Suède · Stockholm · Voir le profil de Suède · Voir le profil de Stockholm
Preuves: Observationnel / avant-après Top 97% 20/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique
Sweden's Social Insurance Agency used an ML risk-scorer from ~2013 to detect benefit fraud; a 2024 investigation found it disproportionately flagged women, migrants, and low-income earners; the model was suspended after the data protection authority intervened in June 2025.
SE11Försäkringskassan (l'Agence suédoise d'assurance sociale) a utilisé, depuis au moins 2013, un algorithme d'apprentissage automatique pour attribuer des scores de risque aux demandeurs de prestations sociales — principalement ceux réclamant une allocation temporaire pour enfant — afin de prioriser les dossiers pour enquête de fraude. Le système fonctionnait sans que le public en soit informé et était décrit en interne comme le « secret le mieux gardé » de l'agence.
En novembre 2024, Lighthouse Reports et Svenska Dagbladet ont publié l'enquête « Sweden's Suspicion Machine », révélant que l'algorithme signalait de manière disproportionnée les femmes, les personnes d'origine migrante, les personnes à faible revenu et celles sans diplôme universitaire. Des tests portant sur six mesures statistiques d'équité ont confirmé un biais systémique, faisant écho à un rapport de 2018 de l'Inspection suédoise de l'assurance sociale (ISF) qui concluait que l'algorithme « ne respecte pas l'égalité de traitement » — des conclusions que Försäkringskassan avait alors rejetées tout en continuant à exploiter le système. L'Autorité suédoise de protection des données (IMY) a ouvert une enquête à la suite des révélations de Lighthouse Reports, et dès juin 2025 Försäkringskassan a suspendu le modèle, reconnaissant par la suite des « lacunes en matière de transparence et de gestion des risques » et ajoutant une supervision manuelle temporaire.
Le Comité suédois de l'intégrité avait déjà alerté dès 2016 sur les risques pour l'intégrité personnelle des citoyens, et l'agence a rejeté quasiment toutes les demandes d'accès à l'information sur le système pendant plusieurs années ; Amnesty International a appelé les autorités suédoises à abandonner le système en novembre 2024. Ce cas fait écho au système néerlandais SyRI et constitue un exemple d'avertissement sur la façon dont le scoring de risque par apprentissage automatique dans la sécurité sociale peut ancrer une inégalité structurelle lorsqu'il est déployé sans audit d'équité adéquat, sans mécanismes de recours significatifs, ni contrôle réglementaire réel.
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.
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.
Irlande
Depuis 2011, l'administration fiscale irlandaise utilise l'IA (REAP) pour cibler les interventions de conformité ; 290 000 interventions guidées par …
Lettonie
Le SRS letton utilise ESCORT ML pour noter chaque entreprise enregistrée selon son risque de fraude fiscale et sociale. Délai …
Italie
L'Agenzia delle Entrate italienne déploie VeRa, un algorithme d'IA croisant les déclarations fiscales avec données bancaires, registres fonciers et paiements …
Canada
Canada Revenue Agency uses ML and AI-powered analytics to detect unwarranted GST/HST refund claims. Since 2017–18, over C$1.1 billion in …
Ouvrir le copilote complet Fondé sur des pratiques citées — vérifiez toujours les sources.