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 et traitent les infractions. Il propose enfin une analyse des approches permettant d’évaluer la charge administrative pesant sur les contribuables.
Administration fiscale 2024
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 30% des effectifs de l’administration fiscale et vérifie que les obligations fiscales ont été respectées. 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 et traiter les infractions ;
les mesures prises par les administrations fiscales en matière de discipline fiscale, dont les vérifications et les enquêtes visant la délinquance fiscale ; et
l’importance de l’évaluation et de la réduction de la charge de conformité pour les contribuables.
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 restée 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 12 septembre 2024).
S’appuyant sur le volume important de nouvelles données sur les approches en matière de gestion des risques d’indiscipline fiscale recueillies dans le cadre de l’édition 2023 de l’Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), cette section examine la manière dont les administrations organisent leurs processus dans ce domaine. Pour ce faire, elle étudie les approches adoptées par ces administrations pour comprendre et gérer les risques d’indiscipline fiscale, ainsi que certaines des mesures prises pour prévenir et traiter les infractions.
Comprendre les risques d’indiscipline fiscale
Environ 85 % des administrations déclarent disposer d’une stratégie officielle de gestion des risques d’indiscipline fiscale. La quasi-totalité d’entre elles ont adopté des approches dédiées afin d’identifier, d’évaluer et de hiérarchiser les principaux risques. Près de 30 % de ces administrations ont fait état des risques d’indiscipline fiscale identifiés et environ un quart ont publié les résultats obtenus dans le traitement de ces risques (voir le Tableau 6.1.). La publication de ces résultats repose sur le fait qu’elle contribuerait à renforcer les stratégies de respect de la réglementation en permettant une meilleure sensibilisation des contribuables à l’égard des risques potentiels et en dissuadant ceux qui envisageraient de se dérober à leurs obligations. Ensemble, elles peuvent également rassurer le public sur le fait que l’indiscipline fiscale est bien un problème pris en compte par l’administration. L’exemple présenté dans l’Encadré 6.1. décrit le nouveau modèle automatisé de gestion des risques développé par l’Australie pour identifier les risques internationaux dans le marché du patrimoine privé.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.20 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : stratégie », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
L’administration fiscale australienne (Australian Taxation Office, ATO) a développé un modèle automatisé de gestion des risques internationaux afin de mettre en évidence les risques fiscaux internationaux sur le marché du patrimoine privé. Ce modèle associe des règles de risque personnalisées à des rapprochements de données et à des analyses de tendances, de manière à identifier les risques les plus courants dans les entreprises privées, parmi lesquels :
les opérations de financement entre parties liées ;
la relocalisation d’actifs incorporels ;
la qualification erronée d’accords de service ;
les restructurations d’entreprises ; et
les risques relatifs aux sociétés étrangères contrôlées.
Ce modèle permet à l’ATO de classer les contribuables par niveau de risque international, de sorte que les ressources puissent être affectées en priorité aux cas les plus graves. Il permet également de limiter les interventions manuelles et d’identifier les risques en temps réel, réduisant par là même les problèmes liés à la période d’examen (délais légaux de prescription).
L’utilisation de ce nouveau modèle de gestion des risques constitue une évolution importante pour l’ATO, dans la mesure où les autorités fiscales ont toujours cherché à identifier les risques internationaux les plus significatifs liés aux grandes entreprises multinationales en s’appuyant à la fois sur des informations publiques et des données issues des déclarations pays par pays, lesquelles n’existent souvent pas dans le cas des groupes privés. Face à l’augmentation du nombre et de la taille des entreprises privées à l’échelle mondiale (principalement en raison de l’extensibilité des entreprises technologiques), cette approche ciblée permet à l’ATO d’améliorer la précision et l’efficacité de l’identification des risques internationaux présentés par les entreprises privées et de compléter les modèles de gestion des risques internationaux existants.
Source : Australie (2024).
Analyse du manque à gagner fiscal
Les mesures du manque à gagner fiscal connaissent une utilisation croissante, notamment pour les taxes sur la valeur ajoutée (TVA). Les juridictions reconnaissent en effet de plus en plus les avantages d’estimations détaillées en matière de non-conformité dans leurs systèmes fiscaux, y compris en termes d’identification des risques d’indiscipline fiscale et de compréhension des facteurs sous-jacents.
L’estimation du manque à gagner fiscal est un exercice complexe qui repose sur deux approches principales :
les méthodes descendantes, qui utilisent des données macroéconomiques agrégées, constituent un moyen relativement peu onéreux de produire ce type d’estimation ; et
les méthodes ascendantes, qui incluent des informations issues de vérifications fiscales, mobilisent davantage de ressources mais permettent de donner une vision plus précise des pertes de recettes en fonction des segments et des types d’impôts.
Deux tiers des 58 administrations étudiées dans ce rapport ont indiqué avoir elles-mêmes, ou un autre organisme public, produit des estimations périodiques du manque à gagner fiscal pour un ou plusieurs des principaux types d’impôts, celles portant sur l’écart de TVA étant les plus courantes. Environ la moitié des juridictions qui réalisent ces estimations les mettent au moins en partie à la disposition du public (voir le Tableau 6.2.).
Le chapitre 11 propose une présentation détaillée des estimations du manque à gagner fiscal par les autorités membres du Forum sur l’administration de l’impôt de l’OCDE (FAI), laquelle couvre notamment les méthodes utilisées, les différentes composantes du manque à gagner fiscal et l’utilisation de l’analyse du manque à gagner fiscal par les administrations fiscales.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.24 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : manque à gagner fiscal », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
L’agence nationale des recettes publiques (National Revenue Agency, NRA) a mis en œuvre un projet en faveur de l’amélioration de ses capacités dans le développement d’outils et de méthodes d’analyse, et ce, afin de déterminer l’ampleur de l’indiscipline fiscale.
Ce projet s’appuie sur des modèles économétriques pour comprendre les principaux facteurs affectant le comportement des contribuables et prévoir l’évolution de l’indiscipline fiscale en Bulgarie. Trois modèles axés sur les domaines suivants ont été élaborés : l’économie souterraine, l’impôt sur le revenu des personnes physiques (IRPP) et la taxe sur la valeur ajoutée (TVA). Ces modèles permettent de mesurer l’étendue de l’économie souterraine au niveau national et le manque à gagner fiscal en recettes de TVA et d’IRPP, mais aussi d’en estimer les causes.
Ils sont par ailleurs utilisés de façon régulière par la NRA afin d’évaluer et de prévoir les niveaux de discipline fiscale, et de déterminer les mesures adaptées pour améliorer le respect des obligations fiscales.
Pour plus d’informations, reportez-vous à la page suivante : https://reform-support.ec.europa.eu/publications-0/strengthening-tax-compliance-assessing-external-context-and-taxpayers-behaviour_en#files (consulté le 10 septembre 2024).
Source : Bulgarie (2024).
