L’Autriche combat la fraude fiscale avec l’analytique

L’administration fiscale autrichienne a déployé un outil analytique performant pour lutter contre la fraude via une meilleure détection des anomalies. Les algorithmes lui permettent de repérer deux à trois fois plus d’anomalies dans les comptes des entreprises par rapport à des contrôles aléatoires. Un taux de succès en progression constante grâce à l’apprentissage automatique.

Chaque année, les services fiscaux autrichiens procèdent au contrôle de 20 000 sociétés, notamment pour vérifier si elles ne cherchent pas à échapper à l’impôt en versant une partie des rémunérations « au noir ». Pour améliorer la détection des anomalies, l’administration s’appuie depuis quelques années sur une solution analytique lui permettant de cibler ses inspections. En 2013, le taux de fraudes détectées à l’aide des algorithmes était 80 % supérieur à celui obtenu lors de contrôles aléatoires. Grâce à l’intégration de l’apprentissage automatique, celui-ci a même bondi à 130 % !

Concrètement, le fisc autrichien a constitué une base de données comptant une quinzaine de critères et établi un modèle d’entreprise vertueuse à partir de celles n’ayant jamais été prises en défaut lors d’un contrôle. Lorsqu’une société s’écarte de ce cadre — par exemple quand les frais de déplacement des salariés paraissent élevés ou si le chiffre d’affaires n’est pas comparable au volume d’achat — le système envoie une alerte aux fonctionnaires chargés des audits, qui procèdent ensuite systématiquement à une vérification approfondie. Une méthode qui, dans la pratique, se révèle nettement plus efficace que le tirage au sort.

 

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En complément :

Un article (en anglais) au sujet de la transformation des services bancaires par l’intelligence artificielle,

et un autre à propos de la technologie de « cognitive search ».