Data-Gouv-ML/inventaire-des-algorithmes-publics-de-lodap huggingface dataset:
Nom : ADLER
Système pour identifier automatiquement des comportements financiers illicites dans le cadre de la lutte contre la fraude.
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Financeur(s) : Ministère de l'action et des comptes publics ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Utilisateur(s) : Ministère de l'action et des comptes publics
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2019
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Admission et calcul à l'allocation contrat d'engagement jeune
Système pour évaluer l'élégibilité d'une personne à l'allocation contrat d'engagement jeune
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Admission et calcul de droit à l'allocation des travailleurs indépendants
Système pour évaluer l'éligibilité d'une personne à l'allocation des travailleurs indépendants et calculer son montant
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Admission et calcul de l'allocation d'aide au retour à l'emploi
Système pour évaluer l'éligibilité d'une personne à l'allocation d'aide au retour à l'emploi et calculer son montant
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Admission et calcul de l'allocation de sécurisation professionnelle
Système pour évaluer l'élégibilité d'une personne à l'allocation de sécurisation professionnelle et calculer son montant
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Admission et calcul de l'allocation de solidarité spéficique
Système pour évaluer l'élégibilité d'une personne à l'allocation de solidarité spécifique et calculer son montant
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Affelnet lycée
Système permettant d'orienter les collégien·nes au lycée, en première année de CAP et dans les formations d'apprentissage.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Education
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'éducation nationale
Financeur(s) : Ministère de l'éducation nationale
Concepteur(s) : Beta.gouv.fr
Utilisateur(s) : Ministère de l'éducation nationale ; établissements scolaires
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'éducation ; établissements scolaires
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non mais réalisée
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : Evaluation et enquêtes sur le fonctionnement de l'algorithme par des collectifs de parents militants : GitHubs (https://github.com/fgaume/affelnet), groupes facebook dédiés
Cadre légal : Décret autorisant le traitement : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000048736103
Code source : https://github.com/mission-apprentissage/voeux-affelnet
Nom : Aladin
Algorithme de prédiction météorologique pour les outre-mers
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Financeur(s) : Météo France
Concepteur(s) : Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Fournisseur(s) des données : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Date de déploiement : 1994
Etat : Information indisponible
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Albert France services
Système qui aide les conseillers et conseillères France Services à répondre aux questions des usagers et usagères sur leurs droits lors de l'accueil dans une maison France Services. Le système utilise des techniques d'intelligence artificielle générative pour fournir des réponses aux conseillers à partir de plusieurs sources administratives, cela en langage "humain".
Finalité : Information
Domaine : Fonction publique
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : DINUM, ANCT
Financeur(s) : DINUM, ANCT
Concepteur(s) : DINUM
Utilisateur(s) : Maisons France services
Fournisseur(s) des données : DILA ; Ministère du travail ; ANCT
Source des données : Open data ; Données internes à l'administration
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024
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
Filiation ou modèle fondateur : Llama 2 ; Mistral ; Mistral Hermes
Code source : https://huggingface.co/ActeurPublic
Nom : Algorithmes d'analyse automatique d'images satellites et de détection d'objets

Marché attribué à l'entreprise française Preligens, visant notamment à créer des algorithmes d'analyse automatique d'images satellites et détecter des objets pour le ministère des armées.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des armées
Financeur(s) : Ministère des armées
Concepteur(s) : Start-up Preligens (marché sur 7 ans)
Utilisateur(s) : Ministère des armées
Budget (communiqué par l'administration) : Le marché Tornade prévoit un montant maximum de 240 000 000 euros.
Date de lancement : 2017
Date de fin : Pas d'information
Etat : En conception
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Algorithmes de gestion de la mobilité des enseignant·es
Algorithmes utilisés pour gérer l'affectation et la mutation des enseignant·es des premier et second degrés dans le système scolaire public. Un premier algorithme permet d'attribuer des points à l'enseignant, et un second apparie les demandes des enseignants aux offres des académies.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Education
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Education nationale, de la jeunesse et des sports
Financeur(s) : Ministère de l'Education nationale, de la jeunesse et des sports
Concepteur(s) : Ministère de l'Education nationale, de la jeunesse et des sports
Utilisateur(s) : Ministère de l'Education nationale, de la jeunesse et des sports
Fournisseur(s) des données : Candidats
Source des données : Données internes à l'administration
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Pas d'information
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Algorithmes et modèLes pour la Production Homogène globAle (Alpha)
Logiciel d'automatisation des prévisions météo dans le cadre du 3P (Programme Prévision Production).