Vérifications aléatoires
Près des deux tiers des administrations fiscales participantes déclarent avoir mis en place des programmes de vérification aléatoire (voir le Tableau 6.3.). En plus de renforcer d’éventuels effets dissuasifs, ces programmes permettent de parvenir à une compréhension plus fine des risques d’indiscipline fiscale et d’améliorer par là même les systèmes de profilage des risques. Près de la moitié des administrations ayant établi ce type de programmes indiquent également utiliser les données recueillies pour produire des estimations du manque à gagner fiscal. Les administrations qui n’ont pas recours à des programmes de vérification aléatoire invoquent souvent la charge importante qu’ils font peser sur les contribuables, en particulier sur les contribuables présentant de faibles risques qui n’auraient autrement pas fait l’objet d’un contrôle.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.36 « Vérifications et contrôles : vérifications aléatoires », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180918 (consulté le 10 septembre 2024).
Améliorer la disponibilité des données
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, la quantité de données dont disposent les administrations fiscales pour faire respecter les obligations et qui peuvent les aider à appréhender les domaines porteurs de risques et à promouvoir la discipline fiscale a considérablement augmenté. Les sources de données les plus couramment utilisées sont notamment :
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 ;
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 déjà 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 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 au un nombre croissant de 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[3]) et des déclarations pays par pays (OCDE, 2015[4]) 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.
Ces évolutions découlent en grande partie des avancées technologiques et de la transformation numérique de l’économie. Les administrations fiscales peuvent contribuer à promouvoir davantage la dématérialisation et la transformation numérique des activités commerciales, comme illustré dans l’Encadré 6.3.
Afin d’améliorer la précision et la vitesse des opérations générales des entreprises, l’administration fiscale japonaise a commencé à promouvoir leur dématérialisation.
Jusqu’à lors, elle avait principalement axé ses efforts sur la dématérialisation des procédures fiscales. La dématérialisation de différentes tâches quotidiennes (de facturation ou de comptabilité, par exemple) pourrait toutefois améliorer la précision globale et la productivité des opérations commerciales générales.
L’administration fiscale entretient des relations avec un grand nombre de parties prenantes, qu’il s’agisse d’organismes privés apparentés, de fiscalistes ou d’organisations économiques locales. Pour œuvrer en faveur de la transformation numérique des entreprises, il est plus que jamais essentiel de coopérer avec ces organisations, mais aussi avec les agences et ministères compétents.
L’administration fiscale japonaise continuera d’œuvrer à la transformation numérique de la société dans son ensemble en développant la coopération et la collaboration avec les organisations concernées, et ce, afin d’imprimer une dynamique en faveur de la dématérialisation dans les entreprises (notamment à travers la déclaration conjointe sur la dématérialisation ou la déclaration sur la promotion des règlements par écritures), mais également en renforçant la coopération et la collaboration avec d’autres ministères et agences, afin d’améliorer la sensibilisation aux solutions de facturation numérique et aux diverses subventions disponibles, et d’en encourager l’utilisation.
Source : Japon (2024).
Le Tableau 6.4. présente les types de revenus pour lesquels des informations de paiement au niveau individuel sont généralement communiquées à l’administration. Sans surprise, la quasi-totalité des administrations reçoivent des informations sur le versement des salaires et traitements. Viennent ensuite les informations sur le paiement de dividendes et d’intérêts, qui sont communiquées à environ 80 % des administrations. Si l’on examine les données au niveau des juridictions, il apparaît qu’un grand nombre d’administrations sont destinataires d’informations complètes sur le versement des revenus, ce qui permet l’adoption de régimes de déclarations préremplies (voir le chapitre 4) et rend plus difficile toute sous-déclaration par les contribuables (voir également le tableau B.50.).
En pourcentage des juridictions étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.50 « Notification des modalités de paiement », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180917 (consulté le 10 septembre 2024).
Face aux volumes considérables de données disponibles, les administrations fiscales investissent dans des systèmes pour l’importation, le stockage et la gestion de données tierces. Le Tableau 6.5. recense les types de données tierces pour lesquels les administrations disposent de tels systèmes. Environ 80 % des administrations exploitent des données douanières, d’organismes de sécurité sociale ou relatives à la vente et à la propriété de biens. Près de la moitié importent, stockent et gèrent également des données de prestataires en ligne.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.51 « Données tierces », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180918 (consulté le 10 septembre 2024).
Grâce à la transformation numérique en cours, davantage de données fiscales deviennent également disponibles à partir des systèmes d’entreprise des contribuables, dont notamment les systèmes de facturation électronique ou les dispositifs qui enregistrent et transfèrent des données aux administrations. Comme le montre le Tableau 6.6., 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 (environ 15 %) reçoivent également des données d’autres dispositifs, comme les taximètres.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180897 (consulté le 10 septembre 2024).
Lituanie – Sous-système intelligent de caisses enregistreuses électroniques
L’inspection nationale des impôts (Valstybinė Mokesčių Inspekcija, VMI) a mis en œuvre un projet visant la création et le déploiement d’un sous-système intelligent de caisses enregistreuses électroniques (i.EKA), constituant l’une des sept parties du projet d’établissement d’un système intelligent d’administration fiscale en Lituanie. Le projet i.EKA a pour objectif de réduire la charge administrative qui pèse sur les entreprises, d’améliorer l’efficacité de la VMI et de réduire la taille de l’économie souterraine, et ce, en modernisant et en optimisant l’utilisation des caisses enregistreuses par la création et la mise en œuvre de nouveaux services électroniques :
l’enregistrement à distance des caisses enregistreuses et autres points de vente, permettant aux entreprises d’établir automatiquement un passeport technique électronique, d’enregistrer en ligne des moyens de paiement, de signaler un changement de condition, de corriger les données d’enregistrement et de gérer les certificats numériques nécessaires pour assurer la saisie et le transfert des transactions ;
la fiscalisation virtuelle des caisses enregistreuses et autres points de vente, permettant le transfert direct et automatique des données des récépissés de caisses enregistreuses et autres moyens de paiement (p. ex. : montant des opérations ou taux et montant de TVA) aux autorités fiscales, et établissant par là même un journal électronique de l’ensemble des transactions pour chaque caisse.
La mise en œuvre de ces services a permis un contrôle plus efficace de l’enregistrement comptable des revenus et un examen en temps réel des données recueillies par les caisses enregistreuses, mais a aussi rendu possible la génération de rapports transversaux à partir des données gérées par le sous-système i.EKA. Les données collectées par les caisses enregistreuses peuvent être utilisées à des fins de comparaison avec les données déclarées par les contribuables de manière à déterminer l’existence de risques potentiels. Les clients des entreprises enregistrées peuvent vérifier non seulement la bonne transmission de leurs données d’encaissement à la VMI, mais aussi l’exactitude des données communiquées. En cas de divergence, les clients peuvent effectuer un signalement pour suspicion d’infraction.
Arabie saoudite – Facturation électronique (projet Fatoora)
La facturation électronique a été introduite dans le cadre de la renaissance économique que connaît actuellement l’Arabie saoudite et des efforts déployés par le pays en matière de transformation numérique, dont le projet national de facturation électronique (Fatoora) mis en œuvre par l’autorité de la Zakat, des impôts et des douanes (Zakat, Tax, and Customs Authority, ZATCA).
