Oui, il est possible de concevoir un algorithme d'aide à la détection des anomalies dans la fonction publique

Oui, il est possible de concevoir un algorithme d'aide à la détection des anomalies dans la fonction publique. 

En revanche, un algorithme ne devrait jamais étiqueter quelqu'un comme "bon à rien" ou "voleur". 

Il peut seulement signaler des situations inhabituelles qui méritent un audit humain.

Par exemple, un système pourrait attribuer un score de risque en analysant plusieurs indicateurs :

Domaine Indicateurs possibles

Productivité Nombre de dossiers traités, délais moyens, taux de retard

Présence Absences répétées, retards, anomalies de pointage

Finances Dépenses inhabituelles, marchés publics atypiques

Patrimoine Évolution du patrimoine incompatible avec les revenus (si la loi l'autorise)

Conflits d'intérêts ,Liens avec des entreprises attributaires de contrats

Réclamations ,Nombre de plaintes fondées, décisions disciplinaires

Contrats ,Fractionnement suspect des marchés, fournisseurs récurrents

L'algorithme pourrait ensuite calculer un score :

Score = 0

si productivité < seuil

    Score += 20

si absences_anormales

    Score += 15

si dépenses_suspectes

    Score += 35

si conflits_d_intérêts

    Score += 30

si patrimoine_incohérent

    Score += 40

si Score > 70

    -> Audit approfondi.

L'intelligence artificielle pourrait également :

détecter des réseaux de favoritisme ,repérer des factures en double ,identifier des entreprises écrans ,comparer les prix payés avec les prix du marché ,analyser les virements inhabituels ,détecter les emplois fictifs ,suivre les projets publics qui dépassent systématiquement les budgets ,générer automatiquement un rapport destiné aux auditeurs.

L'objectif serait de créer un système d'alerte anticorruption et non un système qui condamne automatiquement des personnes. 

Toute alerte devrait être vérifiée par des enquêteurs, dans le respect de la présomption d'innocence et des droits des agents concernés.

Un tel projet pourrait être développé avec une architecture moderne :

Backend : Python (FastAPI) ou Node.js.

Base de données : PostgreSQL.

IA : modèles de détection d'anomalies (Isolation Forest, Autoencoder, XGBoost).

Visualisation : React avec tableaux de bord interactifs.

Cartographie des relations : GraphQL ou Neo4j pour détecter les réseaux d'influence.

Alertes : génération automatique de rapports et notifications aux organismes de contrôle.

Ce type de plateforme peut contribuer à renforcer la transparence et l'efficacité de l'administration, à condition que ses résultats servent à orienter des contrôles humains plutôt qu'à tirer des conclusions définitives.