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Financeur(s) : Météo France
Concepteur(s) : Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Source des données : Création ad hoc
Date de déploiement : 2023
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Arome
Modèle de prédiction métérologique des phénomènes dangereux à court terme (fortes pluies méditerrannéennes, orages violents, brouillard...).
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Financeur(s) : Météo France
Concepteur(s) : Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Fournisseur(s) des données : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Date de déploiement : 2008
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Arpege-IFS
Logiciel de prédiction métérologique, qui intègre notamment le modèle de prévision météorologique planétaire Arpege.
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Financeur(s) : CEPMMT ; Météo France
Concepteur(s) : Centre européen de prévision météorologique à moyen terme ; Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Fournisseur(s) des données : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Date de déploiement : Années 1990
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : ARU (Autonomous Remote Unit)
Robot développé par la start-up Nimble One, pour faire de la reconnaissance de terrain en contexte militaire et civil. Il contient des algorithmes de détection d'objets dans l'environnement.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des armées
Financeur(s) : Ministère des armées
Concepteur(s) : Start-up Nimble One
Utilisateur(s) : Battle Lab Terre
Date de lancement : 2023
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 : AuthentikIA
Système pour identifier automatique les deepfakes (hypertrucages)
Finalité : Information
Domaine : Numérique et communications
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Gendarmerie Nationale
Financeur(s) : Gendarmerie Nationale
Concepteur(s) : Gendarmerie Nationale
Utilisateur(s) : Gendarmerie Nationale
Fournisseur(s) des données : Données en adcès libre sur les plateformes internet
Source des données : Création ad hoc
Date de lancement : 2020
Etat : En conception
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Basegun
Système permettant aux forces de l'ordre d'identifier instantanément des armes à partir de photos.
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'intérieur ; DINUM
Concepteur(s) : Ministère de l'intérieur
Utilisateur(s) : Ministère de l'intérieur
Date de lancement : 2023
Etat : En conception
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Calcul de la taxe d'habitation
Moteur de calcul de la taxe d'habitation (TH), la taxe d'habitation sur les logements vacants (THLV), la taxe sur les logements vacants (TLV) et la contribution à l’audiovisuel public (CAP).
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 ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/taxe_habitation/
Nom : Calcul des Allocations Familiales
Moteur de calcul des différentes prestations gérées par les Caisses d'Allocations familiales (RSA, prime d'activité, APL, allocations familiales)
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Protection sociale
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : CNAF
Financeur(s) : CNAF
Concepteur(s) : Oracle, CNAF
Utilisateur(s) : CNAF
Fournisseur(s) des données : CNAF
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 de la sécurité sociale ; Code de la construction et de l'habitation ; Code de l'action sociale et des familles
Code source : https://cdn2.nextinpact.com/medias/code-source-cnaf.zip
Nom : Ciblage de la fraude et valorisation des requêtes (CFVR)
Algorithme de lutte contre la fraude fiscale
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : DGFiP
Financeur(s) : DGFiP
Utilisateur(s) : DGFiP
Fournisseur(s) des données : DGFiP ; Réseaux sociaux
Source des données : Données internes à l'administration ; Création ad hoc
Date de lancement : 2013
Date de déploiement : 2013
Date de fin : Pas d'information
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Pas d'information
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Évaluations externes : Rapport parlementaire : https://www.assemblee-nationale.fr/dyn/16/dossiers/alt/newtech_controle_fisc
Cadre légal : Arrêté du 21 février 2014 portant création par la direction générale des finances publiques d'un traitement automatisé de lutte contre la fraude dénommé « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes »
Nom : Cibnav
Système pour cibler les contrôles des navires professionnels en fonction de leur niveau de risque.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Direction des affaires maritimes
Financeur(s) : Ministère de la Transition Ecologique et Solidaires ; DINUM (EIG)
Concepteur(s) : Direction des affaires maritimes
Utilisateur(s) : Direction des affaires maritimes
Fournisseur(s) des données : Direction des affaires maritimes
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
Date de déploiement : 2020
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Code source : https://github.com/entrepreneur-interet-general/cibnav?tab=readme-ov-file#readme
Nom : Coach élèves
Système pour personnaliser l'accompagnement pédagogique des élèves en s'appuyant sur leurs données d'utilisation des outils pédagogiques numériques.
