INFOSHOP 4

Organisation anti-fraude des services d’inspection sociale

Datawarehouse O.A.S.I.S.

Lise-Ange Traufler & Luc Gathy

Avant …

Données éparses(ONSS, ONEM,

SPF Finances, …)

Temps ?Qualité ?Présentation ?Ressources ?Coûts ?

Processus d’enquête (dossiers ouverts)

?

2

Valeur ajoutée de O.A.S.I.S. …

Présentation « métier » à la Demande

(Assessment)Actions

Processus d’enquête (dossier connu ou mode exploratoire)

?

O ptimisation de l’A assainissement des entreprisesS uspectes par les services d’I nspectionS ociale 3

Identi-fication

Action Gestion

Fraude cachéedans une masse d’informations

Fraude mise en évidence pour

analyse

……

674Z

945Y

993X

Sco - re

Entre-prise

Liste de casavec explications

Décision desactions adéquates

Enquête immédiate

Enquête administrative

Communication à la région

Ré-examen périodique

Aucune action particulière

L’analyse de risques comme fil conducteur …

4

Travail-leurs

Vue «Travailleur »

Vue «Employeur »

Actions sur les «Sources authentiques»

Employ-eurs

Registre national

Chantiers(Construction)

DMFA

Comptes &recouvrements

Dimona

Chômage (ONEM)

FichierClients-fournisseurs

DéclarationsTVA Dettes TVA

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But

Permettre,

Regroupement de données (décloisonnement)

Détection / Prédiction de fraude

Création de signaux d’alarmes pour les inspecteurs

Pour,

Réduction des temps de recherche de cas intéressants

Enrichir les cas connus

Coordination des activités entre services d’inspection et réduction des temps de réaction

Orientation plus précise des enquêtes / Diminution des temps de traitement des dossiers

Réduction du nombre de visites.

6

Des alarmes …

7

Des bilans …

8

Des prédictions …

9

Des mesures environnementales …

9

La feuille de route du contrôleur …

9

En comparant le registre du personnel des deux sociétés on constate de nombreux travailleurs communs dont quelques-uns sont passés de la 1ère à la seconde quelques semaines avant la faillite. Ces informations complémentaires sont fournies pour établir la continuité dans les agissements des gérants.

Tout en ayant recours au chômage économique, l’entreprise utilise les services de sous-traitants ( 13) dont la qualité moyenne laisse à désirer 

A partir du 1er tr. 2003 la proportion de journées assimilées dépasse systématiquement le nombre de jours rémunérés.

L’employeur a été choisi en fonction du comportement de du scénario constitué par le groupe d’alarmes – 3, 4Ter, 10– « Faillites successives – fragilité financière organisée ».

Scénario Nuances

Faillites successives Fragilité financière (organisée ou non)Employeur défaillant

Pourvoyeur de main d’œuvre  

Infractions et chômage Travail au noir pendant chômage temporaire / chômage completTravail au noir et sous-traitance fantôme

Inscription fictive  

Sursalaires et heures supplémentaires  

Employeur chipoteur  

Entrepreneur défaillant  

Fraude par délégation Travail au noir dérivéTravail au noir pendant chômage économique

Travail au noir et utilisation de jours assimilés

Orientation chômage économiqueOrientation maladie

Par secteur d’activité: Construction, Nettoyage, Transport, …

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Méthodologie - approcheDéveloppement d’un système informatique structuré

Collecte des données Etage technique de préparation des données (staging): réception, contrôle … calcul de valeurs dérivées et transfert Etage de présentation des données aux utilisateurs pour analyse automatique, assistée ou dirigée

Intégrer l’outil, Dans la méthodologie de contrôle Dans les processus de traitement des dossiers

Pour, Une utilisation optimale – évolution d’un système « réactif » à un système « pro-actif »

Ce qui demande, Une cellule de coordination et la spécialisation d’inspecteurs dans la sélection des cas intéressants Création de relais vers le terrain / Assurant le feedback !

