L’une des principales fonctions des administrations fiscales consiste à évaluer l’exactitude et l’exhaustivité des informations déclarées par les contribuables. Ce chapitre examine de plus près les activités des administrations fiscales dans ce domaine, notamment la manière dont elles comprennent et appréhendent les risques d’indiscipline fiscale, et dont elles préviennent les infractions. Il s’intéresse ensuite à l’efficacité des administrations fiscales dans le traitement de l’indiscipline fiscale.
Administration fiscale 2025
Informations comparatives sur les pays de l’OCDE et autres économies avancées et émergentes
Description
La fonction de contrôle, de vérification et d’enquête évalue l’exactitude et l’exhaustivité des informations déclarées par les contribuables. Elle mobilise en moyenne près de 30 % des effectifs de l’administration fiscale et a pour mission principale de contrôler le respect des obligations en matière d’impôt. Bien que cette évaluation passe souvent par des vérifications fiscales, le recours aux contrôles, validations et croisements automatisés des informations des contribuables est de plus en plus fréquent. L’exécution et la visibilité de ces mesures et des autres activités liées à la discipline fiscale sont essentielles pour favoriser le respect spontané des obligations fiscales, notamment grâce à leurs effets sur la perception de l’équité du système fiscal et à leur caractère dissuasif. Ce chapitre offre ainsi une analyse des éléments suivants :
la façon dont les administrations fiscales gèrent les risques d’indiscipline fiscale, y compris les différentes approches qu’elles adoptent pour prévenir les infractions ;
les mesures prises par les administrations fiscales en matière de discipline fiscale, dont les contrôles de conformité par des moyens électroniques, les vérifications et les enquêtes visant la délinquance fiscale.
Le processus de gestion des risques d’indiscipline fiscale, tel que décrit dans la note d’orientation de l’OCDE de 2004 consacrée à cette question (Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance) (OCDE, 2004[1]), est resté globalement inchangé au fil du temps. Les principales étapes de ce processus, synthétisées dans le Graphique 6.1., constituent toujours un modèle pour la gestion des risques d’indiscipline fiscale. Plusieurs rapports de l’OCDE ont depuis exploré les différents aspects de ce cadre et proposé des orientations et des exemples de bonnes pratiques. Le rapport de l’OCDE publié en 2017 sur l’évolution de l’environnement de la discipline fiscale et le rôle des contrôles (The Changing Tax Compliance Environment and the Role of Audit (OCDE, 2017[2])) analysait les changements successifs intervenus au sein des administrations fiscales qui, pris dans leur ensemble, ont changé la nature de cet environnement de respect des obligations fiscales, et ont ainsi permis une gestion plus ciblée de la discipline fiscale.
Source : OCDE (2004), Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-issues/tax-administration/compliance-risk-management-managing-and-improving-tax-compliance.pdf (consulté le 1er octobre 2025).
Cette section s’intéresse à la manière dont les administrations fiscales organisent leurs processus dans ce domaine en étudiant les approches qu’elles adoptent pour comprendre et gérer les risques d’indiscipline fiscale, ainsi que certaines des mesures prises pour prévenir et traiter les infractions.
Comprendre et gérer les risques d’indiscipline fiscale
Il est essentiel pour les administrations fiscales de comprendre les risques d’indiscipline fiscale afin de pouvoir déterminer quels domaines sont les plus exposés aux infractions, qu’elles soient commises par erreur, par négligence ou par manquement délibéré. Grâce à l’analyse et à la gestion de ces risques, les administrations peuvent affecter leurs ressources plus efficacement, développer des stratégies d’application de la loi sur mesure ou encore concevoir des programmes destinés à favoriser le respect volontaire des obligations fiscales. Tel qu’indiqué dans l’édition 2024 de cette série, près de 85 % des administrations déclarent avoir adopté une stratégie formelle de gestion des risques d’indiscipline fiscale et la grande majorité de ces 85 % indiquent avoir déjà mis en place des approches spécifiques pour l’identification, l’évaluation et la hiérarchisation des principaux risques d’indiscipline fiscale (OCDE, 2025[3]).
Améliorer la disponibilité des données
La forte augmentation du volume de données dont disposent les administrations fiscales pour faire respecter les obligations leur permet de mieux appréhender les domaines porteurs de risques et de promouvoir plus efficacement la discipline fiscale. Face au nombre croissant de données stockées par voie électronique et au recours à de nouveaux processus et techniques pour faciliter le transfert, le stockage et l’intégration des données, les administrations fiscales tirent aujourd’hui régulièrement parti de différents types de données :
les données provenant de dispositifs, c’est-à-dire les données pouvant être recueillies auprès de dispositifs qui enregistrent les transactions comme les caisses enregistreuses en ligne et les ordinateurs de bord des taxis et poids lourds, ainsi que les enregistrements des barrières et ponts-bascules. Comme le montre le Tableau 6.1., un peu plus de la moitié des administrations reçoivent des données de dispositifs fiscaux ou de caisses enregistreuses électroniques, et pour les deux tiers d’entre elles ces données leur sont transférées automatiquement. Une faible part des administrations reçoivent également des données d’autres dispositifs, comme les taximètres ;
les données des banques, commerçants ou services de paiement intermédiaires et prestataires de services, qui permettent de vérifier directement les revenus ou actifs déclarés par les contribuables. Certains pays reçoivent régulièrement les détails ou les totaux des transactions des contribuables ;
les données recueillies auprès des fournisseurs, dans la mesure où la collecte de données auprès de fournisseurs, directement ou par l’intermédiaire des contribuables, permet de dresser un tableau plus complet de leurs activités et de leurs revenus. Cela est rendu possible grâce à l’utilisation accrue de systèmes de facturation électronique (voir le Tableau 6.1.) qui, ainsi que le souligne le chapitre 4, permettent à certaines administrations fiscales de préremplir les déclarations ;
les données des clients, lesquelles sont le plus facilement accessibles lorsque le nombre de clients est limité et connu, même si des mécanismes permettant de tirer parti des données de clients sont de plus en plus souvent utilisés, notamment pour la vérification des recettes en espèces ;
les données non structurées sur les contribuables, correspondant aux traces électroniques observées sur l’internet et sur les réseaux sociaux relatives à des activités et transactions d’entreprises ;
les données détenues par d’autres organismes publics, notamment pour l’octroi de permis, à des fins réglementaires ou de sécurité sociale, qui peuvent être utiles pour vérifier les déclarations fiscales ou évaluer les risques ;
les données de partenaires internationaux, dans la mesure où les échanges internationaux de données réalisés dans le cadre des normes internationales d’échange automatique de renseignements en matière fiscale (OCDE, 2023[4]) et des déclarations pays par pays (OCDE, 2015[5]) augmentent considérablement le volume de données disponibles concernant les activités internationales et fournissent des informations utiles pour les procédures de vérification et de sélection des affaires, voire pour l’établissement de déclarations préremplies.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux A.105 « Approches en matière de discipline fiscale : facturation électronique » et A.106 « Programmes de discipline fiscale : dispositifs d’enregistrement des transactions », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Mexique – Numérisation des opérations de commerce extérieur
L’un des grands principes du plan de vérification adopté par l’administration fiscale mexicaine (Servicio de Administración Tributaria, SAT) est la numérisation des déclarations relatives au commerce extérieur, afin de simplifier les processus et de faciliter l’envoi de ces déclarations par les contribuables au moyen de divers outils technologiques.
Cette transition numérique a permis au SAT de fluidifier et de rationaliser ses procédures. Elle représente en outre un gain de temps pour les contribuables puisqu’elle leur évite de se rendre en personne dans les agences du SAT pour déposer leurs déclarations et garantit leur conformité aux obligations fiscales et douanières dans la mesure où leur transmission par voie numérique permet de respecter le format attendu. Cette transition numérique permet également au SAT de bénéficier d’un meilleur contrôle des informations recueillies à partir des déclarations, celles-ci étant stockées sous forme numérique, et ainsi d’y avoir accès plus facilement à des fins d’analyse dans le cadre de vérifications. Elle présente enfin un avantage pour l’environnement grâce à une réduction de l’utilisation de papier.