Finalité : Information
Domaine : Education
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'éducation nationale
Financeur(s) : Ministère de l'éducation nationale ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de la Justice (Numérilab)
Utilisateur(s) : Ministère de la Justice
Date de lancement : 2017
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non applicable
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Code du travail numérique
Moteur de recherche pour répondre en langage courant aux questions d'utilisateur·ices sur le droit du travail. 
Ce moteur de recherche s'appuie sur des algorithmes de traitement automatique du langage.
Finalité : Information
Domaine : Citoyenneté
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Financeur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités ; Beta.gouv
Concepteur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Utilisateur(s) : Citoyen·nes
Fournisseur(s) des données : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
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/SocialGouv/code-du-travail-numerique
Nom : Complexité de la jurisrudence
Expérimentation d'un système pour évaluer la complexité d'une affaire juridique.
Finalité : Information
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de cassation ; HEC ; Ecole Polytechnique
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
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 applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Contrôle des atteintes à l'environnement
Système permettant de mieux orienter les contrôles de la police de l'eau en se basant sur des données passées.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Office français de la biodiversité
Financeur(s) : Etalab (AMI IA)
Utilisateur(s) : Office français de la biodiversité
Fournisseur(s) des données : Office Français pour la biodiversité
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
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 : CosIA
Système pour générer des cartes prédisant la nature du sol (bâtiment, surface d’eau, conifère, culture, broussaille...) via des algorithmes qui estiment cette nature à partir des pixels des images.
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière
Financeur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière ; CEREMA ; INRAE
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Institut National de l'Information Géographique et Forestière
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
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/EIG6-ArtificIA
Nom : Cotisation foncière entreprise
Moteur de calcul de la côtisation foncière des entreprises
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 : Non
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/cotisation_fonciere_entreprises
Nom : Cotisation valeur ajoutée entreprise
Moteur de calcul de la côtisation valeur ajoutée des entreprises
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 : Non
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/cotisation_valeur_ajoutee_entreprises
Nom : Data mining données entrantes
Algorithme utilisé par la Caisse nationale des allocations familiales (CNAF) pour attribuer un score de risque à chaque foyer allocataire. Le score est ensuite utilisé pour prioriser les contrôles, et notamment les contrôles sur place.
Finalité : Contrôle
Domaine : Protection sociale
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : CNAF
Financeur(s) : CNAF
Concepteur(s) : CAF de Gironde
Utilisateur(s) : Agents des CAF
Fournisseur(s) des données : CNAF
Source des données : Création ad hoc ; données internes à d'administration ; données d'autres administrations
Date de lancement : 2011
Date de déploiement : 2011
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Pas d'information
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : https://www.laquadrature.net/2023/11/27/notation-des-allocataires-lindecence-des-pratiques-de-la-caf-desormais-indeniable/
https://www.lemonde.fr/les-decodeurs/article/2023/12/04/profilage-et-discriminations-enquete-sur-les-derives-de-l-algorithme-des-caisses-d-allocations-familiales_6203796_4355770.html
https://www.lighthousereports.com/methodology/how-we-investigated-frances-mass-profiling-machine/

Filiation ou modèle fondateur : L'algorithme a eu trois versions : une entre 2011 et 2014, l'autre entre 2014 et 2020, la dernière depuis 2020.
Cadre légal : https://www.legifrance.gouv.fr/cnil/id/CNILTEXT000022205702 

https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000049061211
Code source : https://git.laquadrature.net/la-quadrature-du-net/algo-et-controle/caf (pour le modèle 2014)
Nom : Datajust
Système pour évaluer le montant de l'indemnisation des victimes de préjudices corporels.
