Un outil pour trier les dossiers et accroître les contrôles
France Travail met en expérimentation un système d'intelligence artificielle visant à automatiser la sélection des dossiers de demandeurs d'emploi soumis à vérification. Documenté par La Quadrature du Net et Radio France, le projet, nommé « Ciblage du Contrôle de la Recherche d’Emploi », a pour but d'alimenter les listes des agents chargés des contrôles afin de répondre à une montée en charge voulue par le gouvernement.
Les ambitions chiffrées sont explicites : passer de 200 000 contrôles réalisés en 2017 à 1,5 million prévus d'ici 2027. Face à cette massification, l'organisme public se tourne vers le recours algorithmique pour hiérarchiser les dossiers et concentrer l'effort humain.
Comment fonctionne l'algorithme
Le système examine chaque dossier à partir de 26 variables distinctes. Parmi les critères pris en compte figurent notamment :
- les activités déclarées par le demandeur ;
- l'ancienneté de l'inscription ;
- le niveau de formation ;
- la visibilité du profil auprès des recruteurs ;
- l'historique des manquements (par exemple une absence à un rendez-vous).
Le modèle a été entraîné sur la base de 60 000 contrôles passés afin d'apprendre à distinguer des comportements jugés à risque. À l'issue de l'analyse, chaque personne est classée dans une des deux catégories : « suspect » ou « non suspect ». Les profils évalués comme suspects sont ensuite priorisés pour un contrôle humain. À ce stade, l'outil ne prononce pas de sanction de façon automatique ; il oriente les investigations des agents.
« surreprésentation des demandeurs d’emploi ayant les plus faibles indemnités »
Risques identifiés et critiques
Le document interne consulté reconnaît lui-même la possibilité de biais. L'une des premières observations porte sur une surreprésentation des personnes percevant les plus faibles allocations, reflet d'un apprentissage effectué sur des données historiques. Cette configuration alerte sur des effets pervers : stigmatisation exacerbée de publics déjà fragiles, contrôles plus fréquents pour les plus mal indemnisés, et risque de discrimination indirecte selon le profil socio-économique ou la formation.
Autre source d'inquiétude : la portée de l'outil. L'expérimentation pourrait être étendue à d'autres bénéficiaires sociaux, notamment les allocataires du RSA, ce qui élargirait très significativement l'impact de la méthode sur les Français en situation de précarité.
Ce que cela change pour les salariés, demandeurs d'emploi et employeurs
Pour les demandeurs d'emploi, la mise en place d'un tel algorithme transforme le rapport au contrôle administratif : l'évaluation de leur recherche d'emploi peut devenir partiellement automatisée, avec des conséquences concrètes sur la fréquence des entretiens et sur la perception sociale du chômage. Pour les agents chargés des vérifications, l'outil promet une rationalisation des priorités mais pose la question de la confiance dans des classements issus d'un apprentissage sur données historiques. Les employeurs sont moins directement concernés, mais la relance des contrôles peut modifier les comportements de signalement et la relation aux candidats issus de dispositifs publics.
Sur le plan institutionnel, la démarche illustre la tentation d'utiliser les algorithmes pour absorber des volumes croissants de tâches administratives. Elle rappelle aussi la nécessité d'encadrer ces pratiques par des garanties robustes : audits indépendants, transparence sur les critères et les jeux de données, et mécanismes de recours pour ceux qui s'estiment pénalisés.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Contrôles en 2017 | 200 000 |
| Objectif 2027 | 1,5 million |
| Données d'entraînement | 60 000 contrôles |
| Variables analysées | 26 |
La progression annoncée des contrôles et l'automatisation partielle de leur ciblage constituent un tournant dans la gestion publique du chômage. Les bénéfices attendus en efficacité doivent être mis en balance avec les risques de biais et d'atteinte aux droits des personnes contrôlées. Le débat public et les garanties juridiques autour de cet usage de l'IA seront déterminants pour juger de sa légitimité.
