Grâce à des algorithmes qui recoupent les données fiscales, le ministère de l’Economie aurait récupéré 785 millions d’euros en 2019 contre 342 millions d’euros en 2018, soit une hausse des recouvrements de 130%. Résultat: les recettes issues du contrôle fiscal en 2019 dépassent les 9 milliards d’euros.
Le @gouvernementFR renforce la lutte contre la #fraude fiscale et en particulier les plus lourdes.
Les résultats sont là : les sommes recouvrées grâce à l’exploitation des données disponibles ont bondi de +130% en 2019 ! #IA pic.twitter.com/JykcLoMfYk— Gérald DARMANIN (@GDarmanin) February 18, 2020
À la manœuvre, un outil logiciel s’appuie sur un algorithme de machine learning entraîné avec des données de contrôles fiscaux menés par le passé. L’exploration de données via du datamining repose sur des corrélations entre des données issues de bases de l’État et fichiers.
Le dataming peut en outre s’appuyer sur les données internationales obtenues dans le cadre d’échanges automatiques d’information concernant des comptes bancaires à l’étranger.