Ce projet s’est déroulé en deux étapes distinctes :
une première phase, à partir du 4 décembre 2021, axée sur la génération des factures électroniques et comprenant des dispositions sur le traitement de ces factures et l’importance du travail de comptabilité ; et
une seconde phase, à partir du 1er janvier 2023, axée notamment sur l’intégration des systèmes de facturation électronique des contribuables avec le portail de facturation électronique (Fatoora) de la ZATCA. Lors de cette phase, la transmission des factures et des notes de crédit/débit électroniques devient obligatoire, au même titre que leur partage avec la ZATCA.
Mise en œuvre par plus de 300 000 contribuables s’appuyant sur les solutions de génération, de transmission et de stockage de factures électroniques de plus de 700 fournisseurs différents, la facturation électronique a eu plusieurs effets positifs en Arabie saoudite.
Les principaux effets observés sont ainsi :
la suppression totale des factures au format papier depuis la phase nº 1 ;
la génération de plus de 950 millions de factures électroniques, avec un taux de réussite de 98 % ;
un traitement des factures par Fatoora en moins de 0.1 seconde grâce à des solutions entièrement automatisées.
La facturation électronique a joué un rôle essentiel dans les plans de transformation numérique de l’administration, tels que définis dans la stratégie « Vision 2030 » du royaume. Cette initiative témoigne de l’engagement de la ZATCA en faveur de l’adoption des technologies numériques, du soutien à l’économie numérique et de son rôle en tant que facilitateur essentiel en devenant à terme une organisation d’administration fiscale de stature internationale.
Source : Lituanie (2024) et Arabie saoudite (2024).
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 6.7.). 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[5]).
Pourcentage d’administrations ayant mis en place le processus indiqué
Note : ce tableau se fonde sur les données provenant de 52 juridictions étudiées dans ce rapport et qui figurent dans la base de données ITTI.
Source : OCDE et al. (2024), Inventaire (multipartenaires) des initiatives sur l’utilisation de la technologie à des fins fiscales (ITTI) https://web-archive.oecd.org/temp/2023-03-09/618463-data-management.htmhttps://www.oecd.org/tax/forum-on-tax-administration/tax-technology-tools-and-digital-solutions/, tableau DM4 (consulté le 10 septembre 2024).
Discipline fiscale et genre
L’enquête ISORA 2023 a également cherché à déterminer si les administrations fiscales avaient commencé à étudier la question de la discipline fiscale par genre. Déterminer s’il existe une différence entre les genres en matière de discipline fiscale peut aider les administrations à mieux adapter leurs programmes de discipline fiscale, mais aussi à traiter les causes sous-jacentes par le biais de services aux contribuables et de campagnes de sensibilisation sur mesure.
Seules huit administrations ont ainsi déclaré recueillir des données ventilées par genre sur la discipline fiscale des contribuables et six d’entre elles ont procédé à une analyse du respect des obligations fiscales par genre. Il est intéressant de noter que la moitié de ces administrations ont conclu de cette analyse qu’il n’était aucunement nécessaire de modifier la manière dont elles gèrent leur système fiscal.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.21 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : données ventilées par genre », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
Gérer les risques d’indiscipline fiscale
Science des 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 6.9. montre que 80 % des administrations fiscales déclarent utiliser les données massives dans le cadre de leurs activités et que la quasi-totalité de celles qui exploitent des données massives le font à des fins d’amélioration de leurs travaux liés à la discipline fiscale.
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 6.10.).
De la même manière, le recours à l’intelligence artificielle (apprentissage automatique y compris) pour l’évaluation des risques et la détection des fraudes est déjà effectif ou en cours d’adoption pour près de la moitié des administrations étudiées dans la présente publication (voir le Tableau 6.9.).
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. Par ailleurs, le rapport de l’OCDE Advanced Analytics for Tax Administration: Putting data to work (OCDE, 2016[6]) 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.
En pourcentage des administrations étudiées
Note : ces pourcentages reposent sur les données ITTI provenant de 52 juridictions étudiées dans ce rapport et qui ont répondu à l’enquête mondiale sur la transformation numérique.
Source : OCDE et al. (2024), Inventaire (multipartenaires) des initiatives sur l’utilisation de la technologie à des fins fiscales (ITTI), https://web-archive.oecd.org/temp/2023-03-09/618463-data-management.htm, tableau DM3 et https://web-archive.oecd.org/temp/2023-03-09/618466-tax-rule-management-and-application.htm, tableau TRM3 (consultés le 10 septembre 2024).
Australie – Renforcement des capacités dans les domaines de l’entreprise, des technologies et de l’analytique de données
L’administration fiscale australienne (Australian Taxation Office, ATO) est l’un des plus grands consommateurs de données tierces en Australie.
Pour permettre à l’ATO de concrétiser la vision décrite dans le rapport de l’OCDE sur l’administration fiscale 3.0, l’ATO s’est engagée dans un programme de modernisation. Celui-ci a déjà permis la réalisation de ses objectifs initiaux grâce à la mise en œuvre de capacités innovantes, parmi lesquelles :
La méthodologie d’exécution agile Nexus, qui repose sur l’adoption d’une méthode de mise en œuvre Nexus au sein d’un cadre agile élargi, afin de faciliter une meilleure collaboration entre les membres des équipes chargées de l’architecture et de la production, et par là même d’accélérer la vitesse d’exécution. Ceci a permis de faire évoluer la culture en passant d’une exécution monolithique des systèmes à la publication rapide et itérative de versions axées sur la valeur.
(Note : le cadre Nexus s’appuie sur le cadre agile de collaboration Scrum pour permettre à plusieurs équipes de travailler conjointement sur un même projet tout en minimisant les dépendances entre équipes et les difficultés d’intégration. Nexus met l’accent sur une intégration et une exécution ininterrompues afin de garantir que les équipes contribuent à la production de résultats cohérents et intégrés à la fin de chaque étape.)
Des capacités transversales renforcées pour l’avenir. L’ATO a créé des équipes pluridisciplinaires dont les membres disposent de compétences croisées spécifiques aux consommateurs, ingénieurs et producteurs de données. Ceci a permis de réduire les dépendances liées aux compétences et d’assurer une conception rapide et continue.
Une approche fondée sur les modèles afin d’améliorer les capacités de l’ATO en matière de données. L’ATO a adopté une approche axée sur les usages afin d’intégrer des modèles à ses nouvelles capacités, lesquelles reposent sur deux composants principaux :
les modèles de solutions, constituant des solutions de bout en bout réutilisables pour des caractéristiques de données spécifiques dans le but d’atteindre des résultats définis ;
les modèles de composants, qui sont des modèles réutilisables, axés sur la configuration, utilisés au sein d’une application afin de répondre à des exigences communes et répétitives (p. ex., les modèles réutilisables pour l’intégration de flux de données dans plusieurs cas d’utilisation).
L’ATO a constaté une baisse des délais de développement à la fin de sa première phase d’exécution et observé que ses nouveaux modèles de données étaient prisés dans nombreux cas d’utilisation, dont l’administration d’affaires fiscales particulièrement complexes reposant sur des solutions entièrement automatisées.
