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Bonne pratique Importée

Plataforma Tecnológica de Intervención Social — L'algorithme prédictif de Salta pour le risque de grossesse adolescente (un cas d'alerte)

Argentine · Salta · Voir le profil de Argentine

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En 2018, Salta (Argentine) et Microsoft ont créé un algorithme prétendant repérer des filles « prédestinées » à une grossesse adolescente via l'ethnie et la pauvreté — un système condamné, jamais audité, aujourd'hui cas d'école en gouvernance de l'IA.

86%
Précision revendiquée (non vérifiée, déclarée publiquement par le gouverneur)
Plataforma Tecnológica de Intervención Social — L'algorithme prédictif de Salta pour le risque de grossesse adolescente (un cas d'alerte)

Détails

Maturité
Abandonnée
Promoteur
Ministerio de Primera Infancia (Salta Province), with Microsoft and Fundación CONIN
Période
2018–2019 (discontinued)
Mots-clés
predictive analytics, social risk profiling, child welfare, algorithmic accountability, government-vendor partnership

Contexte

En 2018, le gouvernement de la province de Salta, dans le nord de l'Argentine, par le biais de son Ministerio de Primera Infancia, s'est associé à Microsoft et à l'ONG anti-avortement Fundación CONIN pour construire un système d'analyse prédictive destiné à identifier, des années à l'avance, quelles adolescentes nommément désignées étaient les plus susceptibles de tomber enceintes ou d'abandonner l'école.

Objectifs

L'objectif affiché était de signaler les foyers et individus à haut risque pour une intervention précoce, à l'aide d'un score démographique.

Activités

Le modèle attribuait un score aux foyers à partir de variables démographiques, notamment l'âge, l'origine ethnique, le statut de handicap, la nationalité et la présence d'eau chaude courante au domicile. Des « agents territoriaux » provinciaux se rendaient ensuite chez les familles signalées, photographiant les résidents et enregistrant les coordonnées GPS, réinjectant les résultats dans le système.

Résultats

Le gouverneur de l'époque, Juan Manuel Urtubey, a publiquement affirmé que le modèle était « précis à 86 % », mais aucune méthodologie, donnée de validation ou évaluation des résultats n'a jamais été publiée ni vérifiée de manière indépendante.

Conclusions

Le programme a été condamné par des chercheurs en droits numériques et des universitaires pour avoir profilé des mineures selon des marqueurs ethniques et de pauvreté sans consentement, transparence ni supervision, et pour ses liens avec un groupe de défense anti-avortement pendant le débat national argentin sur la loi sur l'avortement. Il a été discrètement abandonné sans reddition de comptes publique sur les résultats, et est aujourd'hui recensé comme un incident d'IA formel, analysé dans la littérature évaluée par les pairs comme un exemple de profilage prédictif non audité en politique sociale — illustrant pourquoi les chiffres de précision revendiqués par des fournisseurs ou des responsables ne peuvent se substituer à une évaluation indépendante.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
Ministerio de Primera Infancia (Salta Province), Microsoft as technology partner, Fundación CONIN (anti-abortion NGO) as delivery partner, Provincial 'territorial agents' conducting household visits

Modes d’échec courants

  • No methodology, validation data, or outcome evaluation ever published despite a public accuracy claim
  • Profiling of minors by ethnicity and poverty markers without consent or transparency
  • Undisclosed partnership with an anti-abortion advocacy group during a politically sensitive national debate
  • No independent ethics review or oversight body; the programme was quietly abandoned without public accounting

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.

Pièces jointes

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