Caisse Nationale d'Allocations Familiales

Contrôler mieux et moins pour maîtriser les risques dans un contexte de ressources contraintes

Depuis 2009, la CNAF (Caisse Nationale d'Allocations Familiales) optimise ses contrôles et la lutte contre la fraude grâce à un nouveau modèle analytique réalisé avec SAS.

La CNAF verse chaque année 70 milliards d'euros à 11 millions de bénéficiaires en France. RSA, allocations familiales, allocations logement : au total, la Caisse gère le paiement de près de trente prestations, toutes soumises à des conditions d'attribution différentes, selon la situation professionnelle, les ressources du ménage, le nombre d'enfants à charge… Plusieurs centaines d'informations sont nécessaires pour instruire un seul dossier !

Nous avons été le premier organisme de protection sociale à mettre en œuvre une telle démarche basée sur un outil analytique. Le changement n'a pas été simple, mais les résultats ont fini par vaincre les résistances.

Daniel Buchet
Directeur Contrôle et lutte contre la fraude à la CNAF

Des risques multiples et structurels

Les risques de la CNAF sont liés à la complexité des prestations : sans même parler de fraude, il suffit d'une erreur sur une déclaration ou d'une information non mise à jour pour que le montant versé ne soit plus conforme à la prestation due.

Pour lutter contre les indus (prestations versées à tort) et les rappels (droits non versés), la CNAF réalise chaque année 70 millions d'opérations unitaires de contrôle. La majorité se font par échange de données avec l'administration fiscale ou avec Pôle Emploi ; par ailleurs, 15 millions d'informations sont contrôlées « sur pièces », et 200 000 contrôles sont effectués « sur place » par 600 agents assermentés.
« La maîtrise de ces risques représente un enjeu important dans un contexte où la gestion des fonds publics doit être optimisée », explique Daniel Buchet, directeur Contrôle et lutte contre la fraude.

Une première quantification de la fraude en 2009

Cette exigence d'efficacité a pris un visage nouveau en 2009, avec la mise en avant de la question de la fraude sociale dans le débat politique. Face aux chiffres les plus fantaisistes qui circulaient alors dans la presse, et à une pression croissante des pouvoirs publics, la CNAF a entrepris de réaliser une estimation aussi précise que possible du phénomène. « Nous avons contrôlé de façon exhaustive les données d'un échantillon aléatoire de 10 500 allocataires – soit environ 1/1000e de notre base », raconte Daniel Buchet. En extrapolant les résultats, la CNAF a pu estimer le montant de la fraude à 700 millions d'euros par an.

Une nouvelle modélisation de la fraude

Précieuse pour éclairer le débat public, cette estimation n'était pour la CNAF qu'une première étape dans l'amélioration de la gestion des risques. Les données de l'échantillon statistique ont ensuite été analysées pour modéliser les risques de fraude et d'indus. L'objectif : appliquer à chaque dossier un score significatif du niveau de risque, pour mieux cibler les cas suspects et déclencher les contrôles adéquats.

Réalisé avec un outil analytique (une première pour un organisme de protection sociale en France), le modèle a été testé avec succès, puis généralisé fin 2011. Avec des résultats spectaculaires : entre 2011 et 2013, le rendement des contrôles sur place s'est accru de 46 % grâce à la performance du ciblage. Un gain considérable quand on sait que ces contrôles, réalisés par des agents assermentés, peuvent durer près de cinq heures ! Les montants en jeu sont eux aussi en hausse : en 2011, les contrôles sur place avaient permis de détecter 150 millions d'euros d'anomalies financières (erreurs ou fraudes) en 2013, ce chiffre est passé à 263 millions (+ 63%).

Aller plus loin

Ces résultats poussent désormais la CNAF à ouvrir d'autres voies pour optimiser les contrôles et notamment améliorer leur efficience.

Actuellement, les vérifications sont partagées entre les contrôleurs et les techniciens des CAF, qui instruisent les dossiers et sont naturellement amenés à pointer les incohérences et situations suspectes qu'ils peuvent rencontrer dans les dossiers. Jusqu'ici, les techniciens n'ont pas accès aux scores. Ce pourrait être le cas à l'avenir, pour améliorer la pertinence des demandes de contrôle a priori sans nuire à la rapidité de traitement des pièces.

La CNAF s'est par ailleurs dotée de tableaux de bord spécifiques pour l'activité de contrôle. Evolutif, l'outil comprend trois niveaux, avec une granularité croissante : un reporting pour la direction nationale, des tableaux synthétiques au niveau régional pour permettre à chaque CAF de piloter son activité de contrôle ; et des tableaux opérationnels pour les agents de contrôle.

Vers l'industrialisation du traitement de la fraude

Mais l'enjeu le plus important pour la CNAF réside aujourd'hui dans l'automatisation du traitement de la fraude. « Nous savons aujourd'hui détecter les fraudes et les distinguer des indus, mais nous ne pouvons pas étendre nos moyens à l'infini », résume Daniel Buchet. L'efficacité du contrôle passe désormais par une industrialisation des process, notamment dans la qualification des intentions frauduleuses – mais aussi dans la gestion de cas détectés. « Des outils d'aide à la décision pourraient nous permettre d'automatiser les sanctions, à l'aide de barèmes selon le type de fraude, le montant ou la solvabilité des allocataires. »

Un autre enjeu concerne les fraudes multiples, organisées en réseau. Elles sont relativement rares mais le préjudice peut être très vite important – en termes financiers comme en termes d'image, car les affaires sont souvent médiatisées. Là encore, la solution pourrait se trouver dans l'analytique. « Nous sommes parfois confrontés à des fraudes en réseau que l'œil humain peut très difficilement détecter, explique Daniel Buchet. Cela nécessite de croiser des données de plusieurs dossiers, souvent dans des CAF différentes – donc d'être capables de traiter de très gros volumes de données. »

Tous ces projets ont été mis à l'étude, avec toujours le même objectif : contrôler mieux et moins pour améliorer encore l'efficacité de la Caisse.

CNAF logo

Enjeux

Optimiser les contrôles de la CNAF :

  • Estimer le montant de la fraude aux allocations familiales et le total des indus
  • Déterminer le niveau de risque de chaque dossier (scoring)
  • Accroître le rendement des contrôles par un meilleur ciblage
  • Automatiser les process de gestion de la fraude

Solution

Bénéfices

  • Un rendement des contrôles accru de 25% dès les six premiers mois de mise en œuvre du modèle. + 46% de contrôles positifs en deux ans
  • En 2011, 150 millions d'euros d'anomalies (erreurs ou fraudes) détectées
  • En 2013, 263 millions (+ 63%)

Les résultats présentés dans cet article sont spécifiques à des situations, problématiques métiers et données particulières, et aux environnements informatiques décrits. L'expérience de chaque client SAS est unique et dépend de variables commerciales et techniques propres, de ce fait les déclarations ci-dessus doivent être considérées dans un contexte. Les gains, résultats et performances peuvent varier selon les configurations et conditions de chaque client. SAS ne garantit ni ne déclare que chaque client obtiendra des résultats similaires. Les seules garanties relatives aux produits et services de SAS sont celles qui sont expressément stipulées dans les garanties contractuelles figurant dans l’accord écrit conclu avec SAS pour ces produits et services. Aucune information contenue dans le présent document ne peut être interprétée comme constituant une garantie supplémentaire. Les clients ont partagé leurs succès avec SAS dans le cadre d’un accord contractuel ou à la suite de la mise en œuvre réussie du progiciel SAS. Les noms de marques et de produits sont des marques déposées de leurs sociétés respectives.

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