En France, l’intelligence artificielle est utilisée dans le cadre des contrôles fiscaux. Elle sert à détecter des anomalies afin de proposer l’engagement d’un contrôle fiscal. Toutefois ses résultats sont décevants, considèrent l‘association Attac et l’Union syndicale Solidaires, avec les soutiens de CGT Finances et de Solidaires finances publiques.
L’intelligence artificielle à employer en appui des services de recherche
Pour autant, même si ses résultats sont décevants, l’intelligence artificielle est un outil intéressant à employer en appui des services de recherche, selon ces mêmes acteurs. Leurs conclusions sont présentées dans le document « Fraude fiscale, sociale, aux prestations sociales : ne pas se tromper de cible », publié le 30 mars 2022, à l’occasion de l’élection présidentielle.
En 2019, l’intelligence artificielle n’avait permis de récupérer que 785 millions d’euros sur 12,1 milliards d’euros au total
Le rapport du Sénat de 2020 souligne que le ratio de rentabilité reste bien moindre pour les contrôles ciblés par intelligence artificielle ou par datamining et ayant donné lieu à rectification. Cela alimente le sentiment selon lequel le datamining tarde à produire ses effets et cela conduit également à s’interroger sur le ciblage des dossiers par la MRV, indiquait le rapport du Sénat.
En 2021, l’intelligence artificielle était à l’origine de 45% des contrôles fiscaux
Le document d’Attac et de Solidaires affirme qu’en 2021, l’intelligence artificielle était à l’origine de 45 % des contrôles fiscaux et ont permis de notifier 1,2 milliard d’euros de droits et pénalités, soit 8,9 % des résultats du contrôle fiscal. Les auteurs trouvent le résultat décevant et s’étonnent que les pouvoirs publics veuillent que l’intelligence artificielle représente la moitié de la programmation du contrôle fiscal en 2022.
« L’intelligence artificielle doit venir en appui des services de recherche, de programmation et de contrôles sans les remplacer »
Parmi les autres demandes, il y a l’amélioration de la coordination entre le traitement des données et la programmation pour faciliter l’exploitation des données et permettre un ‘retour’ afin de mieux orienter la détection de la fraude. Le document demande aussi d’enrichir et de décloisonner les données pour faciliter l’accès des agents, moyennant une formation adaptée.
Prendre en compte les éléments de contexte
Le document demande de mieux exploiter les données extérieures aux déclarations fiscales pour avoir une vision plus globale des entreprises et des particuliers prenant en compte les éléments de contexte tels que le patrimoine et le comportement des dirigeants, les antécédents fiscaux, etc. Le document demande d’orienter le datamining vers le traitement des données du registre des bénéficiaires effectifs, des déclarations pays par pays et des registres des commerces d’autres pays. Enfin, les rédacteurs demandent d’améliorer l’échange automatique d’informations en termes de qualité des données, de rythme des échanges et de nature des informations.
