Vote de chaque député

Recherchez un député par son nom ou filtrez les votes par position et par groupe.

52 votes nominatifs publiés.

DéputéGroupeVotePrécision
Ségolène AmiotLFI-NFP Pour · place 526
Farida AmraniLFI-NFP Pour Par délégation · place 643
Christine ArrighiECOS Pour · place 517
Anchya BamanaRN Contre · place 25
Laurent BaumelSOC Pour · place 451
Hervé BervilleEPR Contre Par délégation · place 295
Christophe BexLFI-NFP Pour · place 557
Benoît BlanchardHOR Contre · place 318
Éric BothorelEPR Contre · place 286
Louis BoyardLFI-NFP Pour · place 630
Yaël Braun-PivetEPR Non-votant · place 380
Gabrielle CathalaLFI-NFP Pour · place 595
Roger ChudeauRN Contre · place 7
Hadrien ClouetLFI-NFP Pour · place 636
Jean-François CoulommeLFI-NFP Pour · place 637
Jocelyn DessignyRN Contre · place 70
Edwige DiazRN Contre · place 33
Peio DufauSOC Pour · place 551
Gaëtan DussausayeRN Contre · place 26
Karen ErodiLFI-NFP Pour · place 546
Frédéric FalconRN Contre · place 62
Mathilde FeldLFI-NFP Pour · place 629
Sylvie FerrerLFI-NFP Pour · place 624
Jean-Luc FugitEPR Contre · place 272
Christian GirardRN Contre · place 153
José GonzalezRN Contre · place 3
Steevy GustaveECOS Pour · place 541
Céline HervieuSOC Pour · place 430
Patrick HetzelDR Contre · place 164
Cyrille Isaac-SibilleDEM Contre · place 353
Daniel LabaronneEPR Contre · place 262
Maxime LaisneyLFI-NFP Pour · place 596
Hélène LaporteRN Non-votant · place 28
Nicole Le PeihEPR Contre Par délégation · place 278
Marie LebecEPR Contre · place 264
Élise LeboucherLFI-NFP Pour · place 538
Claire LejeuneLFI-NFP Pour · place 607
Alexandre LoubetRN Contre · place 123
David MagnierRN Contre · place 13
Claire Marais-BeuilRN Contre · place 133
Christophe MarionEPR Contre · place 307
Patrice MartinRN Contre · place 155
Joséphine MissoffeEPR Contre Par délégation · place 323
Christophe MongardienEPR Contre · place 325
Sophie PantelSOC Pour · place 463
René PilatoLFI-NFP Pour · place 520
Thomas PortesLFI-NFP Pour · place 633
Charles RodwellEPR Contre Par délégation · place 276
Valérie RossiSOC Pour · place 472
Anaïs SabatiniRN Contre Par délégation · place 138
Sophie Taillé-PolianECOS Pour · place 494
Annie VidalEPR Contre · place 260

Comment les groupes ont voté

Le vote dominant correspond à la position qui réunit le plus de suffrages au sein du groupe. Le détail reste affiché pour montrer les votes différents.

GroupeVote dominantPourContreAbst.Non-votants
LFI-NFP Pour 15000
SOC Pour 5000
ECOS Pour 3000
NIPartagé0000
RN Contre 01301
EPR Contre 01101
DR Contre 0100
DEM Contre 0100
HOR Contre 0100
LIOTPartagé0000
GDRPartagé0000
UDDPLRPartagé0000

Résultat du vote dans l’hémicycle

Chaque symbole correspond au numéro de place publié avec le vote du député au moment de ce scrutin.

Pour Contre Abstention Non-votant publié Non-votant volontaire publié
Vote par place pour le scrutin n° 5859 Plan schématique des places. Les cercles indiquent les emplacements ; les formes colorées indiquent les votes nominatifs publiés.

Le numéro de place et le vote viennent du fichier du scrutin. La position graphique des places est extraite du plan de l’hémicycle publié par l’Assemblée nationale. Le détail accessible et les liens vers les députés figurent dans le tableau des votes.

Dans le parcours parlementaire

  1. SujetProjet de loi relatif à la lutte contre les fraudes sociales et fiscales
  2. Texte relatif à la lutte contre les fraudes sociales et fiscales
  3. Amendement n° 1012 · article 4
  4. Scrutinn° 5859 · 30/03/2026
Voir le libellé publié par l’Assemblée nationale

l'amendement n° 1012 de M. Corbière à l'article 4 du projet de loi relatif à la lutte contre les fraudes sociales et fiscales (première lecture).

Ce qui était soumis au vote

Auteur : Alexis Corbière

État : Rejeté

Dispositif

Compléter l’alinéa 2 par les quatre phrases suivantes :

« L’utilisation de traitements automatisés de données, y compris les techniques d’intelligence artificielle ou les systèmes de notation de risques, par les organismes mentionnés au présent article, ne peut intervenir qu’aux fins de vérification d’informations déjà détenues par l’administration et ne peut en aucun cas se fonder exclusivement sur la situation sociale, le niveau de ressources ou le bénéfice de minima sociaux. Ces traitements font l’objet d’une publication annuelle comprenant la finalité, les catégories de données traitées, les critères retenus, l’existence éventuelle de biais discriminatoires constatés et les modalités de contrôle humain des décisions prises. Toute décision affectant les droits d’un allocataire ne peut être fondée exclusivement sur un traitement algorithmique et doit faire l’objet d’une motivation individuelle reposant sur des éléments matériellement vérifiés. Un décret en Conseil d’État, pris après avis de la Commission nationale de l’informatique et des libertés et du Défenseur des droits, fixe les modalités d’encadrement, d’audit et de transparence de ces outils. »