Finalité : Information
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Justice
Financeur(s) : Ministère de la Justice ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de la Justice
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Institutions judiciaires
Source des données : Open Data
Date de lancement : 2018
Date de fin : 2022
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
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Groupe de travail "risques" - rapport non rendu
Cadre légal : Avis de la CNIL : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000041763675 ; Décret n° 2020-356 du 27 mars 2020 : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000041763205
Nom : Divergences de jurisprudence
Système pour identifier des divergences de jurisprudence entre différentes chambres de la Cour de Cassation ou, possiblement, entre différents tribunaux.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation ; DINUM (AMI IA)
Concepteur(s) : Cour de Cassation ; INRIA
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
Etat : Information indisponible
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Nom : Foncier Innovant : volet piscine
Système utilisé par les agents de contrôle de la direction générale des finances publiques (impôts) pour détecter les piscines non déclarées sur le territoire. Il s'appuie sur un modèle d'apprentissage automatique de reconnaissance d'image. Il s'inscrit dans un projet plus vaste (Foncier Innovant) d'automatisation du dessin du cadastre. 
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : DGFiP
Financeur(s) : DGFiP
Concepteur(s) : Capgemini ; Google ; DGFiP
Utilisateur(s) : DGFiP
Fournisseur(s) des données : DGFiP ; IGN
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data ; Données d'autres administrations
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2022
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Formulaire / ContactIA
Chatbot (agent conversationnel) pour répondre aux questions des personnes voulant poser des questions à la direction générale des finances publiques (impôts) sur le site impots.gouv.fr.
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des finances publiques
Financeur(s) : Direction générale des finances publiques ; Fonds de transition interministériel
Concepteur(s) : Direction générale des finances publiques
Utilisateur(s) : Direction générale des finances publiques
Fournisseur(s) des données : Direction générale des finances publiques
Source des données : Données internes à l'administration
Budget (communiqué par l'administration) : 6124400 euros
Date de lancement : 2019
Date de déploiement : 2022
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Nom : Hopkins
Système pour lutter contre les circuits financiers clandestins
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Financeur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Utilisateur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'Action et des comptes publics
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
Nom : IA Flash
Système pour identifier automatiquement un véhicule à partir de sa plaque d'immatriculation sur les images radar, dans le cadre du contrôle des infractions routières.
Finalité : Contrôle
Domaine : Sécurité
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions
Financeur(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions
Utilisateur(s) : Agence nationale du traitement automatisé des infractions
Fournisseur(s) des données : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions
Source des données : Données interne à l'administration
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2019
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Code source : https://github.com/ia-flash
Nom : IALim
Système pour orienter les contrôles des inspecteurs sanitaires en fonction du niveau de risque des établissements, à partir des commentaires et des avis présents sur les plateformes en ligne.
Finalité : Contrôle
Domaine : Alimentation
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale de l’alimentation du ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation
Financeur(s) : Ministère de l'agriculture ; DINUM (AMI IA)
Utilisateur(s) : Direction générale de l'alimentation
Fournisseur(s) des données : Data mining sur les plateformes notes et avis
Source des données : Création ad hoc
Date de lancement : 2019
Date de fin : 2019
Etat : Abandonné
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : Imposition forfaitaire entreprise réseaux
Moteur de calcul de la côtisation valeur ajoutée des entreprises
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 : Non
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/imposition_forfaitaire_entreprises_reseaux
Nom : Impôt sur le revenu
Moteur de calcul de l'impôt sur le revenu.
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/ir-calcul
Nom : Impôt sur les sociétés
Moteur de calcul de l'impôt sur les sociétés
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 : Non
Cadre légal : Code général des impôts
Code source : https://gitlab.adullact.net/dgfip/calculette-impot-societes
Nom : Journal de la recherche d'emploi
Système permettant d'attribuer des scores de profilage psychologique aux personnes en demande d'emploi, dans le cadre de leur accompagnement.
Finalité : Information
Domaine : Protection sociale
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Concepteur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : Agences France Travail dans les régions Bourgogne Franche Comté et Centre Val de Loire
Fournisseur(s) des données : France Travail; Candidats
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2019
Etat : En expérimentation
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : https://www.laquadrature.net/2024/06/25/a-france-travail-lessor-du-controle-algorithmique/
https://basta.media/Pole-emploi-est-ce-que-vous-meritez-vraiment-d-etre-au-chomage-le-gouvernement-durcit-les-controles-des-chomeurs#nb1
Code source : Non
Nom : La Bonne Boite
Système pour prédire les entreprises susceptibles de répondre favorablement à une candidature spontanée, qui peut être utilisé par des personnes en recherche d'emploi et des personnes qui les accompagnent.
