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Les pétitions · déposées en 2026 · n°5530

Pour la détection par intelligence artificelle des fraudes à la Sécurité sociale en France

En cours de signature43 soutiensCommission des affaires socialesdéposée le 2 avr. 2026

La décision de la commission

Voici ce que le jeu de données ouvert de l'Assemblée nationale consacre au sort de cette pétition. Rien n'est reformulé ni résumé ; seules les apostrophes typographiques et les espaces multiples sont normalisés, pour que deux libellés identiques à l'œil ne comptent pas pour deux. Un champ vide est affiché vide.

Le champ prévu pour motiver la décision est resté entièrement vide.Champ « décision de la commission » du fichier officiel.

Ce que nous constatons

  • N'a pas dépassé 10 000 signatures. Le seuil de classement d'office varie selon la commission, et le fichier ne l'énonce pas pour cette pétition.
  • Le recueil des signatures court jusqu'au 19 juin 2029.

Texte de la pétition

Nous, citoyens, contribuables et usagers du système de protection sociale français, demandons aux pouvoirs publics d'engager rapidement une stratégie claire, encadrée et efficace pour intégrer l'intelligence artificielle dans la détection des fraudes à la Sécurité sociale.La solidarité nationale repose sur un principe simple : chacun contribue selon ses moyens et reçoit selon ses besoins. Ce modèle, auquel les Français sont profondément attachés, ne peut perdurer que s'il est protégé contre les abus, les détournements et les fraudes qui fragilisent sa crédibilité, son financement et son efficacité.Chaque fraude non détectée représente une perte pour la collectivité. Elle prive les personnes qui en ont réellement besoin de ressources précieuses, alourdit la charge supportée par les contribuables et alimente la défiance envers nos institutions. Face à des mécanismes de fraude de plus en plus sophistiqués, les outils traditionnels de contrôle ne suffisent plus toujours.L'intelligence artificielle peut permettre de repérer plus rapidement des anomalies, des incohérences, des schémas répétitifs ou des réseaux organisés, là où l'analyse humaine seule atteint ses limites. Utilisée de manière responsable, elle peut renforcer l'efficacité des contrôles, mieux cibler les investigations, faire gagner du temps aux agents publics et améliorer l'usage de l'argent public.Nous demandons donc :la mise en place progressive d'outils d'intelligence artificielle dédiés à la détection des fraudes à la Sécurité sociale ;un encadrement strict garantissant le respect du RGPD, des libertés publiques et de la présomption d'innocence ;une supervision humaine obligatoire pour toute décision ou procédure engagée sur la base d'un signalement algorithmique ;une transparence sur les objectifs, les résultats et les garanties mises en place ;une évaluation régulière de l'efficacité de ces outils, ainsi que de leurs éventuels biais ou erreurs ;une priorité donnée à la lutte contre les fraudes organisées et les détournements les plus coûteux pour la collectivité.Nous ne demandons pas une automatisation aveugle. Nous demandons un usage moderne, proportionné et responsable de la technologie au service de l'intérêt général. L'intelligence artificielle ne doit pas remplacer l'humain, mais l'aider à mieux protéger notre système social.Préserver la Sécurité sociale, c'est défendre un pilier essentiel de notre pacte républicain. Pour qu'elle reste juste, durable et digne de la confiance de tous, il est urgent de doter la France des moyens les plus performants pour lutter contre la fraude.Nous appelons le Gouvernement, le Parlement, les organismes de Sécurité sociale et les autorités compétentes à agir sans tarder.Si vous partagez cette exigence de justice, d'efficacité et de bonne gestion des fonds publics, signez cette pétition.

Texte republié intégralement depuis le jeu de données ouvert des pétitions (Licence Ouverte 2.0). La pétition reste consultable sur la plateforme officielle de l'Assemblée nationale.

Données extraites du fichier officiel de data.gouv.fr, calculées le 12 oct. 2026. Notre méthode, nos règles et leurs limites sont détaillées sur la page méthodologie.