Royaume‑Uni – Documents commerciaux électroniques
L’administration des impôts et des douanes du Royaume-Uni (His Majesty’s Revenue and Customs, HMRC) a réalisé des progrès considérables dans la numérisation des processus commerciaux, ce qui s’avère particulièrement utile étant donné qu’un nombre important de données contenues dans les documents commerciaux électroniques sont nécessaires dans le cadre des procédures fiscales. Cette numérisation simplifie la tâche des entreprises britanniques, en particulier des petites et moyennes entreprises, et contribue par là même à l’augmentation de la croissance.
Elle donne en outre à HMRC la possibilité d’accéder à ces données et de les utiliser plus rapidement pour répondre aux besoins de ses activités. Cela permettra non seulement une amélioration des processus de discipline fiscale et de gestion des risques de HMRC, mais aussi une réduction de la charge administrative qui pèse sur les entreprises. À titre d’exemple, une facture commerciale éditée sous la forme d’un document transférable électronique (Electronic Transferable Record, ETR) permet de garantir la déclaration de la TVA correspondante. Cette évolution constitue un premier pas vers la potentielle adoption d’un système de facturation électronique. Une telle innovation pourrait permettre de montrer qu’il est possible de traiter des factures électroniques de la même manière que les ETR, et par conséquent que les principes d’une « méthode fiable » pourraient être adoptés avec de potentielles applications pour la déclaration de TVA.
À ces fins, HMRC recense actuellement les difficultés rencontrées par les utilisateurs tant internes qu’externes, afin d’évaluer l’intérêt des documents commerciaux électroniques dans le cadre d’une amélioration de l’élaboration et de la gestion des processus fiscaux et commerciaux, pour les entreprises comme pour l’administration. Des études sont ainsi en cours auprès des utilisateurs, aussi bien salariés d’entreprises extérieures qu’agents de l’administration fiscale.
Source : Mexique (2025) et Royaume‑Uni (2025).
Compte tenu du volume croissant de données gérées par les administrations fiscales, la mise en œuvre de mécanismes de protection et de gestion des données constitue aujourd’hui une pratique courante, mais aussi une fonction clé. Ces mécanismes soutiennent des processus plus larges de gouvernance des données et contribuent à leur tour à renforcer la confiance des contribuables dans le système, et à améliorer le respect des obligations légales (voir le Tableau 6.2.). L’Encadré 6.2. présente quelques exemples dans ce domaine. Par ailleurs, les systèmes de données étant de plus en plus connectés, la cybersécurité devient un enjeu croissant. L’édition 2023 de la présente publication présentait quelques exemples émanant d’administrations fiscales dans ce domaine (voir Administration fiscale 2023, encadré 10.5.) (OCDE, 2023[6]).
Pourcentage d’administrations ayant mis en place le processus indiqué
Source : OCDE (2025), Initiatives en faveur de la dématérialisation et de la transformation numérique des administrations fiscales, tableau 4.1., https://doi.org/10.1787/cf539ede-fr.
Australie – Cadre d’utilisation éthique des données à l’échelle de l’administration
Le cadre d’utilisation éthique des données (Data Ethics Framework) adopté en Australie à l’échelle de l’administration fournit des lignes directrices pour les agents du service public, afin de leur permettre de développer de manière sûre et adaptée leur utilisation des données et le recours à l’analytique de données pour des applications nouvelles et innovantes, et ce, tout en renforçant la confiance du public dans le fait que ses données sont utilisées conformément aux normes d’éthique. Ce cadre identifie les prochaines étapes nécessaires pour étendre son application au-delà des utilisations actuelles des données, à mesure que de nouvelles technologies apparaissent ou sont adoptées. Cette initiative est particulièrement importante pour l’administration fiscale australienne (Australian Taxation Office, ATO) dans le cadre de ses travaux actuels en matière de données et de transformation numérique.
Ce cadre propose ainsi :
des principes d’utilisation éthique des données ;
des orientations dans l’application des principes pour l’identification des risques ;
des rôles et responsabilités ;
des cas d’utilisation visant à illustrer les possibles applications du cadre.
Pour plus d’informations sur ce cadre, reportez-vous à la page suivante : https://www.finance.gov.au/government/public-data/public-data-policy/data-ethics-framework (consulté le 1er octobre 2025).
Norvège – Un avenir fondé sur les données
L’administration fiscale norvégienne (Norwegian Tax Administration, NTA) est une organisation axée sur les données qui, au cours des dernières années, a renforcé son efficacité grâce à des initiatives de gestion des contribuables fondées sur les données. Jusqu’à maintenant, ces initiatives n’ont cependant été menées qu’à une échelle relativement limitée. Pour améliorer encore son efficacité, la NTA cherche à donner une nouvelle dimension à ses solutions fondées sur les données.
Pour cela, une plateforme infonuagique de gestion et d’analytique de données a été mise en place, dotée non seulement de fonctionnalités d’analyse, de science des données et d’apprentissage automatique, mais aussi de tableaux de bord et d’outils de génération de rapports. Celle-ci est actuellement utilisée pour un grand nombre de projets d’analytique de données et pour la création de différents types de rapports, que ce soit dans les domaines des cryptomonnaies, de la qualité des données ou encore de la détection des fraudes. La NTA utilise également cette plateforme pour développer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique, et pour étudier l’utilisation de solutions particulièrement prometteuses d’intelligence artificielle générative, notamment dans le cadre de l’assistance à la clientèle et pour un traitement amélioré des documents non structurés.
La mise en place de mesures efficaces de gouvernance des données est une condition essentielle pour déployer à grande échelle des solutions fondées sur les données. Ces mesures peuvent consister à établir de nouveaux rôles, de nouveaux mécanismes de sécurité et de nouvelles procédures juridiques, tout en garantissant la qualité des données. La NTA donne accès aux données d’analyse par l’intermédiaire de ses produits de données, lesquels constituent des ensembles facilement accessibles qui réunissent toute une gamme de données, allant d’informations sur les contribuables à des données plus administratives. Près de 200 produits de données ont à ce jour été développés et de nombreux autres devraient bientôt suivre. Face à l’ampleur des changements induits par l’essor des données, une initiative de sensibilisation est également en préparation à l’échelle de l’organisation, avec pour objectif d’accompagner les agents de l’administration dans cette transition et de permettre une meilleure compréhension de ces évolutions.
Espagne – Méthodologie pour le développement de projets d’intelligence artificielle
L’administration fiscale espagnole (Agencia Estatal de Administración Tributaria, AEAT) a mis au point une méthodologie spécifique pour soutenir le développement de ses projets d’intelligence artificielle (IA) et ainsi améliorer la qualité des projets et leur gouvernance. Cette méthodologie a été spécialement adaptée aux projets d’IA et couvre chaque phase de leur cycle de vie.
La méthodologie de l’AEAT se distingue d’une approche axée sur le développement de logiciels en ce sens qu’elle ne porte pas sur les aspects techniques de l’élaboration d’un code de programmation, mais plutôt sur les différents aspects qui doivent être analysés dans le cadre de tout projet d’IA, comme les sources de données, les biais ou les entraînements périodiques complémentaires.
Elle définit en outre une série d’étapes et de tâches, et précise les rôles et parties prenantes pour chacune d’entre elles. La plupart des services de l’AEAT, dont les services juridique, informatique, des entreprises et de la sécurité, peuvent partager leurs connaissances et leurs points de vue pour enrichir les projets d’IA. Toutes les questions pertinentes aux projets sont ainsi examinées, de la qualité des données à l’existence de biais potentiels, en passant par la transparence ou l’intégration avec des applications d’entreprise.