Finlande – Centres de statut
L’administration fiscale finlandaise a récemment réformé son mode de fonctionnement et, dans ce cadre, a créé des centres de statut de sorte à déterminer dans quelle mesure ses activités permettent d’atteindre les objectifs fixés. À ces fins, des données sur les activités et les objectifs sont recueillies et comparées de façon centralisée, permettant ainsi aux agents de prendre des décisions éclairées et de définir de nouveaux objectifs sur la base d’éléments probants.
Des milliers d’agents de l’administration fiscale ont activement recours aux centres de statut, y compris dans le cadre de réunions d’équipe lors desquelles les réussites, les difficultés et les enseignements peuvent être identifiés pour orienter les prochaines étapes. La communication et le partage de données sont essentiels pour promouvoir des décisions fondées sur des données probantes, soutenir la réalisation des objectifs de l’administration et trouver des solutions aux éventuelles difficultés.
Les centres de statut ont permis d’accroître la confiance et les interactions au sein des équipes et dans l’ensemble de l’administration. L’accès à toutes les données et informations pertinentes permet d’attirer l’attention sur tout éventuel problème, de centrer les discussions sur la recherche de solutions et de définir des objectifs en connaissance de cause.
France – L’intelligence artificielle au service de la lutte contre la fraude à l’impôt sur les revenus fonciers
La direction générale des Finances publiques (DGFiP) a commencé à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour la détection de la fraude fiscale et les premiers résultats s’avèrent positifs.
La DGFiP utilise en particulier l’IA afin de calculer le niveau des loyers devant être déclarés aux fins de l’impôt sur le revenu découlant à la fois de biens possédés et mis en location. Un modèle a été créé afin d’estimer la valeur locative de chaque bien à partir d’un algorithme d’apprentissage automatique qui analyse et met en corrélation le montant des loyers déclarés, les caractéristiques des biens loués et les données socioéconomiques relatives aux quartiers dans lesquels ces biens sont situés (salaire médian, composition des foyers, densité de logements sociaux, etc.).
Ce modèle est alors appliqué à l’ensemble des bâtiments à usage d’habitation proposés à la location et le montant total estimé des loyers perçus par chaque propriétaire bailleur est comparé aux loyers déclarés, ce qui permet à la DGFiP de déceler toute fraude potentielle ou dissimulation partielle des revenus locatifs.
Il s’agit du premier modèle développé afin de cibler spécifiquement la fraude fiscale commise par des particuliers et son application aux dossiers sélectionnés pour vérification a permis une régularisation à la hausse dans près de 50 % des cas. Bien que le soutien de prestataires de service ait été nécessaire pour mener à bien ce projet, les compétences requises en matière de sciences des données ont depuis été développées au sein de la DGFiP.
Japon – L’intelligence artificielle et l’analytique de données dans le domaine de la fiscalité
L’administration fiscale japonaise œuvre à améliorer l’efficacité et le niveau de sophistication du recouvrement de l’impôt grâce à l’IA, et ce, afin de détecter les contribuables présentant un risque élevé de déclarer leurs revenus de façon erronée, mais aussi d’accroître ses recettes en prélevant davantage d’impôt.
L’administration fiscale recueille des données de sources très variées : déclarations fiscales et états financiers transmis par les contribuables, renseignements fournis par des tiers et informations issues de contrôles fiscaux. Ces données sont ensuite analysées à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique et d’analyse statistique de sorte à déterminer quels contribuables sont le plus susceptibles de manquer à leurs obligations de déclaration fiscale. À partir des résultats de cette analyse, l’administration fiscale est capable de réaliser des vérifications fiscales et des mesures de conformité avec davantage d’efficacité.
En 2022 par exemple, l’IA a permis de déterminer que le montant moyen d’impôt supplémentaire dû par contrôle de l’impôt sur les sociétés et sur la consommation pour les petites et moyennes entreprises était 40 % supérieur au montant d’impôt réellement perçu. Le problème réside en partie dans les difficultés rencontrées par les centres d’impôt régionaux pour joindre les contribuables, même après avoir cherché à les contacter par téléphone ou réalisé des visites en personne. L’IA est ainsi utilisée pour déterminer la méthode de contact à privilégier entre courriers, appels téléphoniques et visites en personne, en s’appuyant sur des informations comme l’historique des communications avec les contribuables et leurs déclarations fiscales.
Source : Australie (2024), Finlande (2024), France (2024) et Japon (2024).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180897 (consulté le 10 septembre 2024).
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 de l’impôt de l’OCDE a développé un Modèle de maturité de l’analytique de données (OCDE, 2022[7]) 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. Comme le montre le Graphique 6.2., ce modèle a été appliqué par plus de 40 administrations fiscales et les résultats des auto-évaluations ainsi réalisées permettent de guider et d’étayer leurs stratégies dans le domaine de l’analytique de données.
Source : OCDE (2022), Modèle de maturité de l’analytique de données, https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/comparative-analysis-of-tax-administrations/tax-maturity-models.html (consulté le 10 septembre 2024).
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.
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 1.7 % des entreprises (Tableau 6.11.). 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 6.3.).
Note : le tableau présente les pourcentages moyens dans les juridictions qui ont été en mesure de fournir ces informations.
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consulté le 10 septembre 2024).
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consulté le 10 septembre 2024).
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 montrent le Tableau 6.12. et le Tableau 6.13., 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, plus de 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 6.11.).
Les principaux critères déterminant la prise en charge des contribuables par des services dédiés aux gros contribuables ou leur inclusion à des programmes spécifiques aux gros contribuables et aux contribuables fortunés sont les suivants (par ordre d’importance) :
Gros contribuables : recettes/chiffre d’affaires, secteur économique et montant des impôts (tableau B.16) ;
Contribuables fortunés : actifs/patrimoine et revenus (tableau B.17).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180907 (consulté le 10 septembre 2024).
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux A.40 « Service/Programme dédié aux contribuables fortunés : présence d’une structure spécifique et recettes collectées », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180907 (consulté le 10 septembre 2024) et B.18 « Service/Programme dédié aux contribuables fortunés : fonctions, personnel et contribuables », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180915 (consulté le 10 septembre 2024).
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 6.9. 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 plutôt que de la cloisonner.
L’administration fiscale finlandaise mène systématiquement des activités de prospective et ses hauts responsables reçoivent par conséquent des informations sur ces activités quatre fois par an afin de déterminer si la stratégie en place doit être mise à jour.
Les groupes participant aux activités de prospective partagent également des données sur l’avenir qui sont utilisées par d’autres services de l’administration afin d’établir un panorama général de l’évolution de l’environnement opérationnel. Au nombre de sept, ces groupes sont spécialisés dans les domaines suivants : les relations avec les clients, l’expérience des contribuables et les parties prenantes ; l’évolution du travail ; les technologies ; l’expérience de l’utilisateur ; l’administration publique ; les enjeux politiques, économiques, sociologiques, technologiques, juridiques et environnementaux ; et les observations émanant du service à la clientèle.
Pour encourager leur utilisation généralisée, ces informations sont proposées dans le centre de statut de la direction. Des sessions autour d’un café sont par ailleurs organisées chaque mois afin d’aborder les activités de prospective en cours et de former le personnel de l’administration.
