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 plus de 60 milliards d'euros à quelque 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… Près de 300 informations sont parfois nécessaires pour instruire un seul dossier !

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 des vérifications se font en interne ou par échange de données avec l'administration fiscale ou avec Pôle Emploi. 15 millions d'informations sont contrôlées sur pièces, et 246 000 contrôles sont effectués « sur place » par 626 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, responsable du département Maîtrise des risques et lutte contre la fraude.

Une première quantification de la fraude en 2009

Cette exigence d'efficacité a pris un visage nouveau en 2009, où la question de la fraude sociale est mise en avant dans le débat politique. Face aux chiffres les plus fantaisistes qui circulent dans la presse, et à une pression croissante des pouvoirs publics, la CNAF décide alors 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 estime le montant de la fraude à 700 millions d'euros.

Il s’agit cependant dans la plupart des cas d’indus que les organismes ont bien détecté, mais la fraude n’a pas été identifiée ni qualifiée.

Une nouvelle modélisation des risques

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. Le modèle a été testé avec succès, puis généralisé en novembre 2011. Avec des résultats spectaculaires : sur les six premiers mois de l'année 2012, le rendement des contrôles s'est accru de 25%.

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 (Agents de contrôle assermentés et autres agents non assermentés chargés du contrôle) 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 prévoit également de se doter de tableaux de bord spécifiques pour l'activité de contrôle. Un cahier des charges a été établi pour développer un outil évolutif à trois niveaux, avec une granularité croissante : un reporting pour la direction nationale et les directions d'organismes, des tableaux synthétiques pour permettre à chaque CAF de piloter son activité de contrôle ; et des tableaux opérationnels pour les agents de contrôle.

Un chantier spécifique de lutte contre la fraude

D'autres développements sont envisagés pour affiner encore la détection des indus et des fraudes. Le système pourrait ainsi s'enrichir de nouveaux sous-modèles (on en compte actuellement cinq) pour tenir compte des spécificités de la fraude, de certaines prestations, ou encore des particularités régionales.

En matière de lutte contre la fraude, le premier enjeu consistera à qualifier les indus pour isoler les cas de fraude. Une méthode est en cours de mise en place – mais elle implique bien sûr que les fraudes aient déjà été détectées.

Le deuxième enjeu concerne les fraudes multiples, organisées en réseau. Elles sont relativement rares mais le préjudice peut être très vite important et elles sont médiatisées souvent. 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.