El algoritmo de puntuación de la CNAF — la puntuación de riesgo social francesa, vigente desde hace una década, impugnada por 25 organizaciones

Desde 2010, la Caisse nationale des allocations familiales (CNAF), la agencia nacional francesa de prestaciones familiares, utiliza un sistema de aprendizaje automático que asigna a cada persona de un hogar beneficiario una puntuación de sospecha entre 0 y 1, recalculada cada mes, para decidir a quién se investiga por fraude o pagos indebidos. El sistema nació como un proyecto piloto local en Burdeos a finales de la década de 2000 y se extendió a todo el país sin consulta pública.
En una investigación de seis meses, Lighthouse Reports y Le Monde obtuvieron y analizaron el código fuente del modelo mediante solicitudes de acceso a la información y recursos legales. La puntuación aumenta para las personas con bajos ingresos, desempleadas, beneficiarias de la prestación por discapacidad (AAH) o de la renta mínima (RSA), familias monoparentales o con una alta proporción de alquiler sobre ingresos, mientras que es casi imposible que los solicitantes con más recursos alcancen una puntuación suficiente para ser señalados. Siete de cada diez personas sometidas a los controles más invasivos de la CNAF —visitas domiciliarias en las que los inspectores cuentan cepillos de dientes para estimar el tamaño del hogar, entrevistas a vecinos y revisión de cuentas bancarias— habían sido seleccionadas por el algoritmo.
El 15 de octubre de 2024, Amnistía Internacional y otras 14 organizaciones de la sociedad civil y de defensa de los derechos de las personas con discapacidad presentaron una denuncia ante el Consejo de Estado francés para detener el sistema por discriminatorio; diez organizaciones más se sumaron al caso en enero de 2026. Bajo esta presión judicial, la CNAF publicó el código fuente de su algoritmo actual el 15 de enero de 2026, más de una década después de su primer despliegue.
Hasta la fecha, el caso ante el Consejo de Estado sigue sin resolverse. Ninguna evaluación independiente citada por estas fuentes demuestra que la puntuación haya mejorado realmente la detección del fraude o reducido las pérdidas por pagos indebidos frente a los métodos anteriores; el efecto documentado es que concentra el escrutinio invasivo sobre solicitantes ya vulnerables.