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Incident 822: Algorithmic Bias in French Welfare System Allegedly Discriminates Against Marginalized Groups

Description: A coalition of 15 human rights groups has launched legal action against the French government alleging that an algorithm used to detect welfare fraud discriminates against single mothers and disabled people. The algorithm assigns risk scores based on personal data. The process allegedly subjects vulnerable recipients to invasive investigations, violates privacy and anti-discrimination laws, and disproportionately affects marginalized groups.
Editor Notes: Reconstructing the timeline of events: (1) Since the 2010s: The algorithm has been in use to detect errors and fraud in France’s welfare system. (2) 2014: One version of the algorithm scored single-parent families, particularly those recently divorced, and disabled individuals receiving the Allocation Adulte Handicapé (AAH) as higher risk. (3) 2020: A suspected update to the algorithm took place, though the CNAF has not publicly shared the source code of the current model. (4) October 15, 2024: A coalition of 15 human rights groups, including La Quadrature du Net and Amnesty International, filed a legal challenge in France’s top administrative court, arguing the algorithm discriminates against marginalized groups.

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Alleged: Government of France developed an AI system deployed by Caisse Nationale des Allocations Familiales (CNAF), which harmed Allocation Adulte Handicapé recipients , Disabled people in France , Single mothers in France et French general public.

Statistiques d'incidents

ID
822
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2024-10-15
Editeurs
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Discrimination and Toxicity

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident Occurrence+1
Les algorithmes ont surveillé les systèmes de protection sociale pendant des années. Ils sont désormais critiqués pour leur partialité
Les algorithmes ont surveillé les systèmes de protection sociale pendant des années. Ils sont désormais critiqués pour leur partialité

Les algorithmes ont surveillé les systèmes de protection sociale pendant des années. Ils sont désormais critiqués pour leur partialité

wired.com

France : il faut mettre un terme à l'algorithme discriminatoire utilisé par la Sécurité sociale

France : il faut mettre un terme à l'algorithme discriminatoire utilisé par la Sécurité sociale

amnesty.org

Les algorithmes ont surveillé les systèmes de protection sociale pendant des années. Ils sont désormais critiqués pour leur partialité
wired.com · 2024
Traduit par IA

Une coalition de groupes de défense des droits de l’homme a lancé aujourd’hui une action en justice contre le gouvernement français pour son utilisation d’algorithmes pour détecter les prestations sociales mal calculées, alléguant qu’ils di…

France : il faut mettre un terme à l'algorithme discriminatoire utilisé par la Sécurité sociale
amnesty.org · 2024
Traduit par IA

Les autorités françaises doivent immédiatement mettre un terme à l’utilisation d’un algorithme discriminatoire de notation des risques utilisé par la Caisse nationale d’allocations familiales (CNAF), qui permet de détecter les trop-perçus e…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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