Les activités de prospective de l’administration fiscale contribuent ainsi à favoriser une culture de collaboration et bénéficient d’importants effets de réseau. Cette collaboration s’étend à d’autres autorités publiques et aux autorités fiscales d’autres pays, de sorte à disposer d’un aperçu précis de la situation actuelle et à identifier les difficultés à venir.
Source : Finlande (2024).
La planification des risques futurs nécessite également des administrations fiscales qu’elles relèvent un certain nombre de défis qui, s’ils n’étaient pas pris en compte, pourraient remettre en cause tous leurs efforts déployés. Face à la complexité et à l’évolution des lois et réglementations, des transactions numériques et des activités transfrontières, les administrations fiscales peuvent éprouver des difficultés à identifier et lutter efficacement contre les risques d’indiscipline fiscale. À cet égard, l’édition 2023 de l’enquête ISORA invitait les administrations fiscales à indiquer le niveau de complexité de différents défis en matière de gestion des risques d’indiscipline fiscale liés aux questions de fiscalité internationale.
Le Tableau 6.14. synthétise les vues des administrations fiscales et montre que ce sont les enjeux liés aux ressources humaines (RH) qui suscitent le plus d’inquiétude. Le recrutement de personnes disposant des compétences, de l’expérience et des connaissances adaptées pour gérer les questions de fiscalité internationale est une tâche perçue comme « très difficile » par plus de la moitié des administrations. Près de 40 % des administrations considèrent également qu’il est « très difficile » de fidéliser ces effectifs.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.22 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : caractérisation des défis liés aux questions de fiscalité internationale », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
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.
Faciliter les communications avec les contribuables peut également s’avérer particulièrement bénéfique, comme le montre l’exemple présenté dans l’Encadré 6.7.
L’un des principaux objectifs de l’agence fiscale espagnole (Agencia Estatal de Administración Tributaria, AEAT) consiste à promouvoir le respect spontané des obligations fiscales auprès des contribuables. L’AEAT a pour cela mis en place un projet de simplification du contenu et de la structure de ses communications avec les particuliers, basé sur les améliorations suivantes :
l’introduction d’une page de garde reprenant en termes simples les principales informations relatives au document communiqué, à son destinataire et aux actions demandées au contribuable ;
une réduction de la longueur des documents afin de rationaliser les informations ;
une simplification des formulaires de réponse joints pour faciliter la tâche des contribuables ;
la mise en place de services aux contribuables par téléphone (sur rendez-vous uniquement) et par messagerie en ligne.
Ce projet a déjà eu des retombées positives, dont une hausse du taux de réponse de 20.2 %, une amélioration de la réputation de l’AEAT et une diminution de la charge administrative pour ses agents.
Source : Espagne (2024).
Les administrations fiscales ont en outre à leur disposition des approches non axées sur les services susceptibles d’influer sur la discipline fiscale. Environ un tiers des administrations ont par exemple indiqué communiquer aux contribuables des informations sur les interventions de mise en conformité prédéfinies (voir le Tableau 6.15.). 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.
Pourcentage d’administrations mettant en œuvre ce type d’intervention
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.26 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : interventions avant le dépôt des déclarations », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
Les administrations ont également indiqué contacter les contribuables par courrier postal, par messagerie électronique et sur les réseaux sociaux afin de leur rappeler leurs obligations fiscales et les encourager à s’y conformer. Ces communications peuvent être mises en œuvre par l’envoi massif d’un message générique ou sous la forme de courriers préventifs personnalisés adressés aux contribuables ayant déjà manqué à certaines obligations fiscales par le passé. La mise en place d’appels téléphoniques aux contribuables considérés à haut risque est également une pratique adoptée par certaines administrations.
Dans le cas des grandes entreprises, les administrations fiscales ont également indiqué avoir recours à des programmes de discipline fiscale fondée sur la coopération, ainsi qu’à des accords préalables en matière de prix de transfert. Ces approches de lutte contre l’indiscipline fiscale sont décrites plus en détail dans le chapitre 8.
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.
Près de la moitié des administrations déclarent employer des chercheurs en sciences comportementales (voir le tableau 10.4.) et le rapport Behavioural Insights for Better Tax Administration: A Brief Guide, élaboré en 2021 par la Communauté d’intérêts sur les approches comportementales du Forum sur l’administration de l’impôt de l’OCDE, en présente de nombreux exemples pratiques (OCDE, 2021[8]).
Australie – Modernisation des modèles de gestion des risques liés aux taxes sur les produits et services
Le projet de modernisation des modèles de gestion des risques liés aux taxes sur les produits et services (Contemporising Goods and Services Tax Risk Models, CGRM) a permis le développement d’un système d’envoi de messages en temps quasi réel pour la déclaration des taxes sur les produits et services, et ce, afin de prévenir les problèmes de discipline fiscale avant qu’ils n’apparaissent, en soutenant les contribuables qui souhaitent remplir dûment leurs obligations et en les aidant à limiter les anomalies potentielles.
Les modèles basés sur les données développés par l’ATO contribuent à réduire les erreurs que peuvent commettre les contribuables lors de l’enregistrement en ligne de leurs déclarations d’activité commerciale (Business Activity Statements, BAS).
L’ATO s’appuie sur les données disponibles pour déterminer les erreurs probables ou identifiées dans les BAS soumises en ligne, puis génère un message incitatif invitant les contribuables concernés à vérifier leurs BAS avant d’envoyer toute demande de remboursement.
Ce modèle reflète l’un des axes prioritaires du plan de l’ATO consacré aux entreprises pour 2023-24 (ATO Corporate Plan), lequel vise à améliorer les performances des petites entreprises en matière de fiscalité grâce à une approche donnant la primauté au numérique et à la diffusion d’orientations générées automatiquement pour minimiser les erreurs.
Ce cadre pourra être élargi à l’avenir de sorte à inclure de nouveaux messages incitatifs personnalisés qui aideront les contribuables à éviter les écueils.
Cette initiative a produit des résultats impressionnants dès les deux premières années :
Première année (2021-22) : 196 000 messages incitatifs ont été envoyés à 102 000 contribuables. Cet effort initial a permis aux contribuables de rectifier d’éventuelles erreurs avant de soumettre leurs BAS et s’est traduit par l’autocorrection et la sécurisation de 51.1 millions AUD de recettes.
Deuxième année (2022-23) : 543 000 messages incitatifs ont été envoyés à 217 000 contribuables. Cet effort initial a permis aux contribuables de rectifier d’éventuelles erreurs avant de soumettre leurs BAS et s’est traduit par l’autocorrection et la sécurisation de 43.2 millions AUD de recettes.
République populaire de Chine – Promotion de la discipline fiscale grâce aux éclairages comportementaux
De nouvelles méthodes fondées sur les approches comportementales ont été déployées en République populaire de Chine (ci-après la « Chine ») dans le cadre du processus de déclaration fiscale. L’administration d’État des impôts (State Taxation Administration, STA) a testé l’envoi de différents types de messages et de rappels aux contribuables dans le but d’augmenter le nombre de déclarations fiscales déposées.
