Data-Gouv-ML/inventaire-des-algorithmes-publics-de-lodap huggingface dataset:
Nom : Parcoursup
Système pour répartir les candidats et candidates dans les formations de l'enseignement supérieur.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Education
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Financeur(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Concepteur(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Académies

Les données peuvent provenir des dispositifs suivants: SIECLE, AGLAE, OCEAN, « Système d'information sur le suivi des étudiants » (SISE), « SYSCA »,
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Oui
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : Evaluation de ParcourSup par la commission de la culture, de l'éducation, de la communication et du sport (Sénat). Réalisé en 2023 
https://www.senat.fr/controle/dossier/2022/16672.html 

Fondation IFRAP (2022)
https://www.ifrap.org/education-et-culture/parcoursup-evaluation-dun-systeme-ne-pas-copier#_ftn6 

Collectif Nos Services Publics 
https://nosservicespublics.fr/parcoursup 

Bilan du financement de la loi orientation et réussite des étudiants (ORE) par la commission des finances (Sénat). Publié en 2023.
https://www.senat.fr/rap/r22-790/r22-7909.html 

Cours des Comptes (2020)
https://www.ccomptes.fr/sites/default/files/2023-10/20200227-rapport-premier-bilan-loi-ORE-3.pdf 
Filiation ou modèle fondateur : APB
Cadre légal : Délibération n° 2018-119 du 22 mars 2018 portant avis sur un projet d'arrêté autorisant la mise en œuvre d'un traitement de données à caractère personnel dénommé Parcoursup (demande d'avis n° 2134634 VI)
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000036748847

Arrêté du 31 décembre 2020 portant création d'un traitement automatisé de données à caractère personnel dénommé « Parcoursup »
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000042931763 

LOI n° 2018-166 du 8 mars 2018 relative à l'orientation et à la réussite des étudiants
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000036683777 
Code source : https://gitlab.mim-libre.fr/parcoursup/algorithmes-de-parcoursup
Nom : PAVED
Système testé par la gendarmerie nationale pour prédire les vols de véhicules et les cambriolages, à court terme (jusqu'à une semaine) et au niveau local.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Gendarmerie Nationale
Financeur(s) : Gendarmerie Nationale
Utilisateur(s) : Gendarmerie Nationale
Fournisseur(s) des données : Observatoire national de la délinquance et des réponses pénales ; INSEE
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Date de lancement : 2017
Date de fin : 2019
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non applicable
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Evaluation externe par une équipe de recherche : Camille Gosselin. « La police prédictive : enjeux soulevés par l’usage des algorithmes prédictifs
en matière de sécurité publique ». Paris : IAU Île-de-France, 2019. https://www.institutparisre-
gion.fr/fileadmin/NewEtudes/Etude_1797/Etude_Police_Predictive_V5.pdf ; https://cret-log.univ-amu.fr/fr/doc/hal-02500382/_2

