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Direction de la séance

Projet de loi

Projet de loi de finances pour 2023

(1ère lecture)

SECONDE PARTIE

MISSION GESTION DES FINANCES PUBLIQUES

(n° 114 , 115 )

N° II-437

24 novembre 2022


 

AMENDEMENT

présenté par

C Favorable
G Défavorable
Adopté

M. HUSSON

au nom de la commission des finances


Article 30 (objectifs et indicateurs de performance)

(État G)


Après l’alinéa 854

Insérer un alinéa ainsi rédigé :

Efficacité des contrôles ciblés par intelligence artificielle (IA) et data mining 

Objet

Le présent amendement vise à créer un indicateur de performance au sein de la mission « Gestion des finances publiques » relatif à l’efficacité des contrôles programmés par recours au datamining. Il reprend la recommandation n° 2 de la mission d’information de la commission des finances relative à la lutte contre la fraude et l’évasion fiscales.

Il comprendrait les sous-indicateurs suivants :

- la part des contrôles ciblés par intelligence artificielle et datamining, qui est déjà renseigné dans le cadre des projets et rapports annuels de performances, sous l’indicateur « Efficacité de la lutte contre la fraude fiscale » ;

- un nouveau sous-indicateur relatif à la part des contrôles ciblés par intelligence artificielle et datamining ayant conduit à la mise en recouvrement de droits et pénalités ;

-un nouveau sous-indicateur relatif à la part des contrôles ciblés par intelligence artificielle et datamining ayant conduit à l’engagement de contentieux « à enjeux ».

Alors que le Gouvernement indique que le développement de ces nouvelles techniques d’analyse doit permettre d’améliorer la programmation des contrôles et de détecter les cas de fraude les plus graves et les plus sophistiqués, il est impératif que davantage d’informations soient transmises au Parlement sur l’efficacité réelle de ces technologies ainsi que sur les progrès accomplis.

De plus, la mise en place de cet indicateur permettra d’éviter la confusion entre taux de rendement et taux de programmation : les contrôles programmés par datamining en année n ne produisent pas nécessairement leurs effets financiers en année n, mais parfois plusieurs années après. L’indicateur permettrait donc de mesurer, sur plusieurs années, l’efficacité du datamining dans la détection de fraudes coûteuses pour les finances publiques et/ou complexes et sophistiquées.