L’initiative du fisc d’utiliser l’Intelligence Artificielle rencontre un franc succès

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À la fin de l’année 2021, la Direction des Finances publiques avait mis en place un dispositif innovant, mettant à contribution l’Intelligence Artificielle (IA), pour traquer les fraudeurs. Elle a récemment fait part des résultats : plus de 20 000 fraudes constatées, ce qui a permis de récolter 10 millions d’euros de recettes supplémentaires.

Le fisc lutte activement contre les fraudes qui privent la France d’une part des recettes qui lui est due. Dans cette optique, la Direction des Finances publiques s’est tournée vers Google pour créer un logiciel capable de débusquer les piscines non déclarées. Ce dispositif travaille à partir de données brutes que l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) se charge de fournir.

Le logiciel traite automatiquement ces images aériennes dans l’objectif de détecter tous les bâtis et piscines. Ils seront ensuite comparés avec les données du cadastre. En un an, cette initiative a déjà permis d’identifier près de vingt-mille piscines en fraude.

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Des résultats particulièrement encourageants

Le prix d’une habitation dépend en partie des éléments qui y sont implantés. Ils doivent être déclarés au fisc pour pouvoir déterminer le montant de l’impôt à payer. De même, tout comparateur assurance habitation se doit de les prendre en compte dans leur calcul.

La Direction des Finances publiques (DGFiP) s’est associée avec le cabinet de conseil Capgemini et la société américaine Google pour mettre au point un dispositif capable d’identifier, sur les images aériennes, tous les aménagements et constructions sur les propriétés des particuliers pour identifier ceux qui n’ont pas été déclarés. La phase d’expérimentation du projet dénommé « Foncier innovant » s’est concentrée sur neuf départements français, à savoir :

  • Les Bouches-du-Rhône ;
  • Les Alpes-Maritimes ;
  • Le Var ;
  • L’Ardèche ;
  • Le Rhône ;
  • La Haute-Savoie ;
  • Le Morbihan ;
  • Le Maine-et-Loire ;
  • La Vendée.

Selon les données récoltées depuis le lancement du projet en fin 2021, la DGFiP fait état de plus de 20 000 piscines non déclarées identifiées. Les Bouches-du-Rhône viennent en tête du classement, avec 7 244 piscines, suivies par :

  • Le Var (3 809 piscines) ;
  • L’Ardèche (2 575 piscines) ;
  • Le Rhône (2 432) ;
  • Les Alpes-Maritimes (1 229).

Grâce à l’IA, les communes touchées par cette expérimentation ont été en mesure de collecter une recette supplémentaire s’élevant à environ 10 millions d’euros. 4,1 millions d’euros ont été perçus pour la taxe foncière 2022 et les 5,7 millions d’euros restants sont celle des années précédentes.

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Les principales perspectives du dispositif

Le secrétaire de la CGT Finances publiques des Bouches-du-Rhône, Philippe Laget a évoqué un taux d’erreurs de 30 %, qui reste cependant négligeable par rapport aux avantages récoltés grâce à ce dispositif de détection de piscines non déclarées. La phase d’expérimentation étant concluante,

ImportantCe dernier s’étendra progressivement sur tous les départements français.

La nouvelle phase débutera ce mois de septembre.

D’après les estimations, « Foncier innovant » sera rentable à partir de la deuxième année de mise en œuvre.

ImportantEn effet, en 2023, ces nouvelles ressources fiscales permettront aux collectivités locales de récolter 40 millions d’euros supplémentaires d’impôts directs locaux.

Le montant de ces recettes sera bien supérieur aux 24 millions d’euros nécessaires pour réaliser le projet sur la période 2021-2023.

La Direction des Finances publiques n’a pas encore exploité les pleins potentiels du logiciel. Après le succès rencontré avec la détection des piscines, elle prévoit de diversifier les cibles afin d’optimiser les profits. En effet, l’IA a été conçue pour pouvoir identifier diverses sortes de constructions ou d’aménagements non déclarés. Malgré le taux d’erreurs constaté, elle est capable de reconnaître d’autres types de bâtis, tels que les :

  • Dépendances ;
  • Vérandas ;
  • Grands abris de jardin.

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