Un outil algorithmique pour « cibler le contrôle » des allocataires
France Travail développe, selon un document obtenu par l'association La Quadrature du Net et relayé par la cellule d'investigation de Radio France, un système algorithmique destiné à repérer les bénéficiaires de l'allocation chômage jugés les plus susceptibles de manquer à leur obligation de recherche d'emploi. Le projet, présenté en interne sous l'intitulé
« Ciblage du Contrôle de la Recherche d’Emploi », est entré en phase de test et pourrait, s'il est généralisé, toucher jusqu'à 6 millions de dossiers par mois.
La logique affichée par l'agence est d'« identifier les dossiers nécessitant un examen approfondi » en recourant à des techniques d'intelligence artificielle. Mais l'outil semble aller au-delà d'une simple priorisation administrative : il classe les allocataires en deux groupes — « suspects » et « non-suspects » — et oriente la réalisation des contrôles en conséquence. Lors de la phase expérimentale, menée sur des personnes ayant bénéficié d'une rupture conventionnelle, 7 000 contrôles ont été réalisés et, d'après l'association, plus de la moitié des personnes ciblées ont été soit sanctionnées, soit soumises à un accompagnement renforcé.
Comment l’algorithme fait ses choix
Le document décrit la construction du modèle en s'appuyant sur la compilation de 26 variables par dossier. La Quadrature du Net précise toutefois ne pas disposer des règles exactes utilisées pour pondérer ces critères ni des jeux de données employés pour entraîner le modèle. Cette opacité inquiète : lorsque des décisions administratives influent sur l'accès aux droits, le principe de transparence et la possibilité de contester les choix deviennent centraux.
- Population potentiellement affectée : jusqu'à 6 millions de bénéficiaires par mois.
- Phase test : 7 000 contrôles ciblés, plus de la moitié ont abouti à des sanctions ou un renforcement de l'accompagnement.
- Variables : 26 éléments décrits pour constituer les profils, règles de construction inconnues.
Les risques pour les demandeurs d’emploi
Pour les allocataires, la mise en œuvre d'un tel système pose plusieurs questions concrètes. D'abord, le risque d'« embrouillage » entre profilage statistique et réalité individuelle : un score élevé peut conduire à des contrôles plus fréquents, des sanctions financières ou une orientation administrative différente, sans que la personne ciblée comprenne pourquoi. Ensuite, la stigmatisation : classer des individus comme « suspects » peut avoir des effets sur l'accès à l'accompagnement et sur leur relation avec les conseillers, au moment même où la coopération est souvent essentielle au retour à l'emploi.
Enjeux juridiques et éthiques
L'algorithme a été présenté en décembre 2025 au comité éthique de France Travail, selon le récit de l'enquête. Mais la publication du document par des associations de défense des libertés soulève la question du respect du droit à la protection des données et du principe de non-discrimination. Les décisions automatisées, lorsqu'elles ne garantissent pas transparence et possibilité de contestation, peuvent contrevenir au cadre juridique européen et national sur les droits des personnes.
Ce que cela change pour les employeurs et l'administration
Pour l'administration, un tel outil promet d'optimiser les ressources de contrôle en focalisant l'effort sur des dossiers « à risque ». Mais l'efficacité réelle dépendra de la qualité des données, des biais inscrits dans les modèles et de l'acceptabilité sociale. Pour les employeurs, l'impact est indirect : une politique de contrôle plus ciblée peut faire évoluer les parcours de retour à l'emploi et les dispositifs d'accompagnement, avec des conséquences sur les profils disponibles sur le marché du travail.
Un débat public à ouvrir
Ce dossier illustre la tension entre la volonté d'améliorer la lutte contre la fraude et la nécessité de préserver les droits des demandeurs d'emploi. La généralisation d'un système reposant sur l'IA impose des garanties précises : transparence des variables et des règles, évaluation indépendante des biais, voies de recours claires pour les personnes ciblées. Sans ces garde-fous, la confiance dans les institutions d'emploi risque de se détériorer, au détriment des plus vulnérables.
| Élément | Chiffre / information |
|---|---|
| Population visée (potentielle) | 6 millions de bénéficiaires par mois |
| Contrôles en phase test | 7 000 contrôles réalisés |
| Variables utilisées | 26 variables pour constituer les profils |
Les prochains pas attendus : des précisions de France Travail sur la portée du projet, la publication des règles de classification, et des évaluations indépendantes pour juger des biais et des effets sociaux. À défaut, l'utilisation de l'IA pour piloter le contrôle des droits risque d'alimenter une défiance généralisée envers le service public de l'emploi.
