Les 25 arrestations et deux millions d’euros de fraude ne sont peut-être que la partie émergée de l’iceberg

Les mesures de soutien socio-économique mises en place par les autorités fédérales suite à la pandémie de coronavirus forment un cocktail idéal pour la fraude. Telle est la conclusion de la N‑VA après une vague de 25 arrestations pour fraude. « Le data mining permet parfaitement de déterminer dans quelles entreprises le risque de fraude est le plus élevé. »

Un cocktail idéal pour la fraude

Les 25 arrestations pour fraude supposée à hauteur de deux millions d’euros ne sont peut-être que le sommet de l’iceberg, explique la N-VA. « En mars 2020, sans recul et en quelques jours à peine, plusieurs mesures de soutien très poussées ont été décidées. C’était une nécessité au début du premier confinement. L’inconvénient est bien évidemment que ces mesures ne sont pas suffisamment ciblées et peuvent être accordées à des entreprises qui n’en ont pas réellement besoin. Deuxième inconvénient : ces mesures sont extrêmement sujettes à la fraude. Selon des chiffres demandés par la N-VA, lors du premier confinement, près de 9000 entreprises ont eu recours au chômage temporaire tout en recrutant en même temps. Dans de nombreux cas, il s’agit de sociétés dormantes, sans la moindre activité économique, qui se réveillent subitement afin de toucher les allocations. Un problème accru par l’absence de contrôles sur le terrain pendant les trois premières semaines du confinement. Tout cela forme un cocktail idéal pour une fraude massive. »

Une énorme occasion manquée

Mais rien n’est inéluctable. Ces derniers mois, la N-VA a plusieurs fois plaidé pour des mesures de soutien plus ciblées et moins sensibles à la fraude et pour un renforcement des contrôles. « Sur la base du data mining, il est parfaitement possible de déterminer dans quelles entreprises le risque de fraude est plus élevé que la moyenne. Une entreprise dormante qui fait soudain une demande de chômage temporaire pour ses travailleurs, recrutés ou non à la va-vite, cela doit mettre la puce à l’oreille... Et si l’on recourt au data mining lors des demandes, on peut alors effectuer plus de contrôles ciblés. Car il est plus simple de ne pas verser d’allocations que d’essayer de les récupérer par après... Malheureusement, les autorités fédérales n’en sont encore nulle part. Ni l’accord de gouvernement ni les déclarations de politique des différents ministres compétents ne contiennent de mesures concrètes afin de passer la vitesse supérieure. Une énorme occasion manquée », conclut la N-VA.