Les algorithmes contre les fraudeurs du fisc
Cette petite cellule du fisc a fait, bien malgré elle, la une de l’actualité, début octobre, quand le gouvernement a affiché dans son budget 2020 sa volonté de lui permettre de s’appuyer sur les données partagées – publiquement – par les contribuables sur les réseaux sociaux. Big Brother, atteinte aux libertés individuelles, a-t-on entendu. De quoi parle-t-on ?
De 26 personnes sur les quelque
13 000 agents chargés du contrôle fiscal à la Direction générale des finances publiques, dont 6 scientifiques des données, chargés d’améliorer le ciblage des contrôles fiscaux. Depuis 2017, ce commando industrialise le recours aux algorithmes pour détecter les fraudeurs. Fin 2018, l’analyse massive de données par informatique était à l’origine de 14 % des 45 000 à 50 000 contrôles annuels, chiffre qui atteint désormais 23 %. En 2020, la proportion devrait passer à plus de 30 % et à 50 % à la fin du quinquennat. A partir de nombreuses données des déclarations fiscales, l’algorithme établit une sorte de portrait-robot du fraudeur, par exemple les caractéristiques typiques des restaurateurs qui minorent leurs recettes, et sort une liste d’entreprises ou de personnes à contrôler. C’est ensuite au vérificateur, sur le terrain, de décider s’il lance un contrôle ou non. « Le problème, ce n’est pas forcément le nombre d’agents de contrôle, c’est de trouver les bons dossiers », explique Frédéric Iannucci, patron du service de contrôle fiscal. Dans ce cadre, Philippe Schall défend la possibilité d’utiliser les informations publiquement accessibles sur les réseaux sociaux : « Il y a une part d’activité économique de plus en plus numérique qui n’est pas dans nos radars.
Si on se fonde uniquement sur les éléments déclaratifs, on risque de ne contrôler que les personnes qui jouent le jeu. »
■