Compte tenu de l’immensité du territoire chinois et des différences régionales en termes de comportement, plusieurs provinces ont été choisies pour prendre part à une première série d’essais. Cette expérience pilote a révélé que la diffusion de messages et de rappels par téléphone, par SMS et via l’application officielle consacrée à l’impôt sur le revenu a permis une augmentation de 13 % du nombre déclarations déposées. La STA a par ailleurs constaté que les contribuables issus des milieux socioéconomiques les plus favorisés étaient davantage susceptibles de répondre favorablement aux messages et rappels les incitant à déposer leurs déclarations fiscales. Il est également apparu que les messages employant un ton positif (soit encourageant les contribuables à remplir leurs déclarations fiscales) étaient plus efficaces que les messages employant un ton négatif (soit rappelant aux contribuables les conséquences d’un défaut de déclaration et les pénalités encourues).
République slovaque – Notifications en ligne visant à favoriser le respect des obligations fiscales
La République slovaque encourage ses contribuables à s’acquitter spontanément de leurs obligations fiscales en leur adressant des notifications en ligne. Ces notifications peuvent avoir pour objet de leur rappeler de payer un impôt et tout autre créance en souffrance, ou de signaler d’éventuelles erreurs dans leurs déclarations fiscales afin qu’ils puissent les corriger. Ce dispositif concerne aussi bien les particuliers que les entreprises.
La notification en ligne des contribuables permet à l’administration fiscale d’augmenter à peu de frais le niveau de respect spontané des obligations fiscales des contribuables et par là même de renforcer l’efficacité de ses activités. Elle permet en outre aux contribuables de faire part de leurs éventuels commentaires et d’améliorer ainsi la qualité des services aux contribuables proposés par l’administration fiscale.
Türkiye – Recours aux éclairages comportementaux pour renforcer la discipline fiscale
Les services proposés par l’administration fiscale turque font l’objet d’une forte demande. Afin de garantir aux contribuables une réponse rapide et de réduire la charge de travail de ses agents, l’administration turque a expérimenté l’utilisation d’éclairages comportementaux afin d’envoyer des SMS à certains groupes et améliorer ainsi le niveau de discipline fiscale :
Contribuables redevables de l’impôt sur le revenu des personnes physiques : des SMS ont été envoyés aux contribuables qui n’avaient pas payé leur impôt sur le revenu afin de leur rappeler la date limite de la période de déclaration. Une fois cette échéance passée, les contribuables n’ayant pas déposé de déclaration ont été identifiés et un nouveau message expliquant la procédure à suivre leur a été adressé. Les contribuables qui avaient déposé leur déclarations sans pour autant effectuer de paiement ont quant à eux reçu un message exposant la procédure de règlement et faisant état de leurs dettes en cours.
Contribuables détenteurs de véhicules motorisés : des SMS ont été adressés aux contribuables concernés afin de les informer du début de la période de déclaration. Les contribuables en défaut de paiement ont quant à eux reçu des messages de rappel à intervalles réguliers, et ce, jusqu’à la fin de la période de déclaration. Une fois cette échéance passée, des messages de remerciement ont été envoyés aux contribuables ayant dûment réglé leurs impôts.
Source : Australie (2024), République populaire de Chine (2024), République slovaque (2024) et Türkiye (2024).
Programmes de notation des contribuables
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. présente les dernières évolutions relatives à ce type de programmes.
Géorgie – Programme de notation du comportement des contribuables
Pour favoriser la confiance et le dialogue entre les autorités fiscales et les contribuables, la Géorgie a mis en place un programme de notation du comportement des contribuables. Ce programme évalue leur niveau général de discipline fiscale et vise à améliorer le respect des obligations fiscales en favorisant la responsabilisation des contribuables en matière de paiement de l’impôt. Il concerne principalement les contribuables assujettis à la TVA et les entreprises de taille moyenne.
Pour mesurer le niveau de conformité des contribuables, ce programme s’appuie sur les quatre indicateurs suivants :
Enregistrement fiscal ;
Déclaration des revenus dans les délais impartis ;
Exactitude et exhaustivité des informations déclarées ;
Responsabilité budgétaire.
Les contribuables sont notés sur une échelle de 10 points et disposent au départ du montant maximal de points. Des points sont ensuite déduits en fonction du degré de conformité des contribuables à ces indicateurs. Les explications correspondantes sont en outre disponibles en ligne. Des évaluations sont réalisées chaque mois et les contribuables peuvent consulter leur notation depuis un portail en ligne, ainsi qu’un historique des notations pour les exercices antérieurs. Les contribuables ont aussi la possibilité de faire part de leurs commentaires sur la notation obtenue à partir d’un formulaire dédié. Des projets sont à l’étude pour permettre aux contribuables de partager leurs notations avec des publics spécifiques, voire de les rendre accessibles à tous.
Lettonie – Système de notation des contribuables
La Lettonie a adopté un dispositif de notation des contribuables pour les entreprises afin de leur permettre 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.
Les différents niveaux de performance sont les suivants :
A - Bonne performance – Contribuables fiables susceptibles d’être de bons partenaires de coopération.
B - Possibilités d’améliorations – Contribuables remplissant leurs obligations de façon générale, avec une marge progression possible. Ces contribuables pourraient être de bons partenaires, mais une évaluation est nécessaire en termes de coopération afin de déterminer si l’entreprise enregistre ou non des créances fiscales importantes.
C - En infraction – Contribuables exclus du registre des assujettis à la TVA ou dont l’activité économique est suspendue.
N - En inactivité – Contribuables n’enregistrant aucune activité économique.
J - Nouvelle inscription – Contribuables ayant créé leur activité au cours des six derniers mois.
Les indicateurs sur lesquels s’appuient ces notations sont les suivants :
Données d’enregistrement : possible procédure de faillite engagée, possible suspension de l’activité économique, possible exclusion du registre des assujettis à la TVA et antécédents des dirigeants en matière de discipline fiscale.
Dépôt des déclarations et rapports dans les délais impartis.
Paiement de l’impôt à échéance et en intégralité (en cas de créance, paiement échelonné de la dette fiscale).
Pénalités (part limitée des amendes par rapport au montant total des paiements ; les pénalités ne concernent pas à des infractions graves).
Évaluation des salaires (comparaison avec le salaire moyen du secteur ou de la région ; des salaires anormalement bas sont le signe d’un risque de salaires non déclarés, ce qui peut affecter la notation à la baisse).
Informations indiquant des infractions (risques décelés lors d’évaluations des risques ou renseignements reçus dans le cadre d’échanges internationaux d’information).
Ces indicateurs permettent aux entreprises de comprendre sur quels aspects et de quelle manière elles peuvent améliorer leur notation. L’administration fiscale propose son soutien aux entreprises les mieux notées, mais applique des restrictions aux entreprises affichant une notation de niveau C.
Lituanie – Utilisation des profils de risque pour évaluer les risques d’indiscipline fiscale
L’administration fiscale lituanienne (Valstybinė Mokesčių Inspekcija, VMI) s’est dotée d’un système de profils internes de risque du contribuable (RISKIS) et de profils fiscaux externes (profils clients). Ces profils permettent une évaluation rapide, pratique et complète du comportement des contribuables grâce à l’utilisation de critères de risques et la visualisation de données agrégées.
