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Le contrôle fiscal du futur? Grâce au big data, la DGFiP saura tout...

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Depuis quelques années, notamment avec l'obligation de présenter le FEC au format dématérialisé, le numérique fait son apparition dans les contrôles fiscaux. L'administration fiscale semble vouloir accentuer cette tendance, en se tournant vers le big data. Le point sur le contrôle fiscal du futur.

Le contrôle fiscal du futur? Grâce au big data, la DGFiP saura tout...

Le concept de big data est devenu depuis quelque temps une antienne un peu convenue, mais que l'on peut définir rapidement. Ce terme désigne des ensembles de données très volumineux, quels qu'ils soient; leur volume est tel que leur stockage et leur traitement exigent des moyens nouveaux. Le data mining désigne les traitements qui permettent d'exploiter des données volumineuses, le plus souvent hétérogènes, issues de supports variés (tableurs, textes, images, etc.), et très souvent avec une contrainte de forte réactivité temporelle.

De nombreux développements dans ce domaine portent donc sur la mise en place d'outils permettant l'extraction d'informations pertinentes à partir de ces données et leur mise en forme afin d'améliorer la prise de décision. Ces développements ont profité ces dernières années des progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, deux notions qui sont souvent rattachées à l'écosystème autour du big data.

Le big data pour l'administration fiscale?

L'État, convaincu que l'ensemble des entreprises doivent effectuer leur révolution digitale, favorise l'émergence de projets data au sein de celles-ci via un certain nombre de mesures d'accompagnement. Mais il s'applique aussi ce mouvement de modernisation à lui-même, et s'interroge sur l'intérêt que ce nouveau paradigme peut avoir pour l'administration fiscale. Il s'agit d'un changement d'échelle s'appliquant à des concepts déjà à l'oeuvre depuis une trentaine d'années, époque à laquelle du data mining en matière de TVA et des analyses comportementales en matière d'impôt sur le revenu des personnes physiques (IRPP) avaient émergé.

Depuis les années 2000 et jusqu'à aujourd'hui, il s'agit de recouper les informations issues de sources de plus en plus nombreuses, en s'appuyant sur les nouvelles technologies qui permettent de croiser des millions de données et d'en dégager du sens. On pense tout d'abord aux sources de données structurées telles que les différentes applications de l'Administration (Adélie, Sirius Pro, etc.). Bercy pourrait également envisager, à plus long terme, le traitement de données issues de sources non structurées telles que les articles de journaux, les blogs, les réseaux sociaux. Si la France a été précurseur en matière technique, elle ne l'est pas nécessairement sur le plan de la communication sur le sujet. Trois initiatives européennes ont déjà fait beaucoup parler d'elles.

>> En page suivante, découvrez les outils d'analyse de données mis en place au Royaume-Uni, en Italie et en Belgique.