Dès lors qu’un projet n’est pas validé par l’ensemble des parties prenantes faute de conformité avec les normes juridiques, d’éthique ou de qualité établies par l’AEAT, celui-ci ne peut être mis en œuvre. L’application de cette méthodologie permet de garantir la qualité d’un projet et d’établir toute la documentation nécessaire à des fins de traçabilité. Elle fera en outre l’objet de révisions régulières afin de prendre en compte les nouvelles évolutions technologies et juridiques.
Source : Australie (2025), Espagne (2025) et Norvège (2025).
Analytique de données
Ces dernières années, l’application de l’analytique de données avancée à la gestion des risques s’est beaucoup développée et le ciblage des risques est de plus en plus courant :
Le Tableau 6.3. montre que 87 % des administrations fiscales déclarent utiliser les données massives dans le cadre de leurs activités et que la plupart de celles qui exploitent des données massives le font à des fins d’amélioration de leurs travaux liés à la discipline fiscale. Les données massives sont également utilisées à des fins de prévision et pour tout un ensemble d’applications différentes, comme le montrent le Tableau 6.3. et l’exemple présenté dans l’Encadré 6.3.
Parmi les 58 administrations fiscales considérées dans ce rapport, presque toutes indiquent recourir aux sciences des données ou à des outils d’analyse, les autres administrations préparant actuellement la mise en œuvre de ces outils (voir le Tableau 6.4.).
De la même manière, le recours à l’IA (apprentissage automatique y compris) pour l’évaluation des risques et la détection des fraudes est déjà effectif pour la majorité des administrations (voir le Tableau 6.3.).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : OCDE (2025), Initiatives en faveur de la dématérialisation et de la transformation numérique des administrations fiscales, tableaux 4.11. et 5.6., https://doi.org/10.1787/cf539ede-fr.
Australie – Tableau de bord centralisé
L’ATO a développé Centrl, un tableau de bord qui réunit en un seule interface les données de différents systèmes afin d’aider les agents qui travaillent avec des entreprises publiques, privées et multinationales à mieux gérer les dossiers qui leur sont affectés. Élaboré par une équipe multifonctionnelle spécialisée dans les domaines des données et des entreprises, Centrl a accès aux systèmes de profilage, de gestion des dossiers et de stockage des données de déclarations fiscales de l’ATO.
Les agents de l’ATO peuvent utiliser Centrl à différentes fins, et notamment pour :
obtenir une liste de leurs dossiers, au niveau du groupe de contribuables, avec des informations essentielles affichées au premier plan ;
recevoir des alertes lorsque des entités au sein d’un groupe de contribuables effectuent des actions spécifiques (p. ex. : dépôt d’une déclaration d’impôt sur le revenu) ou qu’une correspondance est détectée entre ces entités et de nouvelles données (p. ex. : dans le cadre d’une transaction immobilière) ;
ajouter des notes à l’intention d’autres intervenants sur un dossier, quel que soit le service ou l’équipe, afin de partager des informations ou de définir des rappels de date d’échéance pour assurer un traitement des dossiers dans les délais impartis ;
consulter des dépêches d’information de manière à rester au fait des mises à jour des systèmes, des modifications des procédures ou de certains risques à surveiller dans les dossiers ;
accéder directement (au moyen d’un panneau spécifique) aux systèmes fréquemment utilisés, lesquels afficheront des données préchargées pour l’entité ou le groupe de contribuables sélectionné ;
rechercher un contribuable à partir de son nom, de son numéro au registre australien des entreprises ou d’un numéro de dossier fiscal ;
accéder directement (par le biais de liens en bas de page) aux applications d’entreprise, aux ressources externes et aux outils pertinents.
Centrl évite aux agents d’avoir à surveiller manuellement différents systèmes à la recherche d’événements présentant un intérêt pour les dossiers en cours, tout en leur offrant un moyen efficace de collaborer avec d’autres agents et en bénéficiant d’informations ciblées en lien avec leurs activités. Les agents ont ainsi plus de temps à consacrer à l’interprétation et à l’application de la législation fiscale.
Chine (République populaire de) – Exploitation des données fiscales au profit de la gouvernance nationale
L’administration fiscale chinoise (State Taxation Administration of the People’s Republic China, STA) tire pleinement parti des données fiscales pour approfondir ses analyses économiques et budgétaires, dont elle peut ensuite partager les résultats avec l’ensemble de l’administration. Ces efforts visent à fournir une plateforme de haut niveau pour la modernisation du système fiscal et pour une gouvernance plus efficace.
Au niveau macro, la STA s’est appuyée sur les données comptables issues de la facturation électronique pour créer un modèle qui reflète les tendances macroéconomiques, comme la dimension temporelle, la catégorie fiscale, le secteur d’activité et la région. Ces informations fournissent une base solide à l’administration centrale pour l’élaboration des politiques macroéconomiques.
Au niveau intermédiaire, un système d’analyse fiscale comparative a été mis en place afin de réaliser automatiquement des comparaisons entre différentes régions, villes ou provinces, au niveau national comme international. Ces analyses permettent non seulement d’identifier les régions ou groupes qui contribuent de manière importante aux recettes fiscales, mais aussi d’aider les administrations locales à mieux comprendre le développement économique de leurs zones géographiques.
Au niveau micro, l’agrégation en temps réel de données sur les entreprises au niveau individuel permet de bénéficier d’une vue d’ensemble des activités commerciales, des paiements d’impôts, des factures et des risques, ainsi que des états financiers d’entreprise. Elle fournit en outre des informations sur les structures, les tendances et les risques sous-jacents aux activités économiques.
Au cours des dernières années, la STA a publié plus de dix mille rapports d’analyse par an, contribuant par là même à la prise de décisions macroéconomiques au niveau national, à l’analyse des opérations sociales et à l’évaluation des conditions d’activité.
Source : Australie (2025) et Chine (République populaire de) (2025).
Pourcentage des administrations utilisant cette technologie
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux A.108 « Technologies innovantes : mise en œuvre et utilisation – blockchain, intelligence artificielle et informatique en nuage » et A.109 « Technologies innovantes : mise en œuvre et utilisation – science des données, robotisation des processus automatisés et API », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Le recours à des techniques analytiques de plus en plus sophistiquées pour développer les ensembles de données permet une gestion plus ciblée des risques et l’élaboration de mesures d’intervention, y compris par des processus automatisés. L’Encadré 6.4. présente différents exemples d’utilisation des techniques analytiques avancées par les administrations fiscales.
Par ailleurs, le rapport de l’OCDE « Advanced Analytics for Tax Administration: Putting data to work » (OCDE, 2016[7]) offre des conseils pratiques sur la façon dont les administrations fiscales peuvent utiliser l’analytique pour favoriser la discipline fiscale et la prestation de services.
Face à l’utilisation de plus en plus courante de l’analytique de données par les administrations fiscales du monde entier, aussi bien dans les pays développés qu’en développement, le Forum sur l’administration fiscale de l’OCDE (FTA) a développé un Modèle de maturité de l’analytique de données (OCDE, 2022[8]) afin d’aider ces administrations à évaluer leur utilisation et leurs capacités en matière d’analytique, et ce, en apportant des éclairages sur le statut actuel et en identifiant les domaines de faiblesses et de forces.
Australie – Analytique de données non structurées
L’ATO développe actuellement une série d’outils visant à accélérer et à rendre plus fiable l’utilisation et l’analyse des importants volumes de données qu’elle recueille dans des formats non structurés, y compris issus de modèles d’IA, de la robotisation des processus automatisés et des fonctions de recherche.
