evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

Le Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid de l'UWV — le score de risque de fraude au chômage audité aux Pays-Bas

Pays-Bas · Amsterdam · Voir le profil de Pays-Bas · Voir le profil de Amsterdam

Preuves: Quasi expérimental Top 66% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Depuis 2022, l'UWV examine les demandes d'allocations chômage à l'aide d'un algorithme de notation du risque. L'examen 2025 de la Cour des comptes néerlandaise a constaté que les cas signalés révèlent trois fois plus de fraudes confirmées que les contrôles aléatoires, tout en signalant des risques informatiques non résolus.

~70 %
Dossiers sélectionnés par l'algorithme
~30 %
Dossiers sélectionnés au hasard comme échantillon témoin
3x
Taux de chômage imputable confirmé, dossiers signalés vs échantillon aléatoire (2024 review, published May 2025)
Le Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid de l'UWV — le score de risque de fraude au chômage audité aux Pays-Bas

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
UWV (Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen)
Période
2022–present (audited 2024, published May 2025)
Mots-clés
social security, unemployment insurance, fraud detection, benefits administration

Contexte

L'UWV, l'agence néerlandaise d'assurance-emploi qui gère les allocations chômage (WW), applique depuis 2022 un score de risque algorithmique « Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid » (risque de chômage imputable) pour signaler les demandes où le demandeur pourrait être responsable de la perte de son propre emploi, en vue d'un examen manuel plus approfondi par un gestionnaire de dossier.

Activités

Environ 70 % des dossiers examinés sont sélectionnés par l'algorithme ; les 30 % restants sont choisis de manière aléatoire, spécifiquement pour tester la précision de l'algorithme lui-même et prévenir les biais — un véritable échantillon témoin randomisé intégré à la conception opérationnelle.

Résultats

La Cour des comptes néerlandaise (Algemene Rekenkamer) a évalué l'algorithme dans le cadre de son examen annuel 2024 des algorithmes gouvernementaux, publiant ses résultats en mai 2025. Elle a constaté que les dossiers signalés par le score de risque produisent trois fois plus de cas confirmés de chômage imputable que l'échantillon témoin aléatoire. Le même examen a constaté que l'UWV avait atténué la plupart des risques liés à la vie privée et aux biais, mais a signalé des faiblesses générales de contrôle informatique encore à corriger en 2025.

Conclusions

Contexte : le système SyRI de détection de la fraude aux prestations sociales de l'État a été invalidé par les tribunaux néerlandais en 2020 pour violation des droits, et les propres algorithmes de l'administration fiscale ont été séparément signalés pour non-conformité au RGPD lors du même cycle d'audit — ce qui fait de la supervision, comparativement mieux gérée mais encore imparfaite, de l'UWV un point de référence utile.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
UWV caseworkers conducting manual review of flagged and randomly-sampled cases, UWV algorithm/IT operations team, Netherlands Court of Audit (Algemene Rekenkamer) as independent auditor

Conditions de réussite

  • Built-in randomised control sample (30% of cases) enabling ongoing measurement of algorithm accuracy and bias
  • Independent government audit cycle providing external oversight
  • Mitigation of privacy and bias risks per the 2024/25 audit

Modes d’échec courants

  • Audit flagged outstanding general IT-control weaknesses requiring remediation in 2025
  • Sector context includes prior failures (SyRI system struck down by Dutch courts in 2020; Tax Administration algorithms flagged for GDPR non-compliance in the same audit cycle), underscoring the risk profile of algorithmic welfare-fraud detection generally

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

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles