
En effet, la direction générale des Finances publiques (DGFiP) pense avoir une arme fatale : son logiciel d'intelligence artificielle capable de naviguer, fouiller, trier dans une énorme base de données pour en extraire des profils suspects. 20 millions d'euros de budget ont été débloqués en cinq ans pour moderniser l'informatique et développer cet outil. Il a été conçu par une cellule de data mining baptisée Mission requêtes et valorisation (MRV), composée de 22 informaticiens de haut vol. L'équipe a commencé dès 2015 par réunir les fichiers concernant 5 millions d'entreprises imposables, jusqu'alors accessibles sur des applications disparates, puis à y ajouter des données publiques disponibles provenant par exemple des dépôts de brevet et marques ou encore du registre du commerce.
En 2017, les informations de 37 millions de foyers contribuables ont été ajoutées à la base de données et depuis un déjà, les algorithmes sont au travail. Pour le moment les résultats semblent prometteurs et Philippe Schall, chef de la cellule en charge de ce projet ne manque pas d'exprimer sa satisfaction. Il explique comment leurs algorithmes facilitent le travail des contrôleurs fiscaux. À partir de multiples croisements de données et de quelques critères (4 ou 5) définis par le contrôleur, les algorithmes sont en mesure de modéliser des indicateurs de fraude et donc identifier automatiquement des cas (entreprises ou particuliers) suspects.
Grâce aux rapports envoyés tous les trimestres par la MRV aux services fiscaux locaux, des contrôles ont été déclenchés dans les entreprises estimées comme potentielles fraudeuses. Au début, les prédictions n'étaient pas très exactes, mais elles ne cessent de s'améliorer et ont déjà permis de recouvrer environ 100 millions d'euros. Bien que certains restent sceptiques à l'idée d'utiliser ces algorithmes, Phillipe Schall pense qu'ils ont plutôt intérêt à se l'approprier surtout quand on sait que le ministre des Comptes publics, Gérald Darmanin, veut que ses services aillent encore plus loin.
Source : Challenges
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