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Etapes d’une itération de projet 1) Définition d’un périmètre

Objectifs stratégiques

Secteur d’activité, scénarios de fraude, source(s) de donnée(s)

2) Acquisition de la connaissance de terrain des inspecteurs

Recensement des besoins

Etude de cas concrets, simulations

3) Définition des priorités, résultats attendus, problèmes juridiques

Découpage du projet ICT en lots courts

Itération rapide

4) Réalisation du projet en mode maquette / pilote / validation

Sur des donnnées de test réelles et anonymisées

5) Support, accompagement, animation, mesure de satisfaction 12

Résultats

“Crime such as fraud cause loss of revenue and require human

resources to trace and handle them. Electronic systems for fraud

detection can increase the detection rate by automatically

carrying out checks and controls.

The Belgian Anti-Fraud Datawarehouse project has developed a

model whereby the need for precious resources in terms of both

time and personnel has been cut and which has enabled more

focused investigations leading to an increased apprehension rate.

This example also illustrates as possible solution to tackle issues

related to security and trust, a major concern for both front and

back office users and for clients.”

Ecrit par Christine Leitner (Head of eEurope Awards Project Management Secretariat and Senior Lecturer, EIPA Maastricht) dans la revue “Eipascope” numéro 2004/1 page 40.

13

Encadrement par un P.D.C.A. entièrement informatisé !

Analyse des résultats

Balanced scorecardOASIS (Mesure environnementale)

Plan

Do

Check

Act

Résultats (suite)

OASIS (Détection)

Préparation campagne de

contrôles

(Nouveau) Plan d’action

Exécution des plans

PeGASIS (*) + Cadastre des enquêtes+ Accès intégré aux sour- ces externes d’informations(*) PeGASIS = Programme de gestion des dossiers (+ résultats),

de suivi des activités (+ coûts) et de surveillance des secteurs à risques de l’Inspection sociale

15

13

Expériences positives et négatives

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Aide à la décision appréciée par les Inspecteurs

Valorisation des connaissances implicites des contrôleurs

Gestion optimale des connaissances « cachées » dans les banques de données publiques

Elimination des visites « inutiles » dans les entreprises qui pouvaient s’apparenter à du harcèlement

Non-visite = Entreprise « saine »

Gestion des ressources humaines des inspections optimalisée

Jugement avec équité puisque produit par un système automatisé

Rétablissement des règles de concurrence loyale

La vie privée est protégée

Pourquoi pas à l’avenir du mailing …

Expériences positives et négatives

Frontière « utilisateur final » - ICT à géométrie variable

Remplir les rayons du datawarehouse en tenant compte:

1) De la connaissance de terrain

2) Des contraintes légales liées la « Vie privée »

Mise au point des alarmes

Utilisation de données dans le contexte lié à un dossier Recherche « automatisée » + Dirigée

Consommation d’information

Intégration des données

ICT

Insp.

Sens privilégié de la Spécification

Apprentissage

Apprentissage

Difficile pour le premier dossier

Longue au début

Bcp d’énergie(encore aujourd’hui)

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Conseils

Projet porté par le(s) top-management(s)

Datawarehousing = Projet technique + Bouleversements de culture

Succession rapide/visible de projets ayant un périmètre limité

Formation d’experts en information versés pendant une période longue (comptée en années) dans un seul groupe projet

Ré-organisation obligatoire méthodologie de contrôle ET processus de traitement des dossiers

OASIS transforme des données en information = « Pré-enquête » non liée à un dossier Impact sur l’instruction des dossiers

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La poursuite du projet …

Secteur d’activité

Worshops

Exp

erie

nce

Développement d’applicationsAcquisition de connaissances

Interviews

Ap

pro

ch

e

tra

dit

ion

nel

le

Applications

Recherche “exploratoire” de

nouveaux comportements

Datawarehouse

Ap

pro

ch

e

Da

tam

inin

g

SuggestionsSuggestions & vérifications& vérifications

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Personnes de contact

Jean-claude HeirmanDirecteur général de l’Inspection socialeJeanClaude.Heirman@minsoc.fed.beTél: 02/528.62.20

Lise-Ange TrauflerInspecteur social / Analyste en fraudeLise-Ange.Traufler@minsoc.fed.beTél: 02/528.62.53

Ghislaine PlaskyInspecteur socialGhislaine.Plasky@minsoc.fed.beTél: 02/528.62.41

Luc GathyChargé de mission à l’A.S.A /Ex-chef de projet ICTLuc.Gathy@premier.fed.beTél: 02/289.00.70

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