L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en matière fiscale fait partie de l’immensité des usages offerts par ce nouvel outil qui génère fantasmes, risques et opportunités, tant pour le contribuable que pour l’administration fiscale. Elle soulève également de réelles problématiques techniques, nouvelles ou simplement remises au goût du jour.
Les opportunités offertes par l’IA en matière fiscale
L’intégration de l’IA dans les processus déclaratifs et décisionnels des entreprises devrait permettre une fiabilisation des déclarations déposées (IFUs, DAS 2, états de suivi, réconciliations fiscalo-comptables, etc.), un renforcement de la sécurisation des positions retenues, et une plus grande efficacité dans les tâches répétitives permettant de se concentrer sur les problématiques à plus forte valeur ajoutée. Il est, par exemple, assez simple d’imaginer que le cauchemar de la gestion des taux de TVA dans l’Union européenne, pour les acteurs de la grande distribution gérant des millions de références produits, soit résolu par le recours à l’IA. La machine permettra de prendre en compte l’ensemble des règles de taux de TVA applicables dans les différents pays de commercialisation et de pallier l’absence d’harmonisation que ce soit sur la nature des produits pouvant bénéficier de taux réduits ou sur la définition des produits eux-mêmes (un livre n’est ainsi pas défini de la même manière dans les différents Etats membres de l’UE).
Ces usages impliquent cependant au préalable la constitution d’une base de données et/ou de recherche suffisante, et la sécurisation contre le risque d’erreurs ou de risques dits “d’hallucinations”, lesquelles sont des réponses statistiques conduisant à un résultat erroné, faute de prendre en compte un contexte de référence vérifié.
Ce travail a d’ores et déjà été entrepris par l’administration fiscale. Cette dernière fait en effet partie des premiers acteurs à avoir identifié les intérêts de l’IA pour faciliter son action, sous des formes plus ou moins poussées.
Ainsi, dès 2013, une mission dédiée est créée1 avec notamment pour objectif, au moyen du data mining, de mettre en place un traitement automatisé de lutte contre la fraude (« Ciblage de la Fraude et Valorisation des Requêtes »2) sous la vigilance de la CNIL3.
En parallèle, un entrepôt de données unique permettant de détecter les anomalies simples telles que les incohérences entre plusieurs déclarations est mis en place4, puis un dispositif permettant d’orienter les contrôles fiscaux dans une optique de rendement. De nouveaux outils sont conçus, comme le projet « Foncier innovant »5, permettant de débusquer les piscines construites sans être prises en compte dans les valeurs soumises à la taxe foncière.
Cette nouvelle politique exploitant les ressources de l’IA s’est traduite, selon la DGFiP, par plus de deux milliards de droits et pénalités mis en recouvrement en 2022. En 2023, 56% des contrôles, visant très majoritairement les professionnels, avaient été ciblés par l’IA, soit une hausse de 7 % par rapport à 2022. L’objectif de la DGIP est désormais de porter à 50 % la part des contrôles fiscaux des particuliers d’ici 20276.
Enfin, l’IA reposant avant tout sur les données, la réforme à venir de la facturation électronique et du e-reporting va fournir une ressource inédite pour l’administration fiscale. Pour mémoire, à partir de 2026 (2027 pour les PME / TPE), l’ensemble des professionnels devront transmettre par voie électronique (facturation électronique ou e-reporting) leurs données de transactions à l’administration fiscale ce qui va générer pour cette dernière un flux massif de données structurées et standardisées. Cette mine d'informations va constituer un terreau fertile pour l'IA, qui pourra être mise à profit pour analyser ces données et détecter les anomalies et les incohérences qui pourraient être le signe de tentatives de fraude.
Toutefois, une utilisation plus intensive de l’IA par les services fiscaux pour orienter les contrôles fiscaux puis procéder, le cas échéant, à des rehaussements, n’est pas sans soulever des interrogations quant aux incidences procédurales induites par le recours à ces nouvelles méthodes. Si la CNIL a ainsi autorisé l’utilisation du data scrapping sur les réseaux sociaux pour fonder des rehaussements fiscaux de particuliers, c’était sous certaines réserves7. De la même manière, un recours généralisé à l’IA par les services de contrôle nécessitera évidemment la protection du « secret fiscal », et donc l’élaboration de modèles de langage propres à l’administration, gérés par cette dernière, et distincts de ceux commercialisés au grand public. Par ailleurs, il conviendra de permettre aux contribuables et leurs conseils d’accéder aux résultats du modèle utilisés pour la rectification, ainsi qu’au fonctionnement du modèle, et de comprendre quelles bases de données ont été utilisées, comment, sur quelle période, et à quel dessein. De telles garanties paraissent en effet indispensables à la préservation d’un caractère contradictoire aux débats, à l’égalité des armes, et à la protection de la vie privée.
Fiscalité de l’IA et de ses acteurs
Si l’IA ouvre de nouvelles perspectives en matière fiscale, elle soulève également de nouvelles questions, ou en remet d’autres au goût du jour.
