L’intelligence artificielle contre la fraude fiscale ?

Depuis 2015, Bercy (la Direction générale des finances publiques, DGFIP) investit massivement dans des algorithmes d’intelligence artificielle (IA). Le but affiché : améliorer l’efficience des contrôles fiscaux en recoupant les données issues de l’administration et /ou de sources extérieures (réseaux sociaux pour tracer le train de vie des contribuables, Google Earth pour repérer les piscines ou extensions non déclarées, etc.).


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Dans son récent rapport sur « La détection de la fraude fiscale des particuliers », la Cour des comptes note qu’il est difficile d’évaluer l’efficacité de la lutte contre la fraude puisque la France, à la différence de la plupart des autres pays développés, n’a pas d’estimation officielle de l’ampleur de la fraude fiscale. Par analogie avec les estimations faites à l’étranger, la Cour situe la fraude française entre 30 et 100 milliards d’euros (ce dernier chiffre correspond à l’estimation d’Attac et des syndicats des impôts). Bercy récupère chaque année seulement 13 milliards de redressements (80 % pour les entreprises, 20 % pour les particuliers).

Les décideurs font concevoir les algorithmes par des prestataires qui ignorent tout du travail réel.

Alors que l’administration investit aveuglément dans des algorithmes extrêmement coûteux – 100 millions d’euros pour les trois principaux (1) –, la Cour des comptes regrette que leur efficacité ne soit pas non plus évaluée. Une seule chose est sûre : l’administration s’en sert pour supprimer des emplois (1 100 postes « grâce » à ces algorithmes), au lieu d’en profiter pour augmenter le nombre de contrôles, réduire la fraude et remplir…

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Auteur: Thomas Coutrot