C’est le cas, par exemple, du nouvel outil utilisé dans le cadre du programme Justified Trust, qui permet à l’ATO de contrôler si les 1 000 plus grandes entreprises publiques et multinationales ayant une activité économique substantielle en Australie s’acquittent de l’impôt réellement dû. Suite à la réalisation d’un examen d’assurance-qualité, un rapport complet est préparé afin de présenter les conclusions et les recommandations de l’ATO pour chaque aspect contrôlé. Le manque de structure des informations limitait auparavant la capacité de l’ATO à dégager des renseignements des centaines de rapports générés par le programme. Les nouvelles capacités dont elle dispose en matière d’analytique lui permettent désormais d’extraire des informations depuis ces rapports, en s’appuyant sur l’IA pour identifier les éléments présentant un intérêt et indexer les contenus textuels. Une interface utilisateur est en outre disponible afin de filtrer et de rechercher des informations dans tout un ensemble de rapports.
Grâce à ces fonctionnalités, les équipes chargées de l’instruction des dossiers peuvent identifier plus facilement les contribuables rencontrant les mêmes difficultés et réaliser des examens d’assurance-qualité avec plus d’efficacité, tout en garantissant une meilleure cohérence pour l’ensemble de la population. La possibilité de fournir à la fois des informations plus complètes et plus détaillées a permis à l’ATO d’améliorer ses capacités de génération de rapports et ainsi de proposer à la population des orientations plus claires dans son rapport annuel de conclusions. Grâce à la visibilité accrue dont ils bénéficient sur les résultats des contrôles, les services chargés du renseignement et des risques sont également plus à même de détecter les tendances et les domaines de préoccupation potentiels.
Australie – AAP Cloud
L’ATO a développé une plateforme infonuagique d’analytique de données avancée (Advanced Analytics Platform Cloud, AAP Cloud), afin de mettre à disposition des ingénieurs et des spécialistes des données un environnement sécurisé pour le développement de modèles d’apprentissage automatique. L’infrastructure d’AAP Cloud est hébergée sur un nuage privé et offre un accès sécurisé aux données conservées dans les systèmes de l’ATO.
Des services open source ont par ailleurs été utilisés afin de réaliser des économies sur les coûts et de tirer parti de leur flexibilité pour adapter AAP Cloud à l’apparition de nouvelles technologies ou à l’évolution des exigences. Le recours à l’infonuagique permet également de changer d’échelle de façon dynamique dans le but de bénéficier d’une puissance de calcul supplémentaire, ce qui constitue un avantage notable par rapport à d’autres solutions comme les infrastructures sur site.
Les modèles d’apprentissage automatique exploités sur AAP Cloud sont actuellement utilisés pour détecter les cas potentiels d’indiscipline fiscale, et la capacité à développer et à déployer l’intelligence artificielle à grande échelle a contribué à soutenir la gestion des risques, notamment de fraude, domaine dans lequel les comportements à risque ont rapidement évolué. Ces modèles ont également permis d’adapter en temps réel les échanges avec les contribuables et leurs représentants, aidant ainsi l’ATO à leur assurer des services de meilleure qualité.
Chine (République populaire de) – Intégration des technologies d’information géographique dans la gestion fiscale
En 2024, la STA a lancé le système Taxation-Geographic Information System (T-GIS), basé sur l’intégration des technologies d’information géographique dans la gestion fiscale. Ce système améliore l’expérience de dépôt des déclarations pour les contribuables et renforce l’efficacité de la gestion des risques fiscaux et de la prise de décision pour les agents des services compétents.
T-GIS transforme avant tout le processus de dépôt de déclaration grâce à la visualisation des données. Le système s’appuie sur une base de données rassemblant plus de 38.5 millions de lieux et un grand nombre d’adresses de contribuables, tous intégrés dans la plateforme en ligne E-Tax. Les contribuables voient ainsi s’afficher automatiquement des informations sur leurs biens immobiliers et sur les taux d’imposition applicables, et peuvent même mesurer la superficie des terrains. L’efficacité et la précision des déclarations d’impôt s’en trouvent grandement améliorées.
Par ailleurs, en géocodant les adresses enregistrées des contribuables et en établissant une correspondance entre les sources de données fiscales immobilières et foncières, T-GIS permet aux agents des services fiscaux d’identifier à distance les risques d’indiscipline fiscale grâce à des techniques de comparaison fondées sur la modélisation et l’intelligence artificielle. L’IA est capable de détecter automatiquement les terrains, même de différentes formes, susceptibles d’être soumis à l’impôt et d’assurer un suivi intelligent des sources fiscales à partir d’images à distance, tout en réalisant une comparaison par modélisation basée sur la superposition et la mise en parallèle de diverses informations fiscales directement sur la carte, afin de détecter les risques potentiels d’évasion ou de fraude.
Enfin, T-GIS donne aux agents des services fiscaux accès à des outils d’analyse multidimensionnels couvrant neuf catégories fiscales, selon une perspective macroéconomique à microéconomique. Les agents des services fiscaux peuvent mener des travaux de recherche au niveau macroéconomique sur les recettes fiscales, les sources de recettes fiscales et l’analyse économique d’impôts spécifiques, ainsi que des études au niveau microéconomique à partir d’images par satellite et d’informations de localisation détaillées sur les sources de recettes fiscales.
Italie – Innovations dans la lutte contre la fraude à la TVA
L’administration fiscale italienne (Agenzia delle Entrate, AdE) a pris des mesures innovantes pour lutter contre la fraude à la TVA.
Depuis 2024, l’AdE développe un projet visant à cartographier l’évasion à grande échelle en matière de TVA en s’appuyant sur des techniques analytiques avancées. Ce modèle est utilisé pour regrouper les contribuables en fonction de leur niveau de risque, ce qui permet à l’AdE d’anticiper les cas potentiels d’évasion en matière de TVA par des personnes à haut risque et de prévenir ainsi les pertes de recettes fiscales.
Un nouvel outil, TaxnetVA, a par ailleurs été récemment développé. Celui-ci intègre toute une gamme de sources de données afin de proposer une représentation visuelle des liens qui existent entre différentes entités économiques. Cette visualisation permet de détecter plus rapidement les relations suspectes caractéristiques de la fraude intracommunautaire à la TVA. Les informations sont ainsi présentées sous la forme de graphes faciles à interpréter : les entités économiques apparaissent sous la forme de points (appelés « sommets ») et les liens entre ces points sous la forme de lignes (appelées « arêtes »). À chaque sommet est affecté une liste de propriétés, comme l’activité commerciale de l’entreprise concernée, son chiffre d’affaires, sa forme juridique, etc. De la même manière, des informations sont aussi fournies pour chaque arête, comme le montant de l’opération et le montant de TVA associé, le pourcentage d’actionnaires ou le rôle de l’entreprise. La couleur et l’épaisseur des sommets et des arêtes dépendent de leurs caractéristiques spécifiques (entreprise en activité ou en cessation d’activité, partenariat ou entreprise, etc.), afin d’illustrer clairement le niveau de risque de chaque entreprise.
Japon – Recours à l’intelligence artificielle et à l’analytique de données pour collecter l’impôt
L’administration fiscale japonaise (National Tax Agency, NTA) œuvre à améliorer et à optimiser le recouvrement de l’impôt en tirant parti de l’IA pour analyser un grand nombre de données et ainsi déterminer la meilleure réponse à apporter à l’indiscipline fiscale en fonction de la situation spécifique de chaque contribuable concerné.
Plus particulièrement, en s’appuyant sur des outils d’analyse économique et des langages de programmation, la NTA a développé un modèle capable de déterminer la méthode la plus efficace pour prendre contact avec les contribuables indélicats, que ce soit au moyen d’un appel téléphonique, d’une visite en personne ou de l’envoi d’un courrier selon les informations personnelles disponibles (y compris à partir des fiches de contact antérieures, des déclarations d’impôt ou du type d’entreprise), et ce, de manière à ce que l’impôt soit prélevé correctement.