A tout seigneur tout honneur, le Parlement n’a pas tardé à s’intéresser à la question. C’est notamment le cas du Sénat, qui a organisé diverses auditions sur les perspectives d’utilisation de l’IA dans les entreprises, ou sur le positionnement de la France sur ce secteur. A cette occasion, il est apparu que l’articulation entre IA et crédit d’impôt recherche (CIR) devait faire l’objet d’une attention particulière, afin de permettre et de favoriser le développement en France de cette nouvelle révolution industrielle, et d’en assurer une partie du financement. Dans ce contexte, les évolutions jurisprudentielles positives des dernières années en matière d’éligibilité de la recherche informatique au CIR, de même que le travail de recherche nécessaire pour élaborer des modèles de langage permettant de nouveaux usages, devraient confirmer une telle éligibilité. Reste ensuite aux acteurs publics à intégrer dans leur grille d’analyse les spécificités du secteur pour que cette éligibilité de principe se traduise en financement réel, afin que la France ne rate pas cette nouvelle révolution informatique.
Mais l’intérêt du législateur se fait également ressentir dans l’actuel projet de loi de finances pour 2025 dans un sens moins favorable. Le texte en discussions envisage en effet un resserrement significatif des dispositifs dédiés aux entreprises de la French Tech, et donc notamment de l’IA. C’est le cas d’une prétendue « sécurisation » du régime propre aux BSPCEs (i.e., dispositif d’association des salariés au capital des jeunes entreprises en croissance)8, destinée en réalité à prendre le contre-pied de deux décisions jurisprudentielles favorables au contribuable9. Le tour de vis sur le régime des jeunes entreprises innovantes (JEI) ou universitaires (JEU)10 participe de la même approche, à rebours d’un dispositif transpartisan en faveur des start ups, qui a pourtant fait ses preuves.
D’autres parlementaires ou dirigeants politiques ont également cru opportun de proposer l’instauration d’une taxation des robots ou de l’intelligence artificielle générative11. Au-delà de l’efficacité douteuse de ce type de dispositif, les nombreuses difficultés techniques induites par la définition de l’assiette de la taxe (notion d’IA, de robot, etc.), la détermination de son redevable, ou par son articulation avec les conventions fiscales internationales, appellent probablement à moins d’interventionnisme, et avant tout à sécuriser la compatibilité des outils existants avec ce secteur.
Si l’IA soulève de nouvelles problématiques, elle en remet également de plus anciennes sur le devant de la scène. Ainsi, se pose à nouveau la question de la qualification des revenus de concession des modèles, perçus par les acteurs de l’IA générative, notamment entre redevances et rémunération de prestations de services. Une telle qualification implique une compréhension fine du fonctionnement des modèles et des droits des clients sur ces derniers. Les critères jurisprudentiels dégagés sur l’utilisation de simples logiciels12, comme les commentaires OCDE13, peuvent alors aider à la qualification, la question de l’éventuel transfert de la propriété intellectuelle du logiciel concédé apparaissant à ce titre comme essentielle. Les réserves émises par certaines juridictions sur la notion de redevances devront, le cas échéant, également être intégrées à l’analyse. Corrélativement, la question de l’éventuelle éligibilité de ces revenus au taux réduit de 10 % réservé à certains produits de propriété industrielle se posera également.
L’impact de l’IA sur le secteur fiscal ne fait que se dessiner progressivement. Il recèle des perspectives enthousiasmantes, avec les gains de productivité et les nouveaux usages propres à toute révolution industrielle. Mais il est impératif d’en sécuriser le cadre, dans une optique favorable à ses différents acteurs, dans un environnement international particulièrement concurrentiel.
Article paru dans Option Finance le 12 novembre 2024
1 Rapport d’activité de la DGFIP, 2013, p.35, www.economie.gouv.fr.
2Arrêté du 21 février 2014 portant création par la DGFIP d'un traitement automatisé de lutte contre la fraude dénommé « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes », JORF n° 0055 du 6 mars 2014, et ses différentes modifications.
3 Délibération 2014-045 du 30 janvier 2014, JORF n°0055 du 6 mars 2014.
4Arrêté du 4 novembre 2013 portant création par la direction générale des finances publiques d'un entrepôt de données dédié aux études fiscales nationales et internationales dénommé « EDEN », JORF n°0287 du 11 décembre 2013.
5L’IA au service de la lutte contre la fraude : bilan de l’expérimentation « Foncier innovant », DGFIP, www.impots.gouv.fr.
6 Rapport d’activité de la DGFIP, 2023, p.11, www.economie.gouv.fr
7 Délibération n° 2020-124 du 10 décembre 2020 portant avis sur un projet de décret portant modalités de mise en œuvre par la direction générale des finances publiques et la direction générale des douanes et droits indirects de traitements informatisés et automatisés permettant la collecte et l'exploitation de données rendues publiques sur les sites internet des opérateurs de plateformes en ligne, JORF n°0038 du 13 février 2021.
8 PLF art. 25, sous réserve d’amendements parlementaires dont l’avenir reste encore incertain
9 CE, 08 décembre 2023, 482922 et CE, 5 février 2024, n°476309.
10 PLFSS art. 7, III et IV
11 Article 4 de la proposition de loi visant à encadrer l’intelligence artificielle par le droit d’auteur, AN, n°1630
12 Voir notamment CE, 18/06/2021, n°433315, 433319, 433323, Sté Sopra Steria Group
13 Commentaire de l’article 12 du modèle de convention fiscale OCDE, §13.1 et s.
