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.).

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 les caisses publiques.

Dans le domaine du contrôle fiscal, l’IA pourrait sûrement être utile pour assister les agents dans leur travail. Au lieu de quoi elle est utilisée pour leur prescrire les contrôles à réaliser, avec une efficacité douteuse : « En 2021, la data science, sur 13,4 milliards d’euros de rehaussements, qui représentaient 45 % des contrôles, a permis de réaliser à peine 9 % des rehaussements (2). »

C’est que les calculs algorithmiques, purement abstraits, ne peuvent pas mieux déceler les fraudeurs que les fonctionnaires de terrain : ainsi que le dit Solidaires Finances publiques, « rien ne peut remplacer la technicité et l’expertise des agents et des agentes qui ont la connaissance fine de leur tissu fiscal local ». Comme le plus souvent, au lieu d’associer les salarié·es aux choix technologiques, les décideurs font concevoir les algorithmes par des prestataires qui ignorent tout du travail réel. Aveuglement ou volonté de domination ? Sans doute les deux.