L’administration fiscale renforce sa capacité à identifier les pratiques frauduleuses en intégrant l’intelligence artificielle (IA) dans ses processus. La Direction générale des finances publiques (DGFiP) a mis en place plusieurs outils basés sur l’IA afin d’analyser plus efficacement les déclarations fiscales des entreprises et des particuliers. Cette automatisation permet d’orienter les efforts de contrôle vers les dossiers les plus à risque.
Parmi les méthodes déployées, on retrouve des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi qu’une analyse avancée des liens entre contribuables.
Détection des anomalies fiscales grâce aux algorithmes
L’apprentissage supervisé exploite des historiques de contrôles fiscaux pour repérer des tendances récurrentes de fraude. L’algorithme est calibré selon des indicateurs financiers spécifiques, facilitant ainsi l’identification des écarts suspects. Grâce à cette méthode, les contrôleurs peuvent mieux hiérarchiser les dossiers à examiner.
L’apprentissage non supervisé repose sur une autre logique : il segmente les contribuables selon divers paramètres tels que le secteur d’activité ou les marges financières. En comparant ces groupes, l’IA peut détecter des comportements inhabituels qui méritent un examen approfondi. Toutefois, ces résultats nécessitent une validation humaine pour éviter des erreurs d’interprétation liées à des fluctuations économiques légitimes.
Cartographie des réseaux de fraude avec l’IA
L’analyse par graphe constitue un autre levier clé pour l’administration fiscale. Cette technologie permet de visualiser les relations entre différents acteurs économiques et de repérer d’éventuels réseaux de fraude. Des liens capitalistiques ou des interactions financières suspectes entre entreprises peuvent ainsi être mis en évidence.
Ce modèle d’analyse est particulièrement pertinent dans les cas de montages fiscaux complexes. Il offre aux agents des éléments tangibles pour orienter leurs investigations vers les structures les plus exposées au risque de fraude.
Exploitation des données externes pour un contrôle renforcé
L’IA améliore également la capacité d’intégration des informations provenant de sources tierces, notamment les registres d’entreprises et les bases de données fiscales internationales. Ces données ne comportent pas toujours d’identifiants clairs, ce qui complique leur utilisation. Grâce à des algorithmes avancés, il est désormais possible d’associer plus efficacement ces informations aux dossiers fiscaux concernés.
L’automatisation et l’IA transforment ainsi les méthodes de détection de la fraude, mais l’intervention humaine demeure indispensable. L’administration fiscale s’appuie sur cette synergie pour renforcer l’efficacité de ses contrôles tout en garantissant une approche rigoureuse et équilibrée.
