Le thème de la détection de la fraude fiscale des particuliers a été sélectionné dans le cadre de la plateforme d’initiative citoyenne, lancée par la Cour des comptes en 2022, pour contribuer au programme de travail des juridictions financières. Son rapport souligne une absence persistante d’estimation de la fraude en France, rendant impossible l’évaluation de l’efficacité des outils de détection et laissant incertaine la proportion réelle de la fraude.
Contrairement à de nombreux pays, la France ne dispose d’aucune évaluation précise de la fraude fiscale ni de l’écart fiscal. Les seuls montants connus sont ceux réclamés par l’administration fiscale après contrôle, totalisant 14,61 milliards d’euros en 2022, 1/5 étant attribué aux particuliers et 4/5 aux entreprises. Une extrapolation basée sur des écarts fiscaux étrangers suggère une fourchette extrêmement large de 30 à 100 milliards d’euros pour l’écart fiscal en France, sans distinction claire entre fraude, irrégularités involontaires et sommes non recouvrées.
Le rapport de la Cour des comptes ne s’adresse qu’à la fraude fiscale concernant les impôts directement acquittés par les particuliers, celles-ci ont permis aux administrations publiques de recouvrir 160 Md€ en 2022, soit 30 % des recettes fiscales nettes.
IA et numérisation pour détecter les fraudes fiscales
Au cours des dix dernières années, la DGFIP (Direction Générale des Finances Publiques) a opéré une “révolution technologique” dans sa stratégie de détection des irrégularités fiscales. Initialement axée sur le contrôle triennal des contribuables à revenus et patrimoines élevés, cette stratégie a évolué vers une utilisation intensive de technologies numériques. La numérisation des processus fiscaux et l’augmentation des données disponibles ont permis le développement d’outils puissants de traitement automatique pour repérer les incohérences déclaratives.
Cependant, si ILIAD, application centrale des services en charge de la gestion fiscale, fournit des données précises et fiables quant aux contrôles effectués et aux montants redressés, les motifs ayant provoqué ces contrôles ne sont pas précisé. Les données de l’outil de contrôle fiscal ALPAGE sont saisies manuellement et a posteriori par les agents, ce qui peut entraîner des erreurs.
Près d’un tiers des contrôles fiscaux reposent maintenant sur des analyses de risques alimentées par le traitement massif des données (data mining). Des expérimentations, telles que le dispositif “foncier innovant” faisant appel aux technologies novatrices d’IA et de valorisation des données à partir des prises de vue aériennes de l’IGN pour les taxes foncières, témoignent de l’adoption croissante de technologies avancées. La DGFiP a également renforcé la collecte de renseignements, y compris auprès des aviseurs fiscaux (personnes qui dénoncent des fraudes contre rémunération), pour détecter les fraudes sophistiquées et les nouveaux schémas de fraude.
Le croisement de données en masse, à l’origine de 30 % des contrôles fiscaux sur les particuliers, a montré des gains d’efficience avec une petite équipe. Le gouvernement vise à porter ce taux à 50 % d’ici 2027 malgré la baisse des effectifs de l’administration fiscale.
Une stratégie technologique dont l’efficacité reste difficile à mesurer
En dépit des avancées technologiques, l’évaluation de l’efficacité des nouvelles techniques de détection de la fraude fiscale demeure difficile. L’absence d’estimation statistique de la fraude fiscale en France rend impossible la mesure précise de la proportion détectée et sanctionnée, ainsi que son évolution avec l’utilisation des technologies numériques.
Actuellement, la proportion des contrôles fiscaux sur les particuliers aboutissant à un rappel de droits se maintient à 55%, sans progression significative depuis 2018, ce qui ne permet pas d’évaluer la pertinence des contrôles programmés. De plus, les lacunes des systèmes d’information empêchent de corréler les motifs de programmation des contrôles et les redressements effectivement prononcés.
Pour la Cour des comptes, la formalisation d’une stratégie plus structurée et transparente de détection des irrégularités fiscales est essentielle pour une répartition efficace des moyens alloués au contrôle, alignée sur des objectifs clairement définis. Le plan national anti-fraude présenté par le Gouvernement en juin 2023 offre une opportunité propice à cette formalisation. La Cour émet six recommandations axées sur l’estimation de la fraude : la programmation des contrôles, l’amélioration des outils de suivi, la mobilisation accrue du renseignement fiscal, l’adoption d’une démarche proactive de prévention et de dissuasion, ainsi que la gestion optimale des compétences professionnelles nécessaires à la lutte contre la fraude fiscale.
