L’intelligence artificielle améliore la collecte des impôts
Ces dernières années, la Direction générale des Finances publiques en France a fait les gros titres en mettant en place un logiciel d’intelligence artificielle pour découvrir les piscines et structures de jardin non déclarées. L’algorithme de pointe compare des images aériennes de la base de données publique de l’IGN avec les registres cadastraux pour identifier les écarts, qui sont ensuite examinés par un agent.
Récupérations financières significatives
Cette approche innovante a porté ses fruits le mois dernier lorsque le ministère des Comptes publics a révélé qu’environ 140 000 piscines non imposées avaient été détectées, entraînant la récupération de 40 millions d’euros de taxes foncières. Ce chiffre n’inclut pas d’éventuelles amendes supplémentaires qui pourraient s’appliquer.
Précision et taux d’erreur
Bien que la technologie se soit avérée efficace, elle demeure imparfaite, comme l’a rapporté la CGT Finances publiques dans le département des Bouches-du-Rhône, pionnier de l’expérience de l’IA fiscale lancée en 2021. Le département a observé un taux d’erreur de 30 %, l’IA identifiant à tort certaines piscines temporaires non imposables comme permanentes.
Défis et améliorations de l’algorithme
Initialement, l’IA a rencontré des difficultés, identifiant parfois incorrectement des places de parking handicapés et des structures agricoles comme des piscines. La situation s’est depuis améliorée, bien qu’il y ait encore parfois de la confusion, notamment avec les piscines temporaires couvertes.
Taux élevé de confirmation parmi les contribuables
Lorsque les contribuables sont informés d’une piscine non déclarée, ils doivent démontrer toute erreur dans la détection. Malgré le nombre croissant de litiges, notamment dans la région de Marseille, 94 % des personnes contactées confirment finalement posséder une piscine taxable.
La Direction générale des Finances publiques français assure au public que l’algorithme d’IA apprend de manière autonome et réduit progressivement sa marge d’erreur, mettant en avant l’avancement continu de la technologie dans l’administration publique.
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