Exposé sommaire de M. Corbière et ses cosignataires

Plusieurs mesures étendent massivement l’accès à des données sociales sensibles, renforçant le risque de fichage et de surveillance ciblée des allocataires du Revenu de solidarité active (RSA) et élargissant encore l’accès aux fichiers sociaux à de nombreuses institutions, sans garde-fous suffisants. Ce texte pousse encore plus loin une logique dangereuse : la pauvreté devient un motif de suspicion automatique. C’est un élargissement sans précédent du pouvoir de surveillance de l’État social, qui touche en premier lieu les allocataires du RSA. Pourtant, des données officielles indiquent que la fraude détectée au RSA représente moins de 0,3 % du budget total, selon la Caisse nationale des allocations familiales (CNAF) en 2021. De plus, parmi les « anomalies », plus de 90 % des indus sont des erreurs involontaires selon la CNAF.

Les bénéficiaires du RSA ne sont pas des suspects de droit commun. Pourtant, le Gouvernement et plusieurs départements expérimentent déjà des technologies intrusives — scoring algorithmique, surveillance numérique, géolocalisation — qui n’existent même pas pour les fraudeurs fiscaux les plus fortunés. L’État social devient un État policier pour les pauvres. Or, l’utilisation d’outils de ciblage et d’intelligence artificielle (IA) déjà existants pose plusieurs problèmes éthiques et juridiques. Ainsi, certains dispositifs seraient discriminatoires et attentatoires aux droits fondamentaux des personnes percevant les minima sociaux.

Par exemple, l’algorithme dit de « scoring social » utilisé par la CNAF vise à attribuer un « score de risques » à chacun des 32 millions de bénéficiaires (dont 13,5 millions d’enfants) de prestations sociales. Cela revient à évaluer, selon les chiffres de la CNAF en 2023, la moitié de la population française. Ce score, calculé mensuellement, définit la probabilité pour un allocataire d’être soumis à un contrôle : plus le score est élevé, plus le risque d’être contrôlé augmente. Parmi les facteurs augmentant ce score figurent notamment le fait d’avoir de faibles revenus, d’être au chômage, de percevoir le RSA ou l’Allocation aux adultes handicapés (AAH).

Or, le volume de données traitées est colossal et concerne des informations très précises sur la vie des personnes. Cette pratique est en contradiction avec une obligation du Règlement général sur la protection des données (RGPD) qui exige de minimiser la quantité de données collectées et de ne recueillir que les données personnelles « adéquates, pertinentes et nécessaires » au regard des finalités du traitement. Enfin, l’ensemble de ces données subit un traitement automatisé, suite auquel l’algorithme de la CNAF prend des décisions.

Cette opacité algorithmique peut, de plus, engendrer des discriminations directes (liées au paramétrage de l’outil) ou indirectes (résultant de ses effets). Cet algorithme est la traduction d’une politique d’acharnement contre les plus pauvres. Parce que vous êtes précaire, vous serez suspect aux yeux de l’algorithme, et donc contrôlé. C’est une double peine pour des populations déjà fragilisées. Le Gouvernement fabrique artificiellement un ennemi intérieur : le précaire, le pauvre, présenté comme un profiteur et un voleur.

Ces outils numériques de surveillance massive sont opaques, empêchant tout contrôle indépendant, bien qu’ayant un impact direct sur la vie de millions de personnes. Depuis plusieurs années, il existe une logique de suspicion généralisée envers les allocataires du RSA. Pourtant, selon la Confédération française démocratique du travail (CFDT) — section CNAF — « les systèmes automatisés de détection des risques conduisent à des injustices massives et à des contrôles ciblés illégitimes ». Suspensions de versements, demandes de remboursements d’indus non motivés, privation totale de ressources… Les situations de détresse engendrées par ces contrôles sont nombreuses. Tout cela alimente le non-recours.

Ce texte veut faire des allocataires du RSA un groupe surveillé davantage que les fraudeurs financiers, les employeurs fraudeurs ou les investisseurs internationaux. Aucun autre groupe social n’est visé par une telle concentration algorithmique et administrative, alors que cette fraude reste marginale. Il est possible d’organiser des contrôles sur des bases objectivables en s’appuyant sur des données vérifiées, et non sur des suspicions liées à la situation sociale des personnes.

Les alertes sont nombreuses : SUD-Solidaires, la Ligue des droits de l’homme (LDH), le Défenseur des droits, Solidaires Finances Publiques, tous dénoncent le tournant répressif du système social français. La France ne doit pas devenir un pays où l’on traque les allocataires du RSA comme des délinquants. Cet amendement rappelle une évidence : la surveillance numérique de masse ne peut pas être la réponse à la précarité.

Ainsi, cet amendement impose un garde-fou démocratique indispensable pour que les plus précaires ne deviennent pas des suspects permanents et pour que l’utilisation d’algorithmes et de l’IA par tout organisme chargé d’une mission de service public soit strictement encadrée et rendue transparente.

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