https://www.laquadrature.net/wp-content/uploads/sites/8/2024/01/20240118_LQDN_policepredictive.pdf
Filiation ou modèle fondateur : Predvol
Nom : Polygraphe
Système pour détecter les faux avis sur Internet et orienter les contrôles de la direction de la répression des fraudes.
Finalité : Contrôle
Domaine : Numérique et communications
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : 
Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes
Financeur(s) : Ministère de l'Economie ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : 
Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes
Fournisseur(s) des données : Données en accès libre sur les plateformes en ligne
Source des données : Création ad hoc
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2019
Etat : En expérimentation
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non mais réalisée
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Cadre légal : Délibération CNIL 2022-125-1
Nom : PrédiSauvetage
Système pour identifier les profils et situations à l’origine des interventions pour le sauvetage en mer.
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Transition écologique et solidaire
Financeur(s) : Ministère de la Transition écologique et solidaire ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de la Transition écologique et solidaire
Utilisateur(s) : Centres régionaux opérationnels de surveillance et de sauvetage
Fournisseur(s) des données : Centres régionaux opérationnels de surveillance et de sauvetage
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non applicable
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Code source : https://github.com/entrepreneur-interet-general/predisauvetage
Nom : Predvol
Système de prédiction des vols de voitures pour répartir les patrouilles de police.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Gendarmerie Nationale
Financeur(s) : DINSIC
Concepteur(s) : DINSIC
Utilisateur(s) : Gendarmerie Nationale
Fournisseur(s) des données : INSEE ; Gendarmerie nationale
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Date de lancement : 2015
Date de fin : 2018
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non applicable
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Filiation ou modèle fondateur : XGBoost’ ; algorithme de Predpol ; chartes de valeurs évolutives
Nom : Prévisecours
Système pour planifier les interventions et optimiser l'allocation des ressources dans les différentes casernes de pompiers de l'Essonne
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'intérieur ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de l'intérieur
Utilisateur(s) : Sapeurs-pompiers de l'Essonne
Fournisseur(s) des données : Service départementai d'incendie et de secours de l'essonne
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Code source : https://github.com/previsecours
Nom : Reconnaissance faciale - FaceVACS-DBScan
Système de reconnaissance faciale à des fins d'identification des personnes fichées dans le TAJ (Traitement des Antécédents Judiciaires) afin d'identifier les auteurs d'infractions. L’enquêteur entre une photo dans le logiciel et se voit proposer une liste de personnes enregistrées dans le TAJ qui peuvent y correspondre.
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Cognitech
Utilisateur(s) : Ministère de l'Intérieur
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'Intérieur
Source des données : Données internes à l'administration
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Code source : Non
Nom : ResIstAnce-Traduction
Système permettant de traduire des voix, documents audio et photos (19 langues) et prononcer cette traduction, développé dans un contexte militaire.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des armées
Financeur(s) : Ministère des armées
Concepteur(s) : Délégation à la transformation ministérielle
Utilisateur(s) : Ministère des armées
Etat : En expérimentation
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : ResIstAnce-Vision
Système pour reconnaître automatiquement des objets militaires à partir d'une photo.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des armées
Financeur(s) : Ministère des armées
Concepteur(s) : Délégation à la transformation ministérielle
Utilisateur(s) : Ministère des armées
Etat : En expérimentation
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Risque travailleur·ses nucléaires
Système d'alerte automatique pour l'aide à la surveillance des travailleur·ses de la filière nucléaire exposé·es aux rayons ionisants.
Finalité : Information
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Institut de radioprotection et de sûreté
Financeur(s) : Etalab (AMI IA)
Concepteur(s) : SIA Partners ; Ernst&Young
Utilisateur(s) : Institut de radioprotection et de sûreté ; inspection du travail ; travailleur·ses ; employeurs de la filière nucléaire
Fournisseur(s) des données : IRSN
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2020
Etat : En expérimentation
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Saphir
Modèle utilisé pour évaluer les réformes de la législation socio-fiscale.
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Direction Générale du Trésor
Financeur(s) : Direction Générale du Trésor
Concepteur(s) : SAS Institute
Utilisateur(s) : Direction Générale du Trésor
