Data mining pour lutter contre la fraude fiscale

L’article 57 du projet de loi de finances (PLF) pour 2020, présenté par le gouvernement le 27 septembre 2019, prévoit la possibilité pour l’administration fiscale et douanière d’utiliser un procédé de data mining.
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Le procédé de lutte contre la fraude fiscale proposé se ferait à partir de données publiées par tous les internautes et librement accessibles sur les réseaux sociaux et les plateformes de mise en relation (leboncoin, Airbnb, etc.) et pas seulement à partir des informations que vous fournissez notamment lors de vos échanges papier ou sur internet (via votre compte en ligne) avec les services des impôts.

L’administration pourra conserver les données recueillies durant 1 an dès lors qu’elles sont « de nature à concourir à la constatation des infractions » et « jusqu’au terme de la procédure » lorsqu’une procédure pénale est en cours. Les autres données doivent être détruites sous 5 jours depuis l’amendement du Parlement en première lecture (30 jours prévu dans le PLF).

L’objectif de cette expérimentation est de détecter les infractions les plus graves avec certaines garanties pour les personnes concernées :

  • absence de contrôle automatique,
  • limitation du nombre d’infractions,
  • interdiction de la reconnaissance faciale…

Toutefois, l’immixtion de l’administration dans la vie privée ou « vie publique en ligne », des contribuables porte une atteinte certaine aux droits et libertés fondamentaux.

L’administration aura en effet la possibilité de collecter divers éléments relatifs au mode de vie (acquisitions, cessions, voyages, sorties…), afin de les utiliser pour vérifier l’adéquation des déclarations fiscales avec la vie réellement vécue par le contribuable.

Bien sûr, la Direction générale des finances publiques (DGFiP) utilise déjà ce procédé mais pour les fraudeurs suspectés et vise les seuls dirigeants d’entreprise.

Bien connu des fiscalistes, il existe aussi déjà le principe de la taxation sur le train de vie.

Si l’administration fiscale constate un décalage entre le train de vie d’un contribuable et ses revenus déclarés, elle peut lancer une procédure de taxation sur ses signes extérieurs de richesse. Dans ce cas, elle substitue aux revenus déclarés une évaluation forfaitaire plus élevée.

Pour cela, elle passe en revue les biens du contribuable (elle peut utiliser les réseaux sociaux pour obtenir des renseignements). Des éléments de son train de vie peuvent également être pris en compte même s’il n’est pas le propriétaire des biens en question.

Mais là le procédé est plus intrusif par l’utilisation du data mining, qui grâce à l’intelligence artificielle et l’utilisation d’algorithmes permet de collecter toutes sortes de données et d’analyser les informations obtenues.

A l’heure du règlement sur la protection des données (RGPD), cet article pose de sérieuses interrogations en matière de respect de la vie privée, comme l’a souligné la CNIL dans un avis du 12 septembre 2019. Elle a précisé la « nécessité d’évaluer de manière approfondie le respect par l’administration du principe de proportionnalité : seules les données nécessaires à la détection de la fraude doivent être exploitées ».

Formations sur le RGPD
Formations sur la Fraude

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