Révolution IA dans le contrôle fiscal : ce que planifient les gouvernements

La révolution de l'IA fiscale a commencé

Les autorités fiscales du monde entier adoptent l'intelligence artificielle d'une manière qui changera fondamentalement la façon dont la conformité est surveillée et appliquée. L'Internal Revenue Service (IRS) et d'autres services fiscaux mondiaux mettent en œuvre des systèmes d'IA avancés capables d'analyser des millions de déclarations fiscales, de détecter des modèles invisibles pour les auditeurs humains et de signaler les problèmes potentiels de conformité avec une vitesse et une précision sans précédent.

Comment l'IA transforme l'application fiscale

En 2025, l'IRS a fondamentalement transformé la conformité fiscale des entreprises grâce à des systèmes d'application pilotés par l'IA. Le service utilise désormais des modèles d'apprentissage automatique formés sur des années d'historique d'audit pour prioriser les déclarations fiscales à contrôler, ciblant particulièrement les partenariats, les entreprises et les entités complexes. 'Les systèmes d'IA analysent d'énormes volumes de données fiscales pour détecter les écarts dans les revenus déclarés, les déductions, les crédits et les transactions transfrontalières, signalant des déclarations qui seraient restées invisibles auparavant,' explique une analyse récente de Noticehub. Cela se traduit par une application plus rapide et plus précise avec des notifications automatisées et des délais de réponse plus courts.

Les signalements les plus courants pilotés par l'IA incluent les écarts de revenus, les crédits/déductions incorrects, les problèmes de prix de transfert et les incohérences du Schedule K-1. Selon l'ancien commissaire de l'IRS Danny Werfel, 'L'IA à l'IRS est utilisée pour router les appels téléphoniques, répondre aux questions simples sur les adresses postales ou les dates d'échéance, et libérer les agents humains pour des questions plus complexes.' Cette adoption technologique a commencé dans les centres d'appels et s'est étendue après que l'Inflation Reduction Act ait fourni un financement supplémentaire.

Les lignes rouges : où l'IA doit s'arrêter

Alors que les autorités fiscales poursuivent la mise en œuvre de l'IA, des limites claires émergent concernant ce que ces systèmes devraient et ne devraient pas faire. Le Forum économique mondial a identifié des lignes rouges critiques de comportement de l'IA qui établissent des limites claires que l'IA ne doit pas franchir. Celles-ci se divisent en deux catégories : utilisation inacceptable de l'IA (mauvais usage humain de l'IA) et comportement inacceptable de l'IA (actions autonomes de l'IA).

Selon l'analyse du WEF, les lignes rouges efficaces doivent présenter trois caractéristiques clés : clarté (bien définies et mesurables), inacceptabilité claire (préjudice grave conforme aux normes sociétales) et universalité (application cohérente dans tous les contextes). Les exemples incluent l'interdiction pour l'IA de se répliquer elle-même, de pénétrer dans les systèmes informatiques, de conseiller sur les armes de destruction massive, d'imiter des humains, de diffamer des personnes réelles, d'effectuer une surveillance non autorisée, de divulguer des informations privées et d'effectuer des actions discriminatoires.

Préoccupations éthiques dans la mise en œuvre de l'IA fiscale

Une table ronde de KPMG International en juin 2025 a examiné les implications éthiques de l'IA dans l'administration fiscale, mettant en lumière à la fois le potentiel élevé et les risques significatifs de l'intégration de l'IA dans les systèmes fiscaux. Les préoccupations majeures incluent 'la prise de décision en boîte noire qui sape la confiance lorsque les contribuables ne peuvent pas comprendre ou contester les décisions générées par l'IA.'

Les participants ont souligné que l'exclusion de variables sensibles comme le genre ou l'ethnicité ne garantit pas l'équité, car les modèles peuvent toujours créer des résultats biaisés via des indicateurs proxy. La table ronde a identifié des lacunes de capacité institutionnelle, notant que les fonctionnaires fiscaux ont besoin de formation pour interpréter et contextualiser les sorties de l'IA. La fragmentation réglementaire entre juridictions pose des défis pour la coordination internationale, avec des approches divergentes allant de l'EU AI Act basé sur les risques aux positions de dérégulation américaines.

'L'IA devrait compléter le jugement humain plutôt que de le remplacer, les systèmes hybrides maintenant la supervision humaine et la responsabilité comme essentielles au déploiement éthique,' ont conclu les participants à la table ronde KPMG.

L'avenir de l'IA dans la conformité fiscale

À l'avenir, l'intégration de l'IA dans les systèmes fiscaux ne fera que s'approfondir. L'IRS développe son propre système d'IA fermé utilisant de grands modèles de langage (LLM) similaires à ChatGPT, mais spécifiquement adapté aux questions fiscales. Cela représente un changement significatif par rapport aux systèmes de conformité traditionnels basés sur des règles vers des capacités d'apprentissage et d'adaptation dynamiques.

Un membre du Forbes Tech Council explique que 'les systèmes de conformité traditionnels basés sur des règles sont statiques et dépassés, tandis que l'IA générative offre des capacités d'apprentissage et d'adaptation dynamiques.' Les applications clés incluent l'automatisation du benchmarking des prix de transfert, où l'IA peut gérer l'analyse fonctionnelle, le mapping FAR et le screening financier tout en s'adaptant à l'industrie, la géographie et les profils de risque.

Cependant, des défis subsistent dans la définition et la mise en œuvre de ces limites, notamment concernant la faisabilité technique de la conformité et les mécanismes d'application adéquats. Le consensus parmi les experts est que l'établissement de ces lignes rouges sert de base pour construire des systèmes d'IA éprouvés sûrs et bénéfiques tout en abordant les dommages involontaires causés par des capacités d'IA de plus en plus autonomes.

Comme l'a noté un expert de l'industrie, 'La voie à suivre reste complexe avec des défis continus dans l'harmonisation des cadres mondiaux et la mise en œuvre opérationnelle.' Les contribuables et les entreprises doivent se préparer à un paysage de conformité de plus en plus automatisé où les opportunités et les risques sont tous deux amplifiés par l'intelligence artificielle.