O algoritmo de pontuação da CNAF — a pontuação de risco social francesa, em vigor há uma década, contestada por 25 organizações

Desde 2010, a Caisse nationale des allocations familiales (CNAF), a agência nacional francesa de prestações familiares, utiliza um sistema de aprendizagem automática que atribui a cada pessoa de um agregado beneficiário uma pontuação de suspeita entre 0 e 1, recalculada todos os meses, para decidir quem é investigado por fraude ou pagamentos indevidos. O sistema começou como um projeto-piloto local em Bordéus, no final dos anos 2000, e foi alargado a todo o país sem consulta pública.
Numa investigação de seis meses, a Lighthouse Reports e o Le Monde obtiveram e testaram o código-fonte do modelo através de pedidos de acesso à informação e recursos legais. A pontuação sobe para pessoas com baixos rendimentos, desempregadas, beneficiárias do subsídio de deficiência (AAH) ou do rendimento mínimo (RSA), famílias monoparentais, ou com uma elevada taxa de esforço na renda, enquanto é quase impossível que beneficiários mais abastados atinjam uma pontuação suficiente para serem sinalizados. Sete em cada dez pessoas submetidas aos controlos mais invasivos da CNAF — visitas domiciliárias em que os inspetores contam escovas de dentes para estimar o tamanho do agregado, entrevistas a vizinhos e verificações bancárias — tinham sido selecionadas pelo algoritmo.
Em 15 de outubro de 2024, a Amnistia Internacional e mais 14 organizações da sociedade civil e de defesa dos direitos das pessoas com deficiência apresentaram uma queixa junto do Conselho de Estado francês para travar o sistema por ser discriminatório; mais dez organizações juntaram-se ao processo em janeiro de 2026. Sob esta pressão judicial, a CNAF publicou o código-fonte do seu algoritmo atual em 15 de janeiro de 2026, mais de uma década depois de o ter implementado pela primeira vez.
Até ao momento, o processo no Conselho de Estado continua por resolver. Nenhuma avaliação independente citada por estas fontes mostra que a pontuação tenha efetivamente melhorado a deteção de fraude ou reduzido as perdas por pagamentos indevidos face aos métodos anteriores; o efeito documentado é concentrar um escrutínio invasivo sobre beneficiários já vulneráveis.