Fournisseur(s) des données : Insee
Source des données : Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Code source : https://github.com/DGTresor/Saphir
Nom : Score Coeur
Système d'optimisation de l'attribution d'organes pour les greffes de coeur
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Santé
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Agence de la biomédecine
Financeur(s) : Agence de la biomédecine
Concepteur(s) : Agence de la biomédecine
Utilisateur(s) : Pas d'information
Fournisseur(s) des données : Données médicales
Source des données : Données internes à l'administration
Date de déploiement : 2018
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Code source : En annexes : https://agence-biomedecine.fr/IMG/pdf/guide_score_coeur_v6.pdf
Nom : Score Rein
Système d'optimisation de l'attribution d'organes pour les greffes de reins
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Santé
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Agence de la biomédecine
Financeur(s) : Agence de la biomédecine
Concepteur(s) : Agence de la biomédecine
Utilisateur(s) : Pas d'information
Fournisseur(s) des données : Données médicales
Source des données : Données internes à l'administration
Date de déploiement : 2015
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Code source : En annexes : https://www.agence-biomedecine.fr/IMG/pdf/guide_score_rein_v1.pdf
Nom : Séries de contentieux
Système pour identifier des séries de contentieux administratifs similaires.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Conseil d'Etat
Financeur(s) : Conseil d'Etat ; DINUM (AMI IA)
Concepteur(s) : Conseil d'Etat
Utilisateur(s) : Conseil d'Etat
Fournisseur(s) des données : Tribunaux administratifs
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
Date de fin : 2021
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non applicable
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Nom : Signaux faibles
Système utilisé par la direction générale des entreprises pour identifier les entreprises en difficulté et mieux orienter les actions d'accompagnement de l'Etat pour les aider.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Entreprises et commerce
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l’Economie, des Finances et de la Relance ; le Ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion ; Banque de France ; URSSAF Caisse Nationale
Financeur(s) : DINUM (EIG ; Beta.gouv) ; Ministère de l’Economie, des Finances et de la Relance ; le Ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion ; Banque de France ; URSSAF Caisse Nationale
Concepteur(s) : DINUM (incubateur de services numériques)
Utilisateur(s) : Direction générale des Entreprises ; DIRECCTE Bourgogne France-Comté
Fournisseur(s) des données : Banque de France ; URSAFF ; DIRECCTE ; DgFip ; DINUM
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Code source : https://github.com/signaux-faibles
Nom : Taxe foncière
Moteur de calcul de la taxe foncière
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : DGFiP
Financeur(s) : DGFiP
Concepteur(s) : DGFiP
Utilisateur(s) : DGFiP
Fournisseur(s) des données : DGFiP
Source des données : Données internes à l'administration
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/taxe_fonciere
Nom : Vidéo Synopsis
Logiciel de vidéosurveillance algorithmique vendu par l'entreprise Briefcam et utilisé par le ministère de l'Intérieur. Le logiciel a des fonctionnalités de reconnaissance faciale.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'intérieur
Concepteur(s) : Briefcam - start-up possédée par CANON
Utilisateur(s) : Ministère de l'intérieur ; Diverses communes
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'intérieur ; communes
Source des données : Création ad hoc
Date de déploiement : 2015
Etat : Information indisponible
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Cadre légal : Dispositif fortement controversé car déployé sans autorisation de la CNIL.Fait l'objet de questions au gouvernement et d'un contrôle de la CNIL. Injonction faite à certaines communes utilisant le dispositif de procéder à l'effacement des données à caractère personnel collectées par le biais du dispositif : TA Caen, 22 nov. 2023, n° 2303004
Nom : Vidéo-surveillance automatisée dans le cadre des Jeux Olympiques de Paris 2024
Système pour d'identification automatique des événements portant un risque d’acte de terrorisme ou d’atteinte grave à la sécurité des personnes dans l'espace urbain, développé à l'occasion des Jeux Olympiques de Paris 2024
Finalité : Contrôle
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Wintix (algorithme Cityvision)
Utilisateur(s) : Ministère de l'Intérieur
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'intérieur
Source des données : Données internes à l'administration
Budget (communiqué par l'administration) : Appel d'offres : 2 millions
Date de déploiement : 2024
Date de fin : 2025
Etat : En expérimentation
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Pas d'information
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : En attente de rapport
Cadre légal : Loi n° 2023-380 du 19 mai 2023 relative aux jeux Olympiques et Paralympiques de 2024 ; Délibération n°2022-118 du 8 décembre 2022 de la CNIL concernant les jeux Olympiques et Paralympiques de 2024