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Le data mining : la nouvelle arme du fisc

Le data mining dans le domaine fiscal

Par définition, le data mining consiste à rechercher automatiquement des données dans le but d’identifier des tendances et des modèles qui vont au-delà de la simple analyse. Son principal avantage est qu’il permet d’analyser massivement des données.

Utilisé dans de nombreux secteurs d’activité, il prouve désormais son efficacité en s’attaquant au domaine fiscal. En 2022, il a participé à une augmentation de près d’1,2 milliard d’euros des montants recouvrés par le fisc. L’exploitation des données est aujourd’hui un véritable appui dans la lutte contre la fraude fiscale et sociale. En effet, les agents du fisc peuvent plus rapidement :

• Croiser et exploiter un grand nombre d’informations provenant de différentes sources (douane, URSSAF, infogreffe, etc.) ;
• Identifier des incohérences ;
• Détecter massivement des erreurs et des fraudes ;
• Créer des profils de fraudeurs qui seront appliqués à une population-cible.

À savoir

L’exploitation des données est réglementée par la CNIL qui encadre strictement les personnes autorisées à collecter la data, la durée de conservation de ces données, ainsi que les objectifs de cette collecte (modélisation, prévention et détection des infractions liées à la fraude fiscale).

L’IA comme appui pour détecter des fraudes complexes

Au-delà de sa capacité à traiter massivement de la data, la force de l’IA est qu’elle est capable de détecter des fraudes complexes, potentiellement difficiles à repérer de manière traditionnelle. Ainsi, le data mining améliore l’efficacité et la programmation des opérations de contrôle fiscal, en optimisant l’activité des équipes en charge de ces contrôles.

Malgré l’engouement autour du sujet, le recours aux algorithmes ne représente encore qu’une infime partie des sommes recouvrées par le fisc, soit 14 % en 2022.

À savoir

Le data mining a été à l’origine de 52 % des contrôles fiscaux en 2022.

Dans sa feuille de route présentée en mai dernier, l’exécutif a dévoilé son objectif d’atteindre les 50 % de parts des contrôles fiscaux des particuliers initiés par le data mining. À cette échéance, les contrôles devront, quant à eux, augmenter de 25 %.

« Cet effort portera sur les plus gros patrimoines. »

Le ministère de l’Économie et des Finances

Une efficacité qui reste à prouver

Si à l’origine le data mining visait essentiellement le contrôle fiscal des professionnels, il se réoriente désormais vers certains profils de particuliers :

• Ceux qui détiennent de nombreux bien immobiliers,
• Ceux qui sont actionnaires d’entreprises qui ont des pratiques importantes de distributions de dividendes.

« Il n’est pas rare que l’algorithme soit passé à côté de la vraie source de fraude potentielle. »

Anne Guyot Welke, secrétaire générale de Solidaire Finances publiques

Si certains doutent de l’efficacité du processus, le Gouvernement mise gros sur le data mining : 100 000 dossiers de personnes physiques traités d’ici 2027. On assiste d’ailleurs à un renforcement sans précédent des moyens dédiés à la lutte contre la fraude fiscale. En effet, dans sa série de mesures consacrées à ce volet, Gabriel Attal, le ministre chargé des Comptes publics propose :

• L’augmentation de 15 % des effectifs dédiés au contrôle fiscal ;
• Le doublement des effectifs de la police fiscale dès 2025 ;
• La création d’une cellule de renseignement fiscal ;
• La mise en place d’un conseil de l’évaluation des fraudes et d’une coopération internationale ;
• Le renforcement de l’enquête douanière ;
• Le renforcement des sanctions avec l’intronisation d’un délit spécifique pour l’incitation à la fraude fiscale ;
• La création d’une sanction d’indignité fiscale qui priverait de réduction et de crédit d’impôt les « personnes condamnées pour manquements graves à leurs obligations fiscales ».

La performance du data mining implique une base de données propre

Quel que soit le secteur dans lequel elle est utilisée, la data ne peut être efficace qu’en présence d’une base de données pertinente et c’est précisément sur ce point que les porte-paroles syndicaux tiquent.

« On met le datamining en avant en prétendant que l’on sera encore meilleur et plus efficace. Sauf que, pour ce faire, il faut que nos services de gestion, les services de publicité foncière et d’enregistrement, soient à jour, ce qui n’est pas tout à fait le cas. »

Anne Guyot Welke, secrétaire générale de Solidaire Finances publiques

Un rapport sénatorial, publié en octobre 2022 a dévoilé que « le taux de pertinence des contrôles concernant les particuliers (compris entre 50 et 80 %) était peu explicite ».

En matière de lutte contre la fraude fiscale, peu de chance à priori d’atteindre un taux d’efficacité de 100 %, même avec l’appui de l’IA. En revanche, en éprouvant ces modèles de programmation, l’administration fiscale sera de plus en plus capable de les enrichir, en conservant les requêtes qui fonctionnent et en abandonnant celles qui ne sont pas pertinentes.

Les réseaux sociaux : une mine d’or pour l’IA

Impossible de s’attaquer aux fraudes fiscales sans parler de fraudes sociales. On le sait, les administrations utilisent l’IA depuis quelques années déjà pour recueillir des informations en ligne (publications sur les réseaux sociaux ou achats effectués sur des sites de vente en ligne).

Selon les syndicats des finances publiques, cette utilisation de l’intelligence artificielle ne cible qu’une petite partie de la fraude, estimée à 100 milliards d’euros en France et principalement liée à la TVA. Jusque-là, les données récoltées, partagées notamment avec la Caisse d’Allocations Familiales, ont permis de détecter des anomalies dans les déclarations de résidence.

À savoir

Le projet « foncier innovant » a été expérimenté dans 9 neufs départements (Alpes-Maritimes, Var, Bouches-du-Rhône, Ardèche, Rhône, Haute-Savoie, Morbihan, Maine-et-Loire, Vendée). Il s’appuie sur l’IA et la valorisation des données à partir des prises de vue aériennes de l’IGN (l’Institut national de l’information géographique et forestière) pour détecter les constructions ou aménagements non déclarés.

En résumé

• Le data mining est une pratique qui se sert de l’IA pour exploiter et croiser massivement des données ;
• En 2022, cette pratique a participé à l’augmentation de près d’1,2 milliard d’euros des montants recouvrés par le fisc ;
• L’objectif de l’exécutif est que le data mining soit à l’initiative de 50 % des contrôles fiscaux des particuliers ;
• Pour y arriver, le Gouvernement a décidé de renforcer ses moyens humains et techniques d’ici 2025 ;
• Des doutes sur l’efficacité de l’IA persistent et les syndicats pointent du doigt la nécessité de maintenir les bases de données à jour.