C’est un joli tableau de chasse que le ministre Gérald Darmanin et ses agents de l’administration fiscale ont présenté hier, à l’occasion d’une conférence de presse sur la fraude fiscale. En 2019, l’Etat a encaissé plus de 9 milliards d’euros à la suite de contrôles fiscaux, soit 1,3 milliard de plus qu’en 2018. Sur cette somme rondelette, 785 millions d’euros ont été recouvrés grâce aux data scientists et à leurs algorithmes de data mining. Ces experts de l’exploration de données sont actuellement 26 au sein de DGFiP. Quatre autres devraient les rejoindre d’ici fin 2020.
Cette équipe de choc est censée devenir le nouveau bras armé de Bercy en matière de lutte de contre la fraude fiscale. Comment ? En procédant à des recoupements de données et des analyses statistiques, ces enquêteurs d’un nouveau genre arrivent à détecter des anomalies jusqu’alors passées inaperçues dans les déclarations des entreprises ou des particuliers. Tout est désormais passé au crible de l’informatique : les charges, les salaires, les chiffres d’affaires, la situation patrimoniale, etc.
Une « cotation » de risque fiscal pour chaque entreprise
Côté entreprises, ces limiers de la data ont d’ores et déjà développé « une centaine de requêtes reposant sur des techniques d’apprentissage automatique ou d’analyse de risque », ce qui leur permet de « couvrir la plupart des risques fiscaux ». À l’issue de cette analyse de données, chaque entreprise est ainsi flanquée d’une « cotation » qui traduit son niveau de risque fiscal. Des techniques similaires sont en cours de développement côté particuliers.
Et le résultat est plutôt encourageant. En 2019, ces algorithmes sont désormais à l’origine de 22 % des contrôles fiscaux d’entreprises, contre seulement 14 % en 2018. Ils sont également à la source de 11 % des contrôles relatifs aux particuliers. Au total, le nombre de dossiers envoyés par les data scientists aux agents du fisc est passé de quelques centaines en 2016 à plus de 100 000 en 2019. Et ce n’est pas près d’être fini. Le gouvernement souhaite que le data mining engendre la moitié des contrôles fiscaux d’ici à 2022.
Découverte de milliers de comptes à l’étranger
Ce n’est pas tout. Ces algorithmes permettent également d’explorer les données internationales et, ainsi, de détecter la présence à l’étranger de comptes bancaires non déclarés. En 2019, des milliers de contribuables ont ainsi été gentiment confrontés à ces informations par le moyen d’un simple courrier. 4000 d’entre eux ont depuis régularisé leur situation, sans même que les agents n’aient besoin d’effectuer un contrôle fiscal.
Un troisième volet informatique est en cours d’expérimentation, avec la collecte en masse de données publiques issues des réseaux sociaux. L’objectif de Bercy est de détecter les fraudes particulièrement graves, telles que les fausses domiciliations fiscales à l’étranger, les activités commerciales occultes ou les activités illicites. La conception des outils de collecte et d’analyse des réseaux sociaux sera lancée cette année. Un bilan intermédiaire sera dressé mi-2021. Le bilan définitif de l’expérimentation est prévu pour 2023.
Quoiqu’il en soit, cette montée en puissance de l’analyse informatique au sein de Bercy ne signifie pas que les contrôles fiscaux seront à terme totalement déshumanisés et que le contribuable devra se justifier devant des machines. « Le datamining n’est pas fait pour faire le contrôle à la place des vérificateurs (…) Cela permet de mieux cibler, de moins embêter les honnêtes gens et de plus embêter ceux que l’on pense être malhonnêtes. Mais on a toujours besoin des vérificateurs », explique Gérald Darmanin, lors de la conférence de presse. On est (presque) rassuré.
Source: Economie.gouv.fr
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