La NTA a également mis au point un modèle de prédiction des réponses qui analyse les informations relatives aux contribuables indélicats, dont leurs fiches de contact antérieures, et détermine les jours de la semaine et l’heure de la journée où ces contribuables sont le plus susceptibles de répondre au téléphone. Suite à l’adoption de l’IA, le taux de réponse a augmenté de 8.6 points entre juillet 2023 et juin 2024.
Thaïlande - Classification améliorée des revenus et des factures
L’administration fiscale thaïlandaise a intégré la technologie de traitement automatique du langage naturel (TALN) afin de moderniser et de simplifier la classification des données relatives aux revenus imposables et à la facturation électronique.
Le traitement manuel des factures et des déclarations de retenue à la source était auparavant particulièrement fastidieux et source d’erreurs, en raison de la grande variété et du niveau de détail des descriptions fournies par les contribuables. Le déploiement du TALN a permis d’améliorer de 60 % la précision de la classification des revenus imposables dans les déclarations de retenue à la source, et de bénéficier par là même d’une meilleure évaluation des risques. Ce système permet de détecter les divergences, comme les incohérences entre les revenus figurant dans les déclarations de retenue à la source et les déclarations de TVA, et facilite les analyses de conformité en identifiant les contribuables qui n’ont pas encore déposé leurs déclarations annuelles d’impôt, malgré une retenue à la source.
Le TALN joue par ailleurs un rôle essentiel dans les efforts visant à élargir l’assiette fiscale grâce à la catégorisation des données de facturation électronique. En classant avec une grande efficacité les factures selon qu’elles relèvent de dépenses personnelles ou professionnelles, le TALN simplifie l’identification des entreprises qui ne sont pas encore enregistrées dans le système fiscal et permet de veiller à ce qu’elles procèdent à cet enregistrement. Les résultats de cette catégorisation servent de base à la mise en place de mesures de suivi, comme la notification des entités qui ne respecteraient pas leurs obligations fiscales. Cette intégration permet d’améliorer la discipline fiscale et donne aux agents de l’administration des outils fiables pour réaliser des vérifications fiscales à la fois complètes et efficaces.
La méthodologie appliquée repose sur une modélisation de chaque étape du processus au moyen d’une distribution de probabilité appropriée. Les différents modèles sont ensuite combinés de sorte à produire une notation exprimant la rentabilité globale des enquêtes pour chaque contribuable sélectionné.
Source : Australie (2025), Chine (République populaire de) (2025), Italie (2025), Japon (2025) et Thaïlande (2025).
Programmes d’éducation des contribuables
Une autre approche de la gestion ciblée des risques consiste à créer des unités chargées d’examiner les dossiers fiscaux de certains segments de contribuables. Les deux domaines dans lesquels les administrations fiscales ont jugé utile de gérer certains groupes de contribuables de manière segmentée sont les gros contribuables et les contribuables fortunés. La mobilisation de ressources de l’administration pour gérer ces groupes en particulier est motivée par plusieurs facteurs :
Importance des risques d’indiscipline fiscale : en raison de la nature et du type de transactions, des activités à l’étranger, des possibilités et stratégies visant à réduire les créances fiscales et, dans le cas des grandes entreprises, des différences entre les bénéfices comptables et les bénéfices calculés à des fins fiscales.
Complexité des transactions et de la fiscalité : compte tenu, en particulier, de l’importance des intérêts en jeu et, dans le cas des contribuables fortunés, de la combinaison entre leurs affaires publiques et privées.
Intégrité du système fiscal : étant donné l’importance de pouvoir donner aux parties prenantes des garanties sur les activités entreprises à l’égard de ces groupes de contribuables.
L’administration fiscale chilienne (Servicio de Impuestos Internos, SII) a adopté un nouveau cadre d’évaluation des risques, et ainsi introduit un indicateur des zones de risque afin d’assurer un suivi des groupes multinationaux, des contribuables fortunés et des secteurs stratégiques. Ce système vise à renforcer la transparence et la discipline fiscale par une évaluation de la manière dont les contribuables impliqués dans des opérations internationales ou considérés comme fortunés se comportent face à l’impôt.
Ce cadre définit trois niveaux de risque (faible, modéré et élevé) et des indicateurs spécifiques pour chaque catégorie de risque :
Groupes d’entreprises du secteur minier : le niveau de risque est déterminé à partir de quatre indicateurs principaux, à savoir le taux effectif d’imposition des entreprises, le taux effectif d’imposition global, la contribution totale aux recettes fiscales et la charge fiscale à trois ans. Ces indicateurs sont évalués à partir d’intervalles interquartiles sectoriels.
Contribuables fortunés : ils sont soumis à une procédure d’évaluation en deux étapes. Dans un premier temps, ils sont classés en fonction de leur fortune totale. Dans un second temps, un taux effectif d’imposition est calculé en tenant compte de l’ensemble de leurs sources de revenus, qu’ils soient ou non assujettis à l’impôt, afin de déterminer leur niveau de risque.
Secteurs industriels sujets aux opérations de prix de transfert (plus particulièrement les secteurs des véhicules à moteur, de la construction mécanique, de la santé et de l’électronique) : les zones de risque sont déterminées à partir des liens entre le profil fonctionnel d’une entreprise, le contrôle de ses actifs et les hypothèses de risque pour ses activités de distribution.
Ce cadre global permet au SII d’identifier et de gérer plus efficacement les risques d’indiscipline fiscale, tout en offrant aux contribuables des orientations plus claires en fonction de leur catégorie de risque. À travers la mise en place de ces critères d’évaluation ciblés, le SII vise à promouvoir une surveillance fiscale plus efficace et à inciter les contribuables internationaux à une plus grande discipline fiscale.
Source : Chili (2025).
En outre, en ce qui concerne les gros contribuables, un petit nombre d’entre eux sont généralement redevables d’une part disproportionnée des recettes fiscales recouvrées. En moyenne 44 % des recettes nettes collectées, y compris les retenues à la source sur les revenus des employés, proviennent d’entreprises concernées par les services/programmes dédiés aux gros contribuables, alors qu’ils ne concernent pourtant que 2.7 % des entreprises (Tableau 6.5.). Les données par pays montrent que dans la plupart des cas entre 30 % et 60 % des recettes nettes totales ont été recouvrées auprès de contribuables concernés par ces services/programmes (voir le Graphique 6.2.).
Note : Le tableau présente les pourcentages moyens dans les juridictions qui ont été en mesure de fournir ces informations.
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux D.17 « Ratios service/programme dédié aux gros contribuables : équivalents temps plein (ETP) » et D.18 « Ratios service/programme dédié aux gros contribuables : entreprises, redressements établis et recettes nettes gérées », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.18 « Ratios service/programme dédié aux gros contribuables : entreprises, redressements établis et recettes nettes gérées », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Si la gestion de ces groupes de contribuables est souvent prise en charge dans le cadre d’un programme, bon nombre de juridictions les intègrent dans une structure, laquelle nécessite un service dédié aux gros contribuables ou une unité responsable des contribuables fortunés. Comme le montre le Tableau 6.6., pour les services/programmes dédiés aux gros contribuables, le périmètre d’activité de ces unités varie considérablement et va des activités traditionnelles de contrôle aux approches multiservices, lesquelles peuvent également couvrir les programmes de discipline fiscale fondée sur la coopération (voir le chapitre 8 pour plus d’informations à ce sujet). Cependant, en moyenne, 60 % des agents de l’administration fiscale employés dans les services ou par les programmes dédiés aux gros contribuables effectuent des travaux de contrôle, d’enquête et autres missions de vérification (voir le Tableau 6.5.).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux A.34 « Service/Programme dédié aux gros contribuables : présence d’une structure spécifique et recettes collectées », A.35 « Service/Programme dédié aux gros contribuables : enregistrement, traitement des déclarations et des paiements et services » et A.36 « Service/Programme dédié aux gros contribuables : contrôles, recouvrement des créances et règlement des différends », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau A.40 « Services/Programmes dédiés aux contribuables fortunés : présence d’une structure spécifique et recettes collectées », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Planification des risques futurs
S’il est essentiel que les administrations fiscales soient conscientes des risques actuels d’indiscipline fiscale et préparent des stratégies de réponse appropriées, il est également important qu’elles comprennent quels peuvent être les risques futurs et qu’elles les préviennent. L’accès accru aux données et les capacités dont disposent les administrations fiscales pour les traiter et les analyser leur permettent d’évaluer les risques futurs avec plus de fiabilité.
