Assurance maladie : son algorithme anti-fraude accusé de discriminer les mères célibataires

En cause de cette polémique : une notation issue de l'algorithme qui tiendrait compte de certains critères prédéfinis jugés discriminatoires par l'association, ceux-ci favoriseraient en effet les contrôles sur les bénéficiaires de la CSG et les mères célibataires.

Un algorithme anti-fraude qui cible les mères célibataires

Selon La Quadrature du Net, une association spécialisée dans la défense des droits numériques, l'algorithme utilisé par la Caisse nationale d’Assurance Maladie pour lutter contre les fraudes sociales attribue un score de suspicion aux bénéficiaires sur la base de données comme l’âge, le sexe et la composition familiale. « Le profil type de fraude à la C2S serait une première demande dont le demandeur est une femme de plus de 25 ans avec plus d’un majeur et au moins un mineur dans le foyer », assure l’association qui s’appuie sur des documents internes de la Cnam. Ces critères, accusés de favoriser des discriminations envers les plus précaires, en particulier les mères célibataires et les 6 millions de bénéficiaires de la CSG, conduisent à des contrôles ciblés.

Du côté de l’Assurance Maladie, la défense est claire : ces outils ne discriminent pas. « L’algorithme actuellement utilisé ne comporte aucune variable relative au sexe du demandeur, ni à son âge », affirme-t-elle. Toutefois, plusieurs enquêtes, comme celle publiée par Egora, semblent confirmer que des versions antérieures de ces algorithmes incluaient effectivement ces variables.

Des effets sociaux et économiques sous-estimés

Les critiques à l’encontre de cette stratégie ne se limitent pas aux questions de discrimination. Pour La Quadrature du Net, le système amplifie les inégalités et pèse lourdement sur les populations vulnérables, certaines d'entre elles ayant vu leurs droits être suspendus, tout comme leur accès aux soins.

Pourtant, la fraude à la C2S reste marginale. Elle représenterait environ 1 % du budget total de l'Assurance maladie, soit 25 millions d’euros par an. En parallèle, comme le soulignent les associations, près d'un tiers des bénéficiaires potentiels ne demandent pas cette aide, ce qui équivaudrait à 1 milliard d’euros d'économies pour la Cnam chaque année. Du côté de la Cnam, la réponse est pragmatique. Ces outils permettent d’automatiser des processus complexes tout en renforçant l’efficacité de ses contrôles. En 2019, sur 19 128 dossiers vérifiés, les anomalies relevées ont permis d’identifier un préjudice estimé à 1,3 million d’euros. Pour l’organisme, ces résultats justifient pleinement l’usage des algorithmes, malgré les critiques.

Un meilleur encadrement pour plus de transparence

Les associations critiquent l’opacité des algorithmes qu'elles considèrent comme problématiques pour la démocratie. Les bénéficiaires, souvent peu informés, n’ont que peu de moyens pour contester les décisions prises sur la base de ces systèmes automatisés.

Aujourd'hui nous dévoilons le code source de l'algo utilisé par l'Assurance Maladie pour noter 6 millions de personnes précaires bénéficiant de la Complémentaire Santé Solidaire. Si cette note se dégrade, un contrôle est enclenché. Explications.https://t.co/zal2MCPvR3

— La Quadrature du Net (@laquadrature) December 5, 2024

« Sous couvert de lutte contre la fraude, on automatise les discriminations systémiques », fustige l’association La Quadrature du Net. En ce sens, plusieurs associations, dont La Quadrature du Net, ont annoncé avoir saisi le Conseil d'état pour réclamer un encadrement strict de ces outils. Ces dernières plaident pour une régulation qui garantirait une utilisation équitable des données et limiterait les dérives.