L’intelligence artificielle révolutionne la lutte contre la fraude fiscale en permettant de traquer les contribuables malhonnêtes de manière efficace. Découvrez dans cet article comment ces nouvelles technologies vont jusqu’à surveiller les moindres détails pour garantir une fiscalité plus juste pour tous.
Les piscines, terrain d’expérimentation de l’intelligence artificielle fiscale
Depuis 2022, environ 140 000 propriétaires de piscines creusées privées ont reçu un courrier de l’administration fiscale leur demandant de déclarer leur piscine. Ce courrier fait suite au projet « Foncier innovant » lancé par la Direction générale des finances publiques (DGFiP) il y a deux ans. Ce projet utilise l’intelligence artificielle (IA) pour repérer les piscines non déclarées grâce à la reconnaissance d’images. Les piscines sont un bon terrain d’expérimentation pour l’IA fiscale car elles sont facilement détectables sur les cartes fournies par l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN). De plus, les piscines sont souvent des rectangles, ce qui facilite leur détection. Ce projet a permis à l’Etat de récupérer jusqu’à présent 40 millions d’euros, mais il a également coûté 24 millions d’euros, ce qui rend le retour sur investissement modeste pour le moment. La DGFiP envisage désormais d’étendre ce même principe aux autres constructions, comme les abris de jardin ou les hangars.
Limites et défis de l’utilisation de l’IA fiscale
Cependant, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter la fraude fiscale ne fait que commencer. Le rapport sénatorial rédigé par Sylvie Vermeillet et Didier Rambaud souligne que les modèles utilisés par l’IA fiscale sont relativement basiques et loin de ce qui se fait couramment dans les grandes entreprises pour répondre à leurs besoins métiers. De plus, la tâche est plus complexe pour l’IA lorsqu’il s’agit de détecter des constructions aux formes plus hétérogènes et moins colorées que les piscines. Les syndicats des finances publiques ont également signalé un taux d’erreur initial de 30% de la part de l’IA lors du projet sur les piscines. Bien que ce taux ait été réduit depuis, seuls une dizaine de data-scientists sont actuellement en charge de faire fonctionner les machines. Comparé à l’IRS aux États-Unis qui embauche actuellement près de 20 000 nouveaux profils, dont certains dédiés à l’IA, il est évident que la France a encore du chemin à parcourir.
Les progrès de l’IA dans la lutte contre la fraude fiscale
Malgré ces limites, l’intelligence artificielle a déjà apporté des avancées dans la lutte contre la fraude fiscale en France. Le datamining, qui consiste à croiser de multiples données fiscales, permet déjà de détecter des erreurs simples ou des écarts entre des déclarations professionnelles et personnelles. Les réseaux sociaux sont également utilisés par le fisc pour obtenir des informations sur les contribuables et détecter des fraudeurs. Le rapport sénatorial suggère également d’explorer d’autres méthodes, comme l’apprentissage non supervisé, qui permettrait de révéler des comportements frauduleux complexes et inconnus en établissant des liens statistiques entre les éléments. L’administration dispose déjà de grandes quantités de données utiles pour entraîner de nouveaux programmes grâce auxquels il serait possible de lutter contre la fraude dans d’autres domaines, comme la TVA ou les cryptomonnaies.
Les défis futurs de l’IA fiscale
Cependant, plusieurs obstacles persistent. Il n’existe pas d’estimation fiable de la fraude fiscale en France, ce qui complique l’évaluation de l’efficacité potentielle de l’IA. De plus, il y a des réticences internes au sein de l’Etat, notamment dans la sphère sociale. Enfin, l’administration doit prendre en compte les conséquences économiques de l’utilisation de l’IA. Si elle devenait extrêmement efficace, elle pourrait se retrouver débordée par l’ampleur de la tâche, ce qui aurait des conséquences négatives sur l’attractivité des ports français.
En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la lutte contre la fraude fiscale en France est encore à ses débuts. Bien que des progrès aient été réalisés, il est important de continuer à investir dans la recherche et le développement de l’IA pour améliorer son efficacité et son utilisation dans d’autres domaines. La collecte et l’analyse des données fiscales seront essentielles pour renforcer les contrôles et détecter les comportements frauduleux de manière plus précise et plus efficace.