La capacité à identifier, comprendre et gérer les risques dans un environnement évoluant rapidement est un facteur crucial du succès et de la résilience de l’administration fiscale. Le Tableau 6.3. met en évidence le nombre important d’administrations fiscales qui réalisent des prévisions, grâce auxquelles elles sont capables d’anticiper les nouveaux risques d’indiscipline fiscale et d’élaborer les stratégies appropriées pour y remédier. Cela se traduit par la création de programmes de gestion des risques perfectionnés qui permettent d’intégrer la gestion des risques dans l’ensemble de l’organisation, et même dans l’ensemble de l’administration, plutôt que de la cloisonner, comme l’illustre l’exemple de la France abordé dans l’Encadré 6.6.
La France a mis en place un nouveau projet appelé « Signaux faibles », visant à faciliter la coordination entre la Direction générale des finances publiques (DGFiP) et certains autres organismes publics, afin de détecter et soutenir le plus tôt possible les entreprises en difficulté et prendre ainsi les mesures nécessaires pour éviter les situations de faillite.
Ce projet numérique repose sur un partenariat entre cinq organismes publics engagés dans le soutien aux entreprises, à savoir la DGFiP, la Banque de France, la Direction générale des entreprises, la Délégation générale à l’emploi et à la formation professionnelle, et l’Agence centrale des organismes de sécurité sociale. Ces organismes partagent leurs données afin d’alimenter un algorithme d’intelligence artificielle prédictive en recoupant toute une série de données fiscales et de sécurité sociale. Le projet a pour objectif d’identifier les entreprises (généralement petites ou moyennes) susceptibles de se retrouver en situation de défaillance au cours des dix-huit prochains mois. Chaque trimestre, l’algorithme intègre les dernières données disponibles et génère une liste d’entreprises présentant des risques de défaillance.
Accessible par environ 1 000 fonctionnaires autorisés au sein des organismes publics partenaires, Signaux faibles leur permet de :
afficher la liste trimestrielle des entreprises détectées par l’algorithme comme présentant un risque de défaillance ;
consulter les données disponibles sur les entreprises ; et
échanger des informations relatives au soutien aux entreprises en difficulté, afin de veiller à ce que chacun dispose des informations les plus pertinentes, de mieux coordonner les intervenants et d’assurer le suivi des mesures mises en place.
Après un examen plus approfondi de la situation des entreprises identifiées, complété par des données et des analyses internes, ces entreprises sont contactées de manière proactive afin de se voir proposer un soutien et des solutions adaptées.
Source : France (2025).
Prévenir l’indiscipline fiscale
Les administrations fiscales sont largement tributaires de l’attitude positive des contribuables à l’égard de leurs obligations de déclaration et de paiement de l’impôt. L’expression « respect spontané des obligations fiscales » est à ces fins souvent utilisée. Cette discipline fiscale s’avère particulièrement importante lorsque les administrations fiscales dépendent fortement de la disposition des contribuables à déclarer eux-mêmes, de façon complète et exacte, leurs revenus imposables et les faits générateurs de l’impôt, d’une part, et à s’acquitter de l’impôt dû, d’autre part.
Tel que mis en évidence au chapitre 5, la discipline fiscale peut être grandement influencée par des éléments qui échappent au contrôle des administrations fiscales. Elles peuvent néanmoins adopter tout un ensemble d’approches fondées sur les services pour encourager le respect spontané des obligations fiscales et prévenir par là même l’indiscipline en la matière. De manière générale, ces approches sont mises en œuvre avant le dépôt des déclarations fiscales et consistent notamment à :
rappeler aux contribuables le calendrier de déclaration et de paiement de l’impôt ;
faciliter l’accès des contribuables aux données tierces déjà recueillies, par exemple grâce aux régimes de déclarations préremplies ou par le biais de portails pour les contribuables ;
mettre en œuvre des campagnes ciblées pour encourager le respect des obligations fiscales ; et
proposer des initiatives de formation et de soutien.
Les administrations fiscales peuvent toutefois également adopter un certain nombre d’approches non fondées sur les services afin de favoriser la discipline fiscale, consistant par exemple à fournir aux contribuables des informations sur les interventions de mise en conformité prédéfinies. Le fait de savoir qu’une intervention de l’administration fiscale est possible peut inciter les contribuables à accorder davantage d’attention à leurs obligations fiscales.
Éclairages comportementaux et messages incitatifs
L’utilisation d’éclairages comportementaux constitue une autre approche de la lutte contre l’indiscipline fiscale. Il s’agit d’un domaine de recherche interdisciplinaire qui utilise des principes issus des sciences comportementales telles que la psychologie, les neurosciences et l’économie comportementale pour comprendre comment les individus intègrent les informations, les traitent et y réagissent. Ces principes peuvent être utilisés pour concevoir des politiques et des interventions pratiques basées sur le comportement humain. Ils peuvent s’avérer particulièrement puissants lorsqu’ils sont conjugués aux enseignements tirés de l’analyse des volumes de plus en plus importants de données dont dispose l’administration fiscale, générées en interne et en externe. Les messages incitatifs envoyés aux contribuables dans le cadre du processus de dépôt des déclarations fiscales afin de leur signaler d’éventuels problèmes ou erreurs dans les montants déclarés en sont un exemple.
Comme indiqué dans le tableau 10.4. de l’édition 2024 de cette série, près de la moitié des administrations déclarent faire appel à des chercheurs en sciences comportementales (OCDE, 2025[3]) et le rapport « Behavioural Insights for Better Tax Administration: A Brief Guide », élaboré en 2021 par la communauté d’intérêts informelle sur les approches comportementales du Forum sur l’administration fiscale de l’OCDE (FTA) en présente de nombreux exemples pratiques (OCDE, 2021[9]). L’Encadré 6.7. examine certaines façons dont les administrations fiscales tirent parti des éclairages comportementaux et des messages incitatifs pour sensibiliser les contribuables à leurs obligations et favoriser la discipline fiscale.
Canada – Analyse du comportement des contribuables
Le portail des Services numériques de l’Agence du revenu du Canada (ARC) permet aux contribuables canadiens de s’inscrire pour recevoir des notifications au moment de la création de leur compte ARC. Lors du processus d’inscription, chaque utilisateur reçoit un courrier électronique de confirmation l’encourageant à terminer, le cas échéant, la configuration de son espace « Mon dossier ».
Pour améliorer le nombre d’inscriptions, l’ARC a mené une campagne visant à recueillir des éclairages comportementaux en collaboration avec un établissement d’enseignement postsecondaire. Dans le cadre cette expérience de quatre semaines organisée en juin 2022, les quelque 900 000 participants ont tous reçu l’un des neuf courriers électroniques de suivi conçus pour tester différentes interventions comportementales. Cette initiative a remporté un vif succès, puisque pas moins de 90 000 nouvelles inscriptions à Mon dossier ont été enregistrées. Elle a en outre permis de recueillir de précieuses informations sur les comportements des utilisateurs.
En mars 2024, l’ARC a lancé un nouveau service de validation de l’identité numérique, permettant ainsi aux Canadiens de s’inscrire et d’accéder aux services de connexion de l’ARC en temps réel, supprimant par là même le délai maximum de 10 jours ouvrables auparavant nécessaire pour recevoir un code de sécurité par courrier postal.
