• # Merci

    Posté par  (site web personnel) . Évalué à 5. Dernière modification le 26 décembre 2022 à 11:43.

    Merci, je pense que les citoyens doivent suivre cette initiative avec la plus grande attention.

    Par ailleurs, dans le communiqué de LQDN, je ne comprends pas où l'association veut en venir avec cette partie dont la conclusion n'est pour moi pas explicite :

    Nous avions aussi demandé la liste des variables utilisées pour l’entraînement du modèle, c’est à dire sa phase de création. Cette question est importante car elle permet de comprendre l’étendue des données utilisées par l’algorithme. Et donc le degré d’intrusion dans la vie privée des allocataires que la construction d’un tel modèle nécessite.

    […] A défaut de réponse, nous nous en remettons à ce que, techniquement, tout·e data-scientist ferait pour entraîner un modèle le plus « précis » possible. Il suffirait de partir de l’intégralité des variables à sa disposition et, par itérations successives, décider lesquelles garder pour le modèle final. Dans cette hypothèse, ce serait alors la quasi-totalité des variables détenues par la CAF sur chaque allocataire qui serait utilisée pour l’entraînement de son modèle.

    • [^] # Re: Merci

      Posté par  (site web personnel) . Évalué à 2.

      Le passage me paraît également obscur. Peut-être pourrait-on reformuler partiellement ainsi :

      À défaut d'information précise sur les variables utilisées nous ne pouvons que considérés qu'il s'agisse d'une sélection opérée parmi l'ensemble de celles qui sont à la disposition de la CAF.

      « IRAFURORBREVISESTANIMUMREGEQUINISIPARETIMPERAT » — Odes — Horace

      • [^] # Re: Merci

        Posté par  (site web personnel) . Évalué à 3.

        Oui, mais quel serait le pb alors puisque "tout·e data-scientist ferait pour entraîner un modèle le plus « précis" ?

        • [^] # Re: Merci

          Posté par  (site web personnel, Mastodon) . Évalué à 3.

          On essaye d’entrainer les modèles avec les variables les plus pertinentes possibles (par exemple, ayant les adresses de messagerie utilisées par les allocataires, son usage n’apporte à priori rien je pense…) Dans le doute, on suppose que tout ce qui est disponible est utilisé, mais il faut préciser que ça reste une supposition (et dire pourquoi on fait cette hypothèse) même si beaucoup de gens prendront cela pour argent comptant malheureusement.

          “It is seldom that liberty of any kind is lost all at once.” ― David Hume

  • # Lutte-contre-la-fraude-washing

    Posté par  (site web personnel) . Évalué à 10. Dernière modification le 26 décembre 2022 à 11:59.

    Dans son dernier rapport annuel sur la « lutte contre la fraude », nulle référence n’est faite à l’algorithme alors que celui-ci était mis à l’honneur, en première page, l’année précédente. La CAF précisant au passage qu’il était loué par la Cour des Comptes et l’Assemblée Nationale.

    A sa place, la CAF a préféré cette année mettre en avant son équipe de contrôleur.ses dédiée à la « lutte contre la fraude à enjeux »22, c’est à dire des fraudes organisées (usurpation d’identités, faux documents, fraude au RIB) à grande échelle. Soit 30 agentes et agents qui d’après les dires de la CAF sont, ni plus ni moins, chargé·es de « protéger le système de sécurité sociale français des risques de pillage » et qui font rentrer la CAF dans « une nouvelle dimension de la lutte contre la fraude ».

    A titre de comparaison, nous tenons à rappeler que ce sont pas moins de 700 contrôleuses et contrôleurs qui, guidé·es par son algorithme discriminatoire, sont chargé·es de traquer les moindre erreurs de déclaration faites par les plus précaires.

    C'est exactement la démarche des entreprises qui font du green-washing : s'appuyer médiatiquement sur des éléments non-représentatifs de leur activité réelle pour propager un récit alternatif sans lien avec la réalité.

    Ici on pourrait parler de lutte-contre-la-fraude-washing : la CAF fait croire que son modèle est la lutte contre la fraude alors que seuls 0,04% des personnels contrôleuses et contrôleurs y sont dédiés, les autres faisant la chasse aux plus précaires qui commettent des erreurs de déclaration

    Le récit raconte encore moins la réalité si on considère que les cas de non-recours sont en fait beaucoup plus nombreux que les cas d'indus, frauduleux ou non, sur lesquels se concentrent les contrôleuses et contrôleurs :

    Le sociologue Vincent Dubois ajoute que cette situation « interroge sur la réalité des slogans institutionnels “tous les droits rien que les droits” qui en fait est beaucoup plus tournée vers l’identification des indus, frauduleux ou non, que vers les cas de non-recours qui sont en fait beaucoup plus nombreux »

Suivre le flux des commentaires

Note : les commentaires appartiennent à celles et ceux qui les ont postés. Nous n’en sommes pas responsables.