Försäkringskassan (Caisse suédoise d’assurance sociale)
Scores de risque par apprentissage automatique pour le contrôle de la fraude aux prestations
Une enquête établit que le système suédois de notation de la fraude aux prestations signale plus souvent les femmes et les personnes d’origine étrangère (novembre 2024)
Problématique
Försäkringskassan utilise un système d’apprentissage automatique depuis 2013 au moins pour noter les demandeurs de prestations. Ceux qui obtiennent les scores les plus élevés sont adressés à l’unité de lutte contre la fraude pour enquête.
Approche
Lighthouse Reports et Svenska Dagbladet ont testé le système selon 6 indicateurs d’équité et constaté qu’il signalait de manière disproportionnée les femmes, les personnes d’origine étrangère, les bas revenus et les personnes sans diplôme universitaire. L’agence avait refusé des demandes d’accès à l’information et soutenu qu’une analyse de contrôle de 2018 reposait sur des fondements douteux ; Amnesty a demandé l’arrêt du système.
Chiffres clés
Aucun chiffre publié
Enseignement
Des journalistes ont constaté que le système sélectionnait de manière disproportionnée plusieurs groupes pour des enquêtes de fraude, ce qui a conduit Amnesty à demander son arrêt au titre de l’obligation, prévue par le règlement européen sur l’IA, d’évaluer les risques pour les droits avant le déploiement. L’agence a contesté une analyse de contrôle de 2018.
Catégories
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- Finance, risques et juridiqueProduction et qualité
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- Innovation de procédé
- Technologie d’IA
- Analyse prédictive et apprentissage automatique
- Mode d’adoption
- Développement interne
- Type de preuve
- Travail journalistique
Sources
Résumés des sources
Amnesty rend compte des conclusions de Lighthouse Reports et de Svenska Dagbladet sur la notation des risques par l’agence. Elle identifie les groupes signalés plus souvent et indique que l’agence a refusé des demandes d’information.
Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.