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-> Thibaut-Marc CAPLAIN, Vidéaste et Cameraman
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-> Marie HOURIEZ, Photographe événementiel
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 Ces nouveaux #algorithmes qui permettent au #fisc de débusquer des milliers de #fraudeurs

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MessageSujet: Ces nouveaux #algorithmes qui permettent au #fisc de débusquer des milliers de #fraudeurs   Ces nouveaux #algorithmes qui permettent au #fisc de débusquer des milliers de #fraudeurs EmptyMer 19 Fév - 8:51

Près de 800 millions d’euros ont pu être recouvrés l’année dernière par les agents du fisc grâce au data mining, un ensemble de techniques basées sur le recoupement de données, l’analyse statistique et l’apprentissage automatique.

Ces nouveaux #algorithmes qui permettent au #fisc de débusquer des milliers de #fraudeurs 967fd310
Conférence de presse du 17 février 2020 - Ministère de l'Economie

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.

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