir l’article de Pierre Collinet “Focus – Le data mining dans les Caf : une réalité, des perspectives” publié en 2013 et disponible ici. Il est expliqué que l’entraînement de l’algorithme mobilise une base contenant plus de 1000 informations par allocataire. Le modèle final, après entraînement et sélection des variables les plus « intéressantes », se base sur quelques dizaines de variables. Y est aussi expliqué le fait que l’algorithme est entraîné pour détecter les indus et non les cas de fraude. Il est aussi précisé que les techniques de data-mining pourraient être utilisées à des fins de lutte contre le non recours.
↑16 Le document, publié sur le site de la CAF, est disponible ici.
↑18 Vincent Dubois, 2021. « Contrôler les assistés. Genèses et usage d’un mot d’ordre ». Sur le sur-contrôle des populations les plus précaires, voir chapitre 10. Sur l’histoire politique de la ‘lutte contre l’assistanat’, et le rôle majeur que joua en France Nicolas Sarkozy, voir le chapitre 2. Sur l’évolution des politiques de contrôles, leur centralisation suite à l’introduction de l’algorithme et la définition des cibles, voir pages 177 et 258. Sur la contestation des plans nationaux de ciblages par les directeurs de CAF locales, voir page 250. Voir aussi le rapport « Politique de contrôle et lutte contre la fraude dans la branche Famille » publié en 2016 et écrit par Vincent Dubois, Morgane Paris et Pierre Edouard Weil, disponible ici.
↑19 Voir par exemple l’annexe d’intéressement 2021 (ici) de la CAF spécifiant un objectif de fraudes détectées et un objectif de taux de recouvrement des indus non frauduleux. La tenue de ces objectifs impacte directement la prime d’intéressement des employé.e.s de la CAF. ↑21 Voir à ce sujet l’article de Lucie Inland disponible ici, cet article du Monde et le rapport du Défenseur des Droits «La lutte contre la fraude aux prestations sociales» disponible ici. La fondation Abbé Pierre, le Défenseur des droits et le collectif Changer de Cap ont par ailleurs collecté de nombreux témoignages décrivant la violence vécue par les allocataires lors des contrôles. Difficulté de recours, contrôles répétés, suspension automatique des prestations sociales, intrusion sans précédent dans les moindres recoins de la vie privée. Nous vous invitons à lire l’ensemble de ces témoignages disponibles ici. Voir aussi l’émission de Radio France « Secrets d’info » revenant sur ces questions et disponible ici et l’article l’accompagant ici.
↑22, ↑23 Voir notamment ici, ici et ici.
↑24 Voir notamment ce tweet.
↑26 Rapport d’information de l’Assemblée Nationale sur l’évaluation des politiques publiques en faveur de l’accès aux droits sociaux, 2016. Disponible ici
↑27 Voir le tome 1 du rapport « Garantir un numérique inclusif : les réponses apportées par les opérateurs de la protection sociale » de l’ Inspection Générale des Affaires Sociales écrit en 2019 et disponible ici. Voir aussi le rapport de la DREES « Le non-recours aux prestations sociales » écrit en 2020 et disponibstyle= »pointer-events: none; » le ici et l’émission de Radio France ici ou ici pour l’article correspondant.
↑29 Voir le communiqué de nomination de la médiatrice nationale de la CNAF ici https://www.caf.fr/sites/default/files/medias/cnaf/Nous_connaitre/Presse/2022/220623%20Nomination%20de%20la%20premi%C3%A8re%20%20m%C3%A9diatrice%20nationale%20de%20la%20Cnaf%20et%20des%20Caf.pdf.
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#BLOG 💬 Notation des allocataires: fébrile, la #CAF s’enferme dans l’opacité
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Notation des allocataires : fébrile, la CAF s’enferme dans l’opacité
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Le JDD