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L’intelligence artificielle au service des récents progrès contre la fraude fiscale

La rédaction Publié par La rédaction
25 février 2020
dans Actu, Economie, Tech
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Le data mining est en mesure de détecter la fraude à différentes échelles : particuliers, entreprises ou évadés fiscaux
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Les chiffres de la lutte contre la fraude fiscale repartent à la hausse après plusieurs années de baisses consécutives. Le recours de plus en plus important à l’intelligence artificielle est une des raisons de ce succès.

La traque des fraudeurs devrait permettre de recouvrer 9 milliards d’euros pour l’année 2019, d’après le bilan présenté par le gouvernement le 17 février. Le premier ministre Edouard Philippe, présent à Bercy pour présenter ce bilan avec le Ministre de l’Action et des Comptes publics Gérald Darmanin, s’est félicité de ces résultats : « Neuf milliards, c’est l’équivalent du budget du Ministère de la Justice. C’est un milliard de plus qu’en 2017 et 2018 ».

Selon le gouvernement, cette augmentation des recettes résulte de la politique menée en matière de fraude fiscale depuis la loi votée en octobre 2018. Celle-ci a donné plus de moyens aux agents du fisc : création d’une police fiscale, exploitation des données émanant des plateformes d’économie collaborative… Elle a également permis des procédures simplifiées pour lutter contre la fraude en assouplissant le verrou de Bercy.

Des algorithmes pour mieux appréhender la fraude

Parmi ces nouveaux outils, le « data mining », qui consiste à exploiter massivement des données à l’aide de l’intelligence artificielle, a permis d’intensifier la surveillance des contribuables. D’après RTL, les sommes recouvrées grâce à ce procédé atteignent 785 millions d’euros en 2019, soit une hausse de 130% par rapport à 2018. En tout, 100 000 dossiers ont été transmis aux contrôleurs des impôts grâce à ces systèmes informatiques, contre quelques centaines les années précédentes.

Ce dispositif détecte efficacement la fraude à différentes échelles, qu’il s’agisse d’un simple particulier ayant un train de vie en décalage avec les revenus qu’il déclare, ou d’entreprises qui chercheraient, par exemple, à minorer leurs revenus pour faire baisser leurs impôts. Le « data mining » s’appuie aussi sur l’échange automatique des données bancaires avec l’international, y compris celles des paradis fiscaux.

L’exploitation des données informatiques et numériques dans la lutte contre la fraude fiscale ne devrait pas s’arrêter là. En effet, depuis janvier dernier, Bercy a également accès aux données publiées sur les réseaux sociaux pour débusquer les tentatives de fraude.

Tags: datafiscalitéintelligence artificiellerecettes
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