Forte de ces avancées positives, l’ARC s’est associée en janvier 2025 avec les milieux universitaires pour lancer la deuxième phase de cette expérience, axée cette fois sur les particuliers ayant accepté de recevoir des notifications par courrier électronique, sans pour autant avoir terminé leur inscription à Mon dossier. Par le biais de son nouveau service de validation de l’identité numérique, l’ARC souhaite encourager ces utilisateurs à terminer leur inscription et à accéder ainsi à leur messagerie en ligne, afin de bénéficier d’une expérience globale améliorée dans l’utilisation des services de l’ARC.
Türkiye – Mesures en faveur du respect des obligations relatives à la TVA et aux droits de timbre
L’administration fiscale turque envoie régulièrement des messages d’information par SMS afin d’encourager les contribuables à déposer leurs déclarations de TVA et à s’acquitter de la TVA et des droits de timbre avant la date d’échéance. Cette stratégie de communication, fondée sur des éclairages comportementaux, a pour objectif de sensibiliser les contribuables à leurs obligations et de les aider à adopter les bons réflexes.
Ces messages constituent un outil efficace pour améliorer le niveau de respect des règles fiscales par les contribuables. Ceux-ci mettent en effet en avant les conséquences juridiques, les pertes financières et les sanctions encourues en cas de non-respect des obligations qui leur sont imposées et permettent ainsi aux contribuables de prendre des décisions en toute connaissance de cause. Ces messages contiennent par ailleurs des informations pratiques sur les procédures à suivre pour remplir leurs obligations de manière à simplifier les démarches pour les contribuables.
En 2024, pas moins de 7 295 513 notifications de ce type ont été adressées aux contribuables soumis à la TVA. Sur l’ensemble des messages envoyés, 1 211 782 concernaient les obligations relatives à la TVA et 6 083 731 avaient trait aux obligations relatives aux droits de timbre. Chaque mois, des rappels ont été envoyés par SMS aux contribuables qui n’avaient procédé à aucun règlement dans les cinq jours suivant la date limite. Environ cinq jours après l’envoi de ce rappel, le taux de recouvrement a été mesuré sur la base des paiements effectués par les contribuables. Le taux de recouvrement a ainsi connu une augmentation moyenne de 13.37 % pour la TVA et de 15.3 % pour les droits de timbre, ce qui met en évidence les effets positifs d’une telle approche.
Source : Canada (2025) et Türkiye (2025).
Programmes de notation des contribuables
Au cours des dernières années, un nombre croissant d’administrations indiquent avoir mis en place des programmes de notation des contribuables afin d’encourager au respect des obligations fiscales en favorisant la responsabilisation des contribuables en matière de paiement de l’impôt et en proposant des indicateurs pour mesurer leur niveau de discipline fiscale. Pour inciter encore davantage au respect des obligations fiscales, ces mesures sont parfois accompagnées d’un système de récompense. L’Encadré 6.8. propose un point de situation de la Lettonie sur l’un de ces programmes.
Dans l’édition 2024 de la présente publication (OCDE, 2025[3]), l’administration fiscale lettone (State Revenue Service, SRS) présentait son dispositif de notation des contribuables pour les entreprises, lequel leur permet de suivre et d’améliorer leurs performances en matière de discipline fiscale. Toute entreprise peut ainsi consulter la notation qui lui est attribuée à partir de son profil dans le système de déclaration électronique, accompagnée d’une explication sur la manière dont cette notation est calculée.
Ce système fait l’objet d’améliorations et de mises à jour constantes. Toute personne intéressée peut désormais consulter l’évaluation globale de la notation d’une entreprise à partir de la base de données publique du SRS. Des informations plus détaillées sur les indicateurs de notation des contribuables sont également disponibles pour chaque entreprise uniquement à partir de son profil dans le système de déclaration électronique ; elles ne sont pas librement accessibles. Ces indicateurs permettent aux entreprises de comprendre sur quels aspects et de quelle manière elles peuvent améliorer leur notation. Toute entreprise a la possibilité de partager les informations détaillées sur sa notation avec ses partenaires commerciaux et les organismes publics, et contribuer ainsi à renforcer la confiance dans la communauté fiscale. Le SRS prévoit des avantages pour les entreprises les mieux notées au titre de leurs efforts de coopération, mais applique des restrictions aux entreprises affichant des notations plus faibles.
À des fins de transparence, une description détaillée du système de notation des contribuables et des critères appliqués est désormais disponible pour consultation publique sur le site internet du SRS. Le développement continu du système de notation des contribuables passe notamment par une amélioration des critères d’évaluation et de l’algorithme de calcul.
Source : Lettonie (2025).
En ce qui concerne la prévention de l’indiscipline fiscale, il est important de souligner que de nombreux autres chapitres comprennent également des informations sur le travail effectué par les administrations fiscales pour encourager la discipline fiscale, à travers notamment les régimes de déclarations préremplies (chapitre 4), les services aux contribuables (chapitre 5) et les mécanismes de prévention des différends (chapitre 8). Il convient néanmoins de rappeler qu’il ne s’agit ici que d’un échantillon des travaux mis en œuvre par les administrations pour assurer le respect des obligations fiscales.
En associant différents outils et techniques, les administrations fiscales sont en mesure de déterminer si un contribuable respecte ou non ses obligations fiscales. Il peut ainsi s’agir de programmes de rapprochement de données, de l’analytique de données et de l’utilisation d’algorithmes (par exemple dans le cadre de modèles de gestion des risques d’indiscipline fiscale), de partage d’informations avec différents organismes publics ou encore de diagnostics des risques reposant sur la consultation de documents publics et des réseaux sociaux.
Sur la base de ces outils et techniques, une administration fiscale peut demander un complément d’informations ou donner aux contribuables la possibilité de faire une déclaration spontanée. Si nécessaire, une « action en matière de discipline fiscale » peut être engagée afin de déterminer si les contribuables se sont bien acquittés de leurs obligations fiscales.
Contrôles de conformité par des moyens électroniques
L’accès accru aux données et l’adoption de modèles analytiques sophistiqués et de l’intelligence artificielle permettent aux administrations fiscales de mieux repérer les déclarations, demandes ou transactions qui peuvent nécessiter un examen plus approfondi ou être frauduleuses. En outre, ces modèles, dont bon nombre peuvent fonctionner en temps réel, permettent aux administrations d’effectuer des vérifications électroniques automatisées de toutes les déclarations ou de certaines transactions.
Le recours aux vérifications électroniques automatisées à partir d’approches fondées sur des règles pour traiter certains risques définis (comme le rejet automatique d’une demande, l’émission d’une lettre ou l’appariement d’une transaction) dote les administrations de moyens plus efficaces et efficients pour effectuer certaines activités de vérification. Comme le montre le Tableau 6.8., plus de 90 % des administrations ont recours à des contrôles de conformité par des moyens électroniques dans le cadre du processus de dépôt des déclarations, parmi lesquelles :
environ les deux tiers y ont recours lors du remplissage ou de l’envoi des déclarations, par exemple sous la forme d’invites ou de messages incitatifs en temps réel mettant en évidence toute information manquante ou toute déduction trop élevée ; et
plus de 85 % y ont recours après le dépôt des déclarations.
Pourcentage d’administrations adoptant ce type d’approche
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau A.86 « Vérifications et contrôles : contrôles de conformité par des moyens électroniques », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Vérifications
Les taux d’ajustement des vérifications sont restés relativement stables entre 2018 et 2023, à environ 60 % (voir le Tableau 6.9.). Le Graphique 6.3. montre toutefois que ces taux varient de manière importante selon les administrations considérées dans ce rapport.
