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Bonne pratique Importée

GRAS — le systeme de la Banque mondiale qui passe au crible les depenses publiques bresiliennes pour detecter la corruption

Brésil · Brasília · Voir le profil de Brésil

L'outil GRAS de la Banque mondiale analyse les données de depenses publiques bresiliennes depuis un projet pilote de novembre 2023, aux niveaux federal, des Etats et municipal, identifiant environ 200 signaux possibles de fraude ou de collusion et signalant des centaines de fournisseurs suspectes de collusion ou d'enregistrement via des pretes-noms.

~200 red flags
Signaux d'alerte distincts de fraude potentielle que le GRAS peut identifier dans les dépenses publiques (reported Sept 2024)
850+ suppliers
Fournisseurs présentant de forts indices de comportement collusoire (pilot results)
~450 suppliers
Fournisseurs soupçonnés d'être enregistrés sous des prête-noms (pilot results)
~500 cases
Cas de conflit d'intérêts impliquant des fournisseurs détenus par des agents publics (pilot results)
~4,500 companies
Entreprises présentant des liens avec des campagnes politiques (pilot results)

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
World Bank (Governance Global Practice), piloted with federal, state and municipal audit/control bodies in Brazil
Période
Piloted from around November 2023; results reported through September 2024; scale-up project since documented
Mots-clés
anti-corruption, public expenditure analytics, procurement integrity, audit

Contexte

Le Governance Risk Assessment System (GRAS) est un outil d'analyse de données construit par la pratique mondiale de la gouvernance de la Banque mondiale pour aider les auditeurs gouvernementaux et les organismes anticorruption à passer au crible de grands volumes de données de dépenses publiques — registres électoraux, données de programmes sociaux, données de paie et listes noires d'entreprises — à la recherche de signes de fraude, de collusion et d'influence politique indue dans la commande publique.

Objectifs

Le GRAS a été testé au Brésil à partir d'environ novembre 2023, fonctionnant à plusieurs niveaux du gouvernement brésilien (fédéral, étatique et municipal), y compris plusieurs administrations infranationales, pour passer au crible les données de dépenses à la recherche de risques de corruption.

Activités

Selon le propre compte rendu de la Banque mondiale (11 septembre 2024), le GRAS peut identifier environ 200 signaux d'alerte distincts de fraude potentielle dans les dépenses publiques.

Résultats

Les rapports sur les résultats du pilote décrivent des constats concrets : plus de 850 fournisseurs présentant de forts indices de comportement collusoire, environ 450 fournisseurs soupçonnés d'être enregistrés sous des prête-noms, environ 500 cas de conflit d'intérêts impliquant des fournisseurs détenus par des agents publics, et près de 4 500 entreprises présentant des liens avec des campagnes politiques.

Conclusions

Le GRAS est explicitement conçu par la Banque mondiale comme une méthodologie reproductible plutôt que comme un outil ponctuel destiné au seul Brésil, et la Banque a documenté un projet de suite, le « Brazil - Governance Risk Assessment System Scale-Up Project ». Il est utilisé en interne par les auditeurs gouvernementaux plutôt que publié comme outil public, de sorte que ses critères d'analyse et ses jeux de résultats complets ne sont pas auditables de manière indépendante par le public, et aucune évaluation indépendante des poursuites ou condamnations résultant de ses signalements n'a encore été publiée.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — No specific budget figures disclosed in the source; delivered as World Bank technical assistance to Brazilian audit and control bodies, with a documented follow-on Scale-Up Project.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Piloted from around November 2023; results reported through September 2024; a scale-up project has since been documented.
Personnel et compétences
World Bank Governance Global Practice (tool developer), Federal, state and municipal audit/control bodies in Brazil (implementing users)

Conditions de réussite

  • Access to linked administrative datasets (electoral registers, social-programme records, payroll, blacklisted-firm lists)
  • Institutional buy-in from audit and control bodies across multiple levels of government
  • A replicable methodology design rather than a one-off, country-specific build

Modes d’échec courants

  • Used internally by auditors rather than published as a public-facing tool, so screening criteria and full result sets are not independently and publicly auditable
  • No independent evaluation of prosecution or conviction outcomes from its flags has yet been published

Où cela s’applique

Type de gouvernance
multi-level government (federal, state, municipal) with a multilateral technical-assistance partner
Échelle
national, across multiple levels of government
Niveau de revenu
upper-middle-income

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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