Les RISKIS reposent sur 36 critères permettant de déterminer quels contribuables sont susceptibles de ne pas payer leurs impôts dans les délais impartis. Ces critères portent sur cinq aspects spécifiques : l’enregistrement, le dépôt de déclarations, le comportement, le contrôle et le paiement. Les résultats pour chaque critère sont affichés sur le principe des feux de signalisation : le rouge indique un risque élevé, l’orange représente un risque modéré et le vert signifie l’absence de risque. Le gris est quant à lui utilisé lorsqu’un contribuable ne peut être évalué sur la base du critère concerné. Des données pertinentes sont proposées pour chacun des critères afin de fournir des informations factuelles sur les motivations de la notation obtenue. Par exemple, si une anomalie est détectée en raison d’un défaut de déclaration fiscale, le nom du formulaire en question et l’échéance correspondante seront affichés. Les différents graphiques et schémas proposés permettent aux utilisateurs de comprendre facilement le profil de risque de chaque contribuable. Les profils RISKIS offrent également une représentation graphique des dépendances.
Les profils clients reposent quant à eux sur 21 critères, comparables à ceux utilisés pour les profils RISKIS. La principale différence réside dans le fait que les profils clients peuvent être consultés par les contribuables concernés et leur donnent ainsi un aperçu des types de comportements considérés comme présentant un risque par la VMI. Toutes les entreprises ont accès à leur profils de contribuable et peuvent ainsi prendre des mesures afin d’atténuer les risques, d’opérer les modifications nécessaires et d’apparaître comme des entités moins risquées. Les entreprises ont également la possibilité de partager les informations de leur profil client avec des tiers.
Les montants forfaitaires des créances fiscales et des plans de règlement sont également inclus dans les profils RISKIS et les profils clients. L’ensemble des données pour ces deux types de profils sont en outre mises à jour de façon quotidienne.
République slovaque – Indice de fiabilité fiscale
Pour favoriser le respect des obligations fiscales, la République slovaque utilise un indice de fiabilité fiscale pour déterminer le niveau de conformité des entités imposables assujetties à l’impôt sur le revenu depuis au moins deux ans. Les contribuables sont évalués en fonction d’une série de critères dont les défauts de paiement de l’impôt, le dépôt tardif de déclarations fiscales ou encore les résultats des contrôles fiscaux. Sur la base d’un système de points, les contribuables se voient automatiquement affecter l’une des notations suivantes :
Très fiable
Fiable
Peu fiable
Non évalué
Une fois cette notation établie, elle est publiée en ligne et visible par tous. Les contribuables ont toutefois la possibilité de contester le résultat de cette évaluation. Pour récompenser les comportements vertueux et encourager la discipline fiscale, les contribuables les mieux notés bénéficient de certains avantages, comme une réduction de 50 % de la redevance inhérente à l’émission d’un avis contraignant. Des restrictions sont en revanche imposées aux contribuables considérés peu fiables, comme des délais plus courts pour l’envoi de documents nécessaires aux enquêtes ou contrôles fiscaux.
Source : Géorgie (2024), Lettonie (2024), Lituanie (2024) et République slovaque (2024).
Lutter contre l’indiscipline fiscale
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’algorithme (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 (voir également le Tableau 6.16.). L’Encadré 6.10. décrit certaines des avancées les plus récentes dans ce domaine.
Pourcentage d’administrations mettant en œuvre ce type d’intervention
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.27 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : interventions après le dépôt des déclarations, et mesure de l’efficacité des interventions », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
Australie – Moteur automatisé d’identification des groupes et réseaux
Le moteur automatisé d’identification des groupes et réseaux (Automated Network and Grouping Identification Engine, ANGIE) est une base de données orientées graphe automatisée et fondée sur des règles, s’appuyant sur les informations provenant d’un ensemble de sources internes et externes afin d’aider les agents de l’ATO à identifier et visualiser les réseaux et structures de groupes complexes, et à comprendre les relations qui existent entre des entités et les membres de groupes.
L’ANGIE remplace les systèmes existants utilisés pour établir des liens entre clients à partir des relations connues, et ce, dans des groupes définis (désignés par l’expression « groupes de clients »). Il affecte ensuite ces groupes à des populations afin qu’il soient examinés par les agents du service de l’ATO compétent en fonction du niveau de risque et leur permet de :
dresser un aperçu précis, dynamique et personnalisable des populations et groupes de clients ;
détecter les changements au sein d’un groupe de clients ou d’une population, y compris en termes d’entrées et de sorties ;
visualiser et analyser la structure des groupes sur la durée et identifier automatiquement les évolutions importantes sur des périodes données ;
interagir avec les bons contribuables en identifiant précisément les groupes de clients et en exerçant un contrôle efficace ;
identifier les risques potentiels en déterminant les sources de revenu, les actifs détenus et les changements structurels.
L’ATO continue de développer l’ANGIE afin d’intégrer en priorité des analyses plus sophistiquées, des outils de visualisation plus puissants et un éventail plus large de populations. Ces évolutions permettront d’améliorer les performances, la fiabilité, la pertinence et la visibilité de l’ATO dans son ensemble, et de garantir ainsi que l’administration sera en mesure de mieux appréhender les comportements émergents et les réseaux toujours plus complexes.
Belgique – Système opérationnel intégré de données
La Belgique a mis en place un système opérationnel intégré de données (Data Integrated Operational System, DIOS) visant à permettre aux agents du service public fédéral Finances de remplir plus efficacement leurs missions quotidiennes. Le DIOS est une base de données sur les contribuables entièrement intégrée à partir de laquelle l’utilisateur peut extraire toutes les informations dont il a besoin pour réaliser les analyses nécessaires, et ce, de façon centralisée. Le DIOS offre les fonctionnalités suivantes :
Les moteurs de recherche permettent de retrouver des contribuables à partir d’informations même incomplètes ou erronées (sans données d’identification exactes). Un contribuable peut également être identifié par l’intermédiaire d’autres dossiers, même s’il n’en est pas l’objet principal.
La fonction d’analyse de réseau permet à l’utilisateur de bénéficier d’une représentation visuelle du réseau d’un contribuable.
L’outil d’analyse des fiches de notation détecte automatiquement les comportements potentiellement suspects directement ou indirectement liés à un contribuable ou détenteur d’une licence.
Les utilisateurs peuvent exporter les données sous forme de rapports standardisés afin de partager les résultats de leurs enquêtes de manière simple et facile à comprendre.
Différents projets d’exploration des données ont été intégrés au système afin d’améliorer et d’optimiser l’utilisation des données de veille économique.
Canada – Programme de rapprochement des revenus de sources étrangères
L’Agence du revenu du Canada (ARC) a intégré à son programme de rapprochement des revenus de sources étrangères les données produites en vertu de la norme commune de déclaration (NCD) et de la Loi relative au respect des obligations fiscales concernant les comptes étrangers (Foreign Account Tax Compliance Act, FATCA).
Le rapprochement des revenus de sources étrangères concerne principalement les résidents particuliers canadiens présentant des risques de revenus non déclarés dans des pays étrangers et repose sur une comparaison entre les informations fournies dans les déclarations de revenus et des données de sources étrangères.
