DGI : Big Data et Intelligence artificielle pour améliorer le contrôle fiscal

La DGI va se doter d’un système de recoupement et d’analyse des données basé sur le Big Data et le Machine Learning. C'est un nouveau pas dans la digitalisation de cette administration dont les résultats en matière de contrôle fiscal sont en amélioration continue.

DGI : Big Data et Intelligence artificielle pour améliorer le contrôle fiscal

Le 2 janvier 2020 à 13h51

Modifié 11 avril 2021 à 2h44

La DGI va se doter d’un système de recoupement et d’analyse des données basé sur le Big Data et le Machine Learning. C'est un nouveau pas dans la digitalisation de cette administration dont les résultats en matière de contrôle fiscal sont en amélioration continue.

On le sait, la Direction générale des impôts a réalisé de grandes avancées en matière de digitalisation, ces dernières années (lancement et généralisation des télédéclarations et télépaiements, échange de données avec les partenaires…). La donnée, matière première stratégique et cheval de bataille dans le domaine du contrôle, est disponible sous format dématérialisé.

Cela dit, l’exploitation de la donnée par les agents du fisc demeure laborieuse : il faut accéder à plusieurs applications et effectuer de nombreuses recherches.

La DGI va bientôt y remédier en se dotant d’un nouveau système basé sur le Big Data et l’intelligence artificielle.

Déjà sans ce système, le contrôle fiscal est devenu performant comme en témoignent les chiffres publiés annuellement. En y recourant, la DGI veut rendre son action encore plus efficace.

Améliorer l'efficacité et la pertinence des contrôles

Ainsi, le fisc vient de lancer un appel d’offres pour la réalisation d’une étude relative à « la définition de l’architecture de l’environnement analytique Big Data et à la mise en œuvre d’un système de recoupement et d’analyse des données ».

L’ouverture des plis est prévue le 28 janvier. Le prestataire retenu aura 9 mois à partir de la date fixée par l’ordre de service pour achever sa mission.

Celle-ci consiste à détailler les besoins du futur système de recoupement et d’analyse des données (SRAD), à élaborer les termes de référence pour son acquisition et sa mise en œuvre, à définir l’architecture de l’environnement analytique Big Data de la DGI et à fixer les termes de référence pour la mise en œuvre et l’exploitation de l’entrepôt des données.

« Ce système que la DGI compte mettre en œuvre, est destiné à jouer un rôle d’intégration et de valorisation des données issues des différentes applications de la DGI et également des données fournies par les partenaires, en vue d’améliorer l’efficacité et la pertinence des contrôles.

« L’architecture cible devra couvrir l’ingestion et le traitement massif des données, la gestion de la qualité des données, et leur rattachement à un référentiel consolidé des contribuables. Elle devra également disposer des capacités de détection de fraude à travers des règles configurables, et aussi à travers des algorithmes de Machine Learning. Elle devra également permettre la visualisation des résultats au travers de plusieurs vues configurables », peut-on lire sur la documentation de l’appel d’offres.

Une vue 360° des contribuables

En attendant de voir le résultat final, la DGI livre certains aspects du système dont elle compte s'équiper.

Celui-ci sera basé sur un entrepôt de données permettant la convergence de données structurées et non structurées, internes et externes et de formats hétérogènes. Le fonctionnement de l’entrepôt reposera sur une architecture modulaire de type Big Data.

Un module d’identification des contribuables permettra à la DGI de consolider les données après nettoyage, mise en cohérence et mise à jour.

Les contribuables identifiés passeront par la procédure de traitement, rapprochement et alertes et pourront être consultés en mode vision 360°.

Ce mode génère automatiquement des fiches profil permettant d’avoir une vue unique actualisée de l’ensemble des données agrégées et détaillées d’un même contribuable.

Par ailleurs, le système appliquera des règles et des algorithmes auto-apprenants de scoring et de sélection des contribuables pour les différents programmes de contrôle fiscal, vérification générale, vérification ponctuelle, contrôle sur pièce, droit de constatation ou examen de l’ensemble de la situation fiscale.

Ce système pourra également proposer l’affectation des dossiers programmés pour contrôle aux vérificateurs.

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