Finalité : Information
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Concepteur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : France Travail ; DINUM ; DGE
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Date de lancement : 2016
Date de déploiement : 2016
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage : https://labonneboite.francetravail.fr/stats
Code source : https://github.com/StartupsPoleEmploi/labonneboite
Nom : LABEL
Système pour pseudonymiser automatiquement des décisions de justice pour les rendre publiques (mise en open data).
Finalité : Information
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation ; Etalab (EIG)
Concepteur(s) : Cour de Cassation
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Juridictions nationales
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2021-2025
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Filiation ou modèle fondateur : Flair ; Byte Pair
Cadre légal : Article 20 & 21 loi pour une République numérique : https://www.legifrance.gouv.fr/dossierlegislatif/JORFDOLE000031589829/ ; loi de programmation justice 2018-2021 : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000038261631/ ; RGPD
Code source : https://github.com/Cour-de-cassation/label
Nom : Llamandement
Modèle d'intelligence artificielle générative pour résumer les projets et propositions de lois et les amendements parlementaires
Finalité : Information
Domaine : Citoyenneté
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des finances publiques
Financeur(s) : Direction générale des finances publiques
Concepteur(s) : Direction générale des finances publiques
Utilisateur(s) : Parlementaires ; citoyen·nes
Fournisseur(s) des données : Parlement
Source des données : Données internes à l'administration
Date de déploiement : 2023
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://gitlab.adullact.net/dgfip/projets-ia/llamandement
Nom : Match ID
Système pour rechercher et apparier des identités numériques (par exemple, pour détecter des personnes décédées dans une base de données).
Finalité : Information
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) : Ministère de l'intérieur ; Grand public
Fournisseur(s) des données : Fichier national des personnes décédées ; fichier national du permis de conduire ; INSEE ; Data.gouv.fr
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data
Date de lancement : 2016
Date de déploiement : 2017
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/matchID-project/
Nom : Mésange
Logiciel permettant de réaliser des évaluations ex ante de l’impact de différentes mesures de politique économique sur les grandeurs macroéconomiques comme l’emploi, le PIB ou les prix
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Insee, Direction Générale du Trésor
Financeur(s) : Insee, Direction Générale du Trésor
Concepteur(s) : Intex Solutions (Hendyplan)
Utilisateur(s) : Insee, Direction Générale du Trésor
Fournisseur(s) des données : Insee, Direction Générale du Trésor
Source des données : Données internes à l'administration
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/InseeFr/Mesange/tree/master
Nom : Mon espace santé
Système qui produit des recommandations de santé personnalisées à partir des données numériques renseignées sur la plateforme en ligne "Mon espace santé".
Finalité : Information
Domaine : Santé
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Financeur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Utilisateur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Fournisseur(s) des données : Usagers du service "Mon dossier médical" ; personnels de santé ; Ministère de la santé
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2024
Date de déploiement : 2024
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non
AIPD publique : Non mais réalisée
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Cadre légal : Décret autorisant le traitement : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000049592590#:~:text=num%C3%A9rique%20de%20sant%C3%A9-,D%C3%A9cret%20n%C2%B0%202024%2D468%20du%2024%20mai%202024%20relatif,l'espace%20num%C3%A9rique%20de%20sant%C3%A9&text=Publics%20concern%C3%A9s%20%3A%20assur%C3%A9s%20sociaux%2C%20professionnels,remboursables%20par%20l'assurance%20maladie.
Nom : MonitorEnv
Système pour orienter les contrôles des navires en prédisant ceux les plus à risque pour la protection du milieu marin.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Financeur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin ; DINUM(beta.gouv) ; Ministère de la Transition Écologique
Concepteur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Utilisateur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Transition Ecologique ; Centre régional opérationnel de surveillance et de sauvetage ; Centre national de surveillance des pêches (FMC) ; Navires
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Date de lancement : 2021
Date de déploiement : 2022
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage : 
https://metabase.din.developpement-durable.gouv.fr/public/dashboard/d8d65fbb-1f10-42c8-89f7-f5c6d6a6aca5 
Code source : https://github.com/MTES-MCT/monitorfish
Nom : MonitorFish
Système pour orienter les contrôles des navires de pêche professionnelle en prédisant les navires de pêche les plus à risque.
