Un document interne de France Travail, révélé le 20 juillet 2026 par La Quadrature du Net en partenariat avec Radio France, détaille un outil algorithmique baptisé « Ciblage du contrôle de la recherche d'emploi ». Entraîné sur 60 000 contrôles passés, il attribue à chaque inscrit un score à partir de 26 variables et classe les demandeurs d'emploi entre profils « suspects » et « non suspects », pour alimenter en priorité les listes de contrôle. L'organisme y voit un ciblage plus « objectif » et plus efficace ; des associations, des syndicats et des juristes y voient un tri social automatisé, opaque et juridiquement fragile. Tour d'horizon d'un dossier qui condense les tensions de « l'IA au travail ».

Ce que fait, concrètement, l'algorithme

L'outil est un modèle statistique de type arbre de décision, présenté le 10 décembre 2025 au comité d'éthique de l'IA de France Travail selon les documents exhumés par La Quadrature du Net. Il a été entraîné sur environ 60 000 contrôles antérieurs, afin d'apprendre à prédire quels inscrits seraient susceptibles de ne pas respecter leurs obligations de recherche d'emploi.

Pour chaque dossier, la machine passe au crible 26 variables et en déduit un score individuel de suspicion. Selon Next, ces critères mêlent l'historique des manquements (absences aux rendez-vous, refus), l'ancienneté d'inscription, le délai avant inscription, le niveau de formation, le métier recherché, la présence de tensions sur ce métier, le volume horaire visé, l'existence d'offres correspondantes ou encore la visibilité en ligne du demandeur — par exemple la présence d'un CV publié. La pondération exacte de ces variables n'est pas rendue publique. Les personnes classées « suspectes » alimentent ensuite des listes prioritaires transmises chaque mois aux agents chargés des contrôles.

L'enjeu n'est pas anecdotique. Depuis le 1er janvier 2026, toute personne percevant le RSA doit obligatoirement s'inscrire à France Travail, ce qui porte à plus de 6 millions le nombre de personnes potentiellement concernées par ce dispositif de ciblage.

Une machine à démultiplier les contrôles

L'outil s'inscrit dans une trajectoire politique assumée : faire exploser le volume des contrôles. Le nombre de vérifications de la recherche d'emploi est passé de 200 000 en 2017 à 730 000 en 2025, soit une multiplication par 3,6 en huit ans, avec un objectif affiché de 1,5 million en 2027. Pour 2026, France Travail tablait sur 500 000 contrôles ciblés, soit environ 40 % du total des vérifications.

Face à un tel volume, l'algorithme est présenté comme un gain d'efficacité. France Travail avance que le modèle « performe » : d'après les chiffres cités par Next, 79 % des dossiers signalés par l'outil ont débouché sur un examen approfondi, contre 53 % pour une sélection aléatoire. Autrement dit, le tri automatisé permettrait de concentrer les moyens humains sur les dossiers jugés les plus à risque, plutôt que de piocher au hasard.

La défense de France Travail : un ciblage « objectif » et encadré

L'organisme met en avant plusieurs garde-fous. Il revendique une détection des biais : le document interne reconnaît lui-même qu'à ses débuts, l'algorithme conduisait à une « surreprésentation des demandeurs d'emploi aux allocations les plus faibles ». France Travail affirme avoir corrigé ce travers en ajustant la variable liée au salaire journalier de référence, afin de recaler la sélection sur la distribution réelle de la population inscrite.

L'institution rappelle également s'appuyer sur un ensemble de principes directeurs — maintien du caractère contradictoire de la procédure, contrôle possible de tous les publics, égalité de traitement, bénéfice du doute, continuité territoriale, et séparation entre les fonctions d'accompagnement et de contrôle. L'argument central est que l'IA, en s'appuyant sur des « critères objectifs », remplacerait des sélections potentiellement arbitraires par un procédé homogène et traçable.

Les critiques : opacité, biais et « dépolitisation » du contrôle social

Les détracteurs contestent précisément ce vocabulaire d'objectivité. Pour La Quadrature du Net, présenter le ciblage comme un simple problème technique revient à une « dépolitisation du contrôle social » : un choix politique — décider quelles populations surveiller en priorité — se retrouve masqué derrière un score, ce qui déresponsabilise les dirigeants et rend le tri plus difficile à contester.

Trois griefs reviennent. D'abord, le risque de reproduction des biais : un modèle entraîné sur 60 000 contrôles passés apprend aussi les habitudes de ciblage historiques, avec le danger d'amplifier des discriminations existantes. Le fait même que l'algorithme ait initialement surciblé les faibles allocataires illustre la réalité de ce risque. Ensuite, l'opacité : France Travail n'a, à ce jour, pas communiqué le code source ni la pondération des variables, y compris face aux demandes déposées auprès de la Commission d'accès aux documents administratifs (CADA). Enfin, la crainte d'un emballement : les critiques redoutent une généralisation du dispositif, voire son couplage à une IA générative qui « suggérerait » des décisions aux agents, vers une chaîne de contrôle de plus en plus automatisée.

Du côté des personnels, les syndicats de l'institution soulignent que l'outil ciblerait en priorité une frange précise du public, notamment les demandeurs d'emploi nouvellement inscrits après une rupture conventionnelle — une catégorie qui n'a rien d'illégitime au regard du droit du travail.

Le point de friction juridique : l'article 22 du RGPD

Le nœud légal tient à l'article 22 du RGPD, qui garantit le droit de ne pas faire l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé produisant des effets significatifs. Une suspension d'allocation entre clairement dans cette catégorie. France Travail se défend en rappelant que l'algorithme ne fait que présélectionner des dossiers : la décision finale de contrôle, puis de sanction, resterait prise par un agent humain, ce qui placerait le dispositif hors du champ d'une décision « entièrement » automatisée.

C'est là que se jouera l'essentiel du débat. La CNIL a ouvert plusieurs chantiers de réflexion sur ces systèmes de scoring publics, mais n'a pas rendu de décision contraignante à ce stade. Le précédent qui plane sur le dossier est néerlandais : en 2020, la justice a interdit le système anti-fraude SyRI, jugé contraire à la Convention européenne des droits de l'homme, estimant que le croisement massif de données sur des populations ciblées constituait une atteinte disproportionnée à la vie privée. Des algorithmes de la CNAF et de l'Assurance maladie, en France, ont par ailleurs déjà fait l'objet de contestations juridiques sur des logiques comparables de notation du « risque ».

Ce que dit ce dossier de « l'IA au travail »

Au-delà du cas France Travail, l'affaire illustre un déplacement : l'IA n'entre pas seulement dans le travail par la productivité ou l'automatisation des tâches, mais aussi comme instrument de contrôle des personnes. La ligne de crête est étroite entre un outil qui rationalise l'usage de moyens humains limités et un dispositif qui institutionnalise la suspicion à l'échelle de millions de dossiers. Tant que la pondération des variables et le code resteront confidentiels, la promesse d'« objectivité » restera invérifiable — et c'est précisément cette impossibilité de vérifier qui nourrit aujourd'hui la controverse.