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Bonne pratique Importée

Ernst — L'agent social automatisé de Trelleborg réduit les décisions d'aide sociale de plusieurs jours à quelques minutes

Suède · Trelleborg · Voir le profil de Suède

Preuves: Observationnel / avant-après Top 62% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le système automatisé 'Ernst' de Trelleborg a réduit les décisions d'aide sociale de deux jours à moins d'une minute pour un tiers des dossiers ; l'OCDE a constaté une baisse de 10 jours à 24 heures, mais un audit du code a révélé les données de 250 citoyens exposées depuis 2017.

~10 days -> within 24 hours
Délai de traitement des dossiers
94%
Amélioration du temps de traitement (fournisseur)
22%
Citoyens supplémentaires servis avec 2 agents en moins
~70%
Part d'utilisation du canal en ligne
~250 citizens (names + national ID numbers)
Données de citoyens exposées depuis 2017

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Trelleborg Municipality (Trelleborgs kommun)
Période
2015–2018
Mots-clés
social welfare, digital government, robotic process automation, public administration

Contexte

Trelleborg est devenue la première municipalité suédoise à automatiser entièrement les décisions concernant les demandes de renouvellement d'aide sociale, en numérisant l'administration des prestations à partir de 2015 et en introduisant un système décisionnel automatisé fondé sur des règles, « Ernst », à partir de 2016, qui puise des données auprès de sept organismes pour approuver, ajuster ou transmettre les dossiers.

Résultats

L'OCDE a constaté que le délai de traitement des dossiers était passé d'environ 10 jours à moins de 24 heures ; l'étude de cas d'UiPath évalue l'amélioration à 94 %, la municipalité servant 22 % de citoyens supplémentaires avec 2 agents de première ligne en moins ; environ 70 % des demandeurs utilisent désormais le canal en ligne. Vinnova et le SALAR ont utilisé le modèle de Trelleborg comme base d'un déploiement dans 14 municipalités supplémentaires.

Conclusions

Le projet Automating Society d'AlgorithmWatch a constaté que la logique décisionnelle comptait 136 000 lignes de règles réparties sur 127 fichiers XML, difficiles à auditer, et a séparément découvert que les noms et numéros d'identification nationaux d'environ 250 citoyens étaient restés exposés dans le code source depuis 2017.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Rules-based RPA system (UiPath); low set-up cost relative to hiring additional caseworkers, per the vendor's own cost comparison.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Digitalisation began 2015; automated case handler 'Ernst' introduced 2016; since replicated in 14 more municipalities via Vinnova/SALAR.
Personnel et compétences
front-line social-assistance caseworkers (reduced by 2 through automation), municipal IT/RPA team

Conditions de réussite

  • data integration with 7 external agencies (tax authority, student loan board, etc.)
  • high online-application channel adoption (~70%)

Modes d’échec courants

  • 136,000 lines of rules across 127 XML files difficult to audit
  • ~250 citizens' names and national ID numbers exposed in source code since 2017

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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