DGFiP : Pérennisation du data mining pour lutter contre la fraude fiscale des entreprises

Data mining.
Data mining.

Le ministère des finances a généralisé le recours au traitement automatisé de données, ou « data mining », jusque-là utilisé de façon expérimentale, pour lutter contre la fraude fiscale des entreprises, selon un arrêté publié hier au Journal officiel.

Ce traitement automatisé, baptisé « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes », était expérimentéArrêté du 21 février 2014 portant création par la direction générale des finances publiques d'un traitement automatisé de lutte contre la fraude dénommé « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes », J.O., n° 55, 6 mars 2014, p. 4903, n° 34. depuis le début de l'année 2014 par l'administration fiscale, qui entend par son biais gagner en efficacité dans le repérage des comportements « potentiellement frauduleux ». Il va désormaisArrêté du 16 juillet 2015 modifiant l'arrêté du 21 février 2014 portant création par la direction générale des finances publiques d'un traitement automatisé de lutte contre la fraude dénommé « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes », J.O., n° 225, 29 sept. 2015, p. 17355, n° 17. être utilisé de façon « pérenne, pour les données relatives au secteur des professionnels » et « à titre expérimental, pour une durée d'un an, pour les personnes physiques ayant un lien avec une entreprise », précise l'arrêté.

La technique dite du « data mining » (en français, « exploration de données ») permet de détecter, à partir des données contenues dans les dossiers des entreprises et grâce à une série d'algorithmes, les dossiers à risques ou susceptibles de l'être. Le logiciel utilisé par Bercy exploite ainsi les données issues de 11 fichiers existants, à charge ensuite aux agents de l'administration fiscale de contrôler ou non les entreprises et les personnes ciblées.

La Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), dans un avis publié également hier, a donné son accord à la généralisation, pour les entreprises, de cet outil, en soulignant qu'il ne s'agit pas d'un outil de« profiling » (ou profilage) permettant d'identifier directement les fraudeurs. « La production de listes de situations susceptibles de présenter un risque de fraude significative n'a pas pour effet de déclencher automatiquement des opérations de contrôle fiscal », estime la CNIL. « En effet, ces listes de résultats seront transmises aux agents compétents des services de la DGFiP [direction générale des finances publiques, ndlr], qui évalueront le risque avant de prendre toute décision de contrôle », ajoute l'institution qui rappelle que le dispositif doit être« entouré de garanties fortes de nature à assurer un niveau élevé de protection des données ».

Selon les estimations, la fraude fiscale coûterait 70 milliards d'euros par l'an à l'État. La lutte contre la fraude fiscale et sociale aurait toutefois permis à Bercy de récupérer plus de 20 milliards d'euros en 2014.