Modelo de selección de controles de France Travail — 26 variables, pilotos de 7 000 expedientes y una evaluación sin publicar

En julio de 2026, La Quadrature du Net y la unidad de investigación de Radio France revelaron que France Travail (el servicio público de empleo francés) está probando un modelo estadístico, «Ciblage du Contrôle de la Recherche d'Emploi», para seleccionar los expedientes de desempleados que se someten a control de búsqueda de empleo. Se presentó al comité de ética de IA de France Travail el 10 de diciembre de 2025.
La herramienta es un árbol de decisión (no IA generativa) entrenado con unos 60 000 expedientes ya controlados y que usa 26 variables, entre ellas nivel educativo, antigüedad de inscripción, entrevistas de los últimos seis meses, actividad no asalariada, visibilidad del CV y citas canceladas. Dos campañas piloto de unos 7 000 expedientes cada una se dirigieron a personas inscritas tras una rescisión de mutuo acuerdo (rupture conventionnelle). France Travail afirma que el 79 % de los expedientes seleccionados por el modelo había recibido, retrospectivamente, una revisión en profundidad en el control original; la prensa señala que esto muestra que el modelo reproduce decisiones pasadas, no que detecte incumplimientos en el 79 % de los casos.
France Travail declara que un asesor humano conserva la decisión final, que los criterios son objetivos y no discriminatorios, que la herramienta cumple el RGPD y que no genera puntuación individual. Los controles pasaron de unos 200 000 en 2017 a 730 000 en 2025, con un objetivo de 1,5 millones en 2027, y el modelo se ampliaría a otros colectivos con listas mensuales.
La Quadrature du Net, que solo dispone de la lista de variables, lo califica de perfilado opaco: variables como la falta de CV o las citas canceladas pueden reflejar brecha digital, enfermedad o barreras de transporte, y entrenar con decisiones de control pasadas puede afianzar sesgos. Pide el código fuente, la evaluación de impacto de protección de datos y resultados detallados del piloto. Es un caso de advertencia aún no evaluado: no se ha publicado ninguna evaluación de precisión, equidad o resultados.