Note : Ce tableau répertorie les taux moyens d’ajustement des vérifications et les redressements effectués dans le cadre de vérifications fiscales (hors contrôles de conformité par des moyens électroniques) pour les juridictions qui ont été en mesure de fournir des informations pour les années 2018 à 2023. Le nombre de juridictions pour lesquelles des données étaient disponibles est indiqué entre parenthèses.
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Il n’est pas possible de comparer directement les taux d’ajustement des vérifications sur dix ans pour la période 2014-2023, dans la mesure où les données ISORA pour 2014 opéraient une distinction entre les différents types de vérifications et où les taux d’ajustement pour l’ensemble des vérifications réalisées sont uniquement disponibles pour une poignée de juridictions. Néanmoins, si l’on examine les taux d’ajustement par type de vérification, tels qu’ils figurent dans le Tableau 6.10., il apparaît que les valeurs pour 2014 sont très proches des taux d’ajustement globaux présentés dans le Tableau 6.9. pour la période 2018-2023.
Source : OCDE (2017), Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies, tableau A.16, https://doi.org/10.1787/tax_admin-2017-en.
L’importance des vérifications peut être mesurée à l’aune du nombre de redressements effectués. Entre 2018 et 2023, les redressements établis à la suite de vérifications représentaient en moyenne entre 3 % et 4.2 % des recettes totales collectées. Toutefois, si cette proportion n’a que peu évolué sur la période 2018-2021, elle a enregistré une baisse en 2022 et 2023 (voir le Tableau 6.9.). Si l’on examine les données au niveau des juridictions, des différences considérables apparaissent entre les 54 administrations qui ont été en mesure de fournir des données (voir le Graphique 6.4.).
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Le Graphique 6.5. illustre la répartition du ratio entre les redressements effectués et les impôts recouvrés d’une juridiction à l’autre pour les principaux types d’impôt. Les boîtes indiquent les deuxième et troisième quartiles, c’est-à-dire la moitié centrale (50 %) des juridictions et la ligne centrale correspond à la valeur médiane. Il en ressort que :
la répartition des valeurs la plus importante est celle de l’IS, avec une médiane à environ 4 % ;
dans les cas de l’IRPP et de la TVA, les valeurs sont très proches pour la moitié centrale (50 %) des juridictions, soit entre 0.3 % et 2.8 % pour l’IRPP et entre 0.6 % et 2.7 % pour la TVA ;
les retenues à la source enregistrent les valeurs les plus basses, situées entre 0.05 % et 0.8 % pour la moitié centrale (50 %) des juridictions ;
il existe des valeurs particulièrement aberrantes et il convient de noter que, dans deux cas, les valeurs pour l’IS sont supérieures à 20 % et ne sont donc pas affichées.
Dans de nombreux pays, les redressements établis par l’intermédiaire des services/programmes dédiés aux gros contribuables représentent une part importante du montant total des redressements établis à la suite de vérifications (voir le Graphique 6.6.). En moyenne, les services/programmes dédiés aux gros contribuables contribuent ainsi à hauteur d’environ un tiers au total des redressements établis suite à des vérifications (voir le Tableau 6.5.).
Note : Dans le cas de l’IS, le graphique n’indique pas les valeurs aberrantes supérieures à 20 %, même si ces données ont été utilisées pour les calculs sous-jacents.
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux D.47 « Ratios de contrôles : redressements établis par type d’impôt – IS et IRPP » et D.48 « Ratios de contrôles : redressements établis par type d’impôt – retenues à la source et TVA », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.18 « Ratios service/programme dédié aux gros contribuables : entreprises, redressements établis et recettes nettes gérées », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Les données ISORA offrent un éclairage sur l’évolution des redressements effectués à la suite de vérifications par type d’impôt sur la période de dix ans comprise entre 2014 et 2023. Comme le montre le Tableau 6.11., les valeurs moyennes ont fortement baissé pour l’IRPP, l’IS et la TVA, ce qui pourrait conduire à conclure que les programmes de discipline fiscale en amont sont efficaces et que le comportement des contribuables s’est amélioré, peut-être grâce à l’offre de meilleurs services et de programme d’éducation des contribuables, et à l’effet dissuasif exercé auprès des contribuables qui comprennent que l’administration fiscale détient des données de plus en plus complètes.
Note : Ce tableau répertorie les redressements effectués dans le cadre de vérifications fiscales en pourcentage de l’impôt recouvré pour les juridictions qui ont été en mesure de fournir des informations pour les années 2014 à 2023. Le nombre de juridictions pour lesquelles des données étaient disponibles est indiqué entre parenthèses.
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux D.47 « Ratios de contrôles : redressements établis par type d’impôt – IS et IRPP » et D.48 « Ratios de contrôles : redressements établis par type d’impôt – retenues à la source et TVA », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025), et calculs établis d’après OCDE (2017), Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies, tableaux A.17, A.28, A.29, A.161 et A.162, https://doi.org/10.1787/tax_admin-2017-en.
Enquêtes sur les délits fiscaux
Comme indiqué au chapitre 2, près des deux tiers des administrations fiscales couvertes par ce rapport participent à la réalisation d’enquêtes en matière de délinquance fiscale. Dans le cadre de l’enquête ISORA, celles-ci ont été invitées à fournir des informations sur le nombre de dossiers de délinquance fiscale déférés pour poursuites.
Le Tableau 6.12. reprend le nombre total de dossiers déférés à des fins de poursuites au cours de l’année fiscale pour les 30 administrations responsables de réaliser des enquêtes en matière de délinquance fiscale et qui ont été en mesure de fournir des données pour les années 2018 à 2023. Alors que le nombre total de dossiers déférés pour poursuites n’avait cessé de baisser chaque année entre 2018 et 2022, il a connu une augmentation de 15 % en 2023 par rapport à 2022. La valeur enregistrée en 2023 reste néanmoins bien inférieure aux valeurs déclarées entre 2018 et 2021.
Note : Seules sont incluses les données relatives aux administrations chargées de mener les enquêtes sur les délits fiscaux et qui ont pu fournir des données sur l’ensemble de la période 2018-2022.
Source : BAsD, CIAT, IOTA, FMI et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau A.88 « Enquêtes sur les délits fiscaux : rôle de l’administration », http://isoradata.org (consulté le 1er octobre 2025).
Les données au niveau des juridictions reflètent également ces variations : 60 % des administrations chargées de mener des enquêtes en matière de délinquance fiscale ont fait état d’une augmentation du nombre de dossiers déférés pour poursuites entre 2022 et 2023 (voir le tableau A.88).
Si l’on revient sur les dix années entre 2014 et 2023, les données relatives à 23 juridictions montrent que dans près des trois quarts des administrations, le nombre de dossiers déférés pour poursuites a baissé (calcul basé sur le tableau A.135 dans l’édition 2017 (OCDE, 2017[10]) et sur le tableau A.88 dans la base de données ISORA).
References
[3] OCDE (2025), Administration fiscale 2024 : Informations comparatives sur les pays de l’OCDE et autres économies avancées et émergentes, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/dd2cb731-fr.
[6] OCDE (2023), Administration fiscale 2023 : Informations comparatives sur les pays de l’OCDE et autres économies avancées et émergentes, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/678bbe59-fr.
[4] OCDE (2023), Normes internationales d’échange automatique de renseignements en matière fiscale : Cadre de déclaration des Crypto-actifs et mise à jour 2023 de la Norme commune de déclaration, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/3fb77a0b-fr.
[8] OCDE (2022), Analytics Maturity Model, OCDE, Paris, https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/comparative-analysis-of-tax-administrations/tax-maturity-models.html (consulté le 1 October 2025).
[9] OCDE (2021), Behavioural Insights for Better Tax Administration : A Brief Guide, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/582c283e-en.
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[2] OCDE (2017), The Changing Tax Compliance Environment and the Role of Audit, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264282186-en.
[7] OCDE (2016), Advanced Analytics for Better Tax Administration : Putting Data to Work, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264256453-en.
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