Finalité : Contrôle
Domaine : Agriculture
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Centre national de surveillance des pêches
Financeur(s) : Centre national de surveillance des pêches ; Etalab (EIG) ; Ministère de la Transition Écologique
Concepteur(s) : Centre national de surveillance des pêches
Utilisateur(s) : Centre national de surveillance des pêches
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Transition Ecologique ; Centre régional opérationnel de surveillance et de sauvetage ; Centre national de surveillance des pêches (FMC) ; Navires
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Date de lancement : 2020
Date de déploiement : 2021
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage : https://metabase.din.developpement-durable.gouv.fr/public/dashboard/0d5bc6b0-068c-42ec-876e-08f0e4573468?ann%25C3%25A9e_de_r%25C3%25A9f%25C3%25A9rence=2021 
Code source : https://github.com/MTES-MCT/monitorfish
Nom : Notification d'inscription sur la liste des demandeurs d'emploi
Système automatisant la notification d'inscription sur la liste des demandeurs d'emploi
Finalité : Calcul socio-fiscal
Domaine : Travail et emploi
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; CNAV ; Ministère de l'intérieur ; Entreprises employeuses
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Oui
Obligation de transparence CRPA remplie : Oui
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Nom : OCAPI
Algorithme utilisé pour par France Travail pour assigner aux personnes en demande d'emploi un "score de suspicion" visant à détecter les personnes les plus susceptibles de fraude.
Finalité : Contrôle
Domaine : Protection sociale
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Concepteur(s) : CapGemini Invent; Sopra Steria
Utilisateur(s) : Agents France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail; Banque de France
Source des données : Données internes à l'administration ; données d'autres administrations
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2019
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Oui
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : https://www.laquadrature.net/2024/06/25/a-france-travail-lessor-du-controle-algorithmique/
Filiation ou modèle fondateur : Modèle XGBoost
Code source : Non
Nom : Opale
Modèle utilisé pour prévoir les principales variables macroéconomiques (croissance du PIB, consommation, investissement...) à horizon d’un à deux ans dans le cadre des exercices des projets de loi de finance et des Programmes de stabilité.
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) : Intex Solutions (Hendyplan)
Utilisateur(s) : Direction Générale du Trésor
Fournisseur(s) des données : Direction Générale du Trésor
Source des données : Données internes à l'administration
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/DGTresor/Opale
Nom : Oreilles d'or
Système pour aider les analystes en guerre acoustique (qui identifient la nature et la position de navires à partir des signaux qu'ils émettent) à cibler les sons à traiter en priorité.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des armées
Financeur(s) : Ministère des armées
Concepteur(s) : Agence Ministérielle pour l'IA de Défense
Utilisateur(s) : Marine nationale
Fournisseur(s) des données : Ministère des armées
Source des données : Données internes à l'administration
Date de lancement : 2024
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 : Orientation des pourvois
Système pour orienter les pourvois (les recours contre une décision de justice adressés à la Cour de Cassation) entre les différentes chambres de la Cour de Cassation.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
Source des données : Données internes à l'administration
Date de déploiement : 2021
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Nom : Panneaux-ramax
Un outil d’intelligence artificielle utilisant des photos panoramiques du terrain pour y détecter panneaux de signalisation ou infrastructures publiques et créer un jeu de données géographiques. Panneaux-ramax utilise un système pour anonymiser les images (floutage des visages et plaques d'immatriculation), et détecte et classifie automatiquement les panneaux de signalisation routière.
Finalité : Information
Domaine : Urbanisme
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Administration(s) porteuse(s) : IGN
Financeur(s) : Beta.gouv ; IGN ; Open street map
Concepteur(s) : IGN ; Open Street Map ; Crowdworkers
Utilisateur(s) : Open street map ; citoyen·nes ; IGN
Fournisseur(s) des données : Open street map ; IGN ; Métropole de Lyon ; Métropole de Lille ; Veolia
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data ; création ad hoc
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
Etat : Déployé
Soumis au CRPA ? Non
Obligation de transparence CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non