Un projet pilote a été mis en œuvre en 2023 afin d’augmenter la portée du rapprochement des revenus de sources étrangères grâce aux flux de données issues de la NCD et de la FATCA, tout en prévoyant l’examen de revenus potentiellement non déclarés dans 27 juridictions. Il a permis d’identifier environ 2 000 formulaires FATCA et NCD liés à des contribuables susceptibles de ne pas avoir inclus des intérêts et dividendes dans leurs déclarations. Ce projet pilote a produit des résultats positifs et ainsi offert un bon retour sur investissement.
Le programme de rapprochement des revenus de sources étrangères continuera d’intégrer les flux de données FATCA et NCD, d’assurer un suivi des performances de ces fichiers et d’étudier les possibilités de développement, le cas échéant.
Italie – Utilisation de modèles prédictifs dans le cadre des travaux liés à la discipline fiscale
Pour faciliter ses missions en matière de discipline fiscale, l’administration fiscale italienne a mis au point un modèle prédictif destiné à classer les contribuables en fonction de leur niveau de respect des obligations fiscales. Ce modèle s’appuie sur les données de contrôles fiscaux passés et génère un ensemble de notations utilisées pour classer les dossiers par ordre de priorité afin que soient réalisées des vérifications complémentaires.
Le processus déterminant quels contribuables feront l’objet d’un contrôle fiscal comporte plusieurs étapes :
1. Une évaluation des risques visant à détecter les comportements suspects et à identifier les cas présentant un risque élevé en vue d’un examen approfondi.
2. Une enquête sur ces cas à haut risque, consistant notamment en l’envoi d’un questionnaire aux intéressés ou d’une demande directe d’éclaircissements afin de lever d’éventuels doutes.
3. En cas d’infraction à la législation fiscale détectée au cours de cette enquête, l’administration demandera officiellement au contribuable concerné de régler un montant calculé en fonction de l’infraction visée.
4. Les contribuables peuvent choisir de payer directement cette somme ou d’engager une procédure de contentieux.
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 (2024), Belgique (2024), Canada (2024) et Italie (2024).
Sur la base de ces outils et techniques, une administration fiscale peut demander un complément d’informations (voir le Tableau 6.16.) 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.
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 6.17., près de 80 % 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 60 % 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
environ 85 % y ont recours après le dépôt des déclarations.
Pourcentage d’administrations adoptant ce type d’approche
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau A.86 « Vérifications et contrôles : contrôles de conformité par des moyens électroniques », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180894 (consulté le 10 septembre 2024).
Le type d’action mise en œuvre peut varier selon la gravité de chaque dossier et, comme l’illustre le Tableau 6.18., près de 90 % des administrations ont établi un cadre formel pour les interventions de discipline fiscale (ou sont en cours de développement d’un tel cadre), lequel cadre associe des vérifications traditionnelles à un système basé sur des catégories d’interventions, et offre ainsi une réponse cohérente et appropriée aux risques et aux comportements des contribuables.
Plus de 85 % des administrations indiquent apporter une réponse proportionnée à l’indiscipline fiscale, en appliquant par exemple des amendes et des pénalités progressives reflétant le degré de coopération des contribuables ou leurs antécédents en matière de respect des obligations fiscales. Environ 80 % des administrations indiquent par ailleurs que les contribuables peuvent bénéficier d’une certaine indulgence s’ils signalent d’éventuelles erreurs et omissions de manière précoce ou s’ils apportent leur entière coopération à l’administration fiscale (voir le Tableau 6.18.).
Pourcentage d’administrations adoptant ce type d’approche
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.25 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : cadre d’intervention de l’administration fiscale », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
France – Projet de lecture optique des déclarations de succession
Le projet de lecture optique des déclarations de succession lancé par la DGFiP constitue une avancée importante dans l’amélioration du traitement administratif de ces formulaires à des fins fiscales. Cette initiative associe la technologie avancée de reconnaissance optique de caractères (Optical Character Recognition, OCR) avec les dernières technologies d’intelligence artificielle générative afin d’extraire et d’analyser les données financières contenues dans les déclarations de succession.
Ces déclarations, qui détaillent les actifs et les passifs d’une personne décédée, sont particulièrement complexes dans la mesure où elles contiennent tout un ensemble d’informations diverses, allant des détails personnels du défunt aux produits financiers qu’il détenait et qui pourraient avoir des conséquences fiscales. La capacité à interpréter et classifier ces informations avec précision s’avère essentielle pour une évaluation correcte et une perception adéquate des droits de succession.
La technologie d’OCR utilisée dans le cadre de ce projet a été adaptée pour prendre en charge le contenu particulièrement dense et souvent manuscrit des déclarations de succession. Elle permet d’extraire les informations nécessaires au calcul de l’impôt et apporte ainsi une réponse à deux des principaux défis en matière de fiscalité, à savoir la classification et l’analyse des actifs financiers.
L’IA générative améliore encore ce processus en interprétant les différents styles d’écriture et la terminologie juridique. Cette technologie reconnaît et interprète les termes spécifiques définissant les relations familiales et le contexte juridique des successions, et facilite la création d’une cartographie précise des lignées de succession et l’établissement des responsabilités fiscales de chaque héritier.
Cette initiative a permis une amélioration considérable des capacités de la DGFiP en matière d’application des réglementations et de la législation fiscale, et renforcé son efficacité dans ces activités. Par la numérisation et la structuration de la masse de données contenues dans les déclarations de succession, les risques d’erreur et d’évasion fiscale ont été réduits, favorisant ainsi le développement d’un système fiscal plus conforme et efficace.
Singapour – Modèle d’intermédiaire de fraude des sociétés éphémères
La fraude des sociétés éphémères (FSE) présente un risque important pour les finances publiques. Il s’agit d’une forme de fraude fiscale à la TVA ou à la taxe sur les produits et services (TPS) par laquelle un fournisseur malveillant collecte la TVA/TPS auprès de ses clients pour les ventes réalisées, mais sans la reverser aux autorités fiscales. En aval de la chaîne des transactions, les clients assujettis continuent quant à eux de demander des remboursements de TVA/TPS auprès des autorités fiscales pour les achats réalisés.
Pour lutter contre la fraude à la TVA/TPS, l’administration fiscale de Singapour (Inland Revenue Authority of Singapore, IRAS) s’est appuyée sur l’intelligence artificielle afin de développer une solution d’apprentissage automatique, le modèle d’intermédiaire de fraude des sociétés éphémères, destinée à détecter de manière préventive les entités agissant comme intermédiaires dans le cadre de FSE. Ce modèle permet à l’IRAS d’intervenir de façon précoce et d’interrompre la chaîne des transactions avant que d’autres actes frauduleux ne puissent être commis. Cette approche contredit la notion selon laquelle la FSE ne pourrait uniquement être détectée à la fin de la chaîne des transactions, lorsque les exportateurs cherchent à obtenir un remboursement indu de TVA/TPS.
Dans la mesure où le modèle cible directement les entités intermédiaires mises en place pour rendre opaque la chaîne des transactions de FSE, l’IRAS est capable d’identifier les entités complices et de mettre au jour l’intégralité de cette chaîne bien plus rapidement. L’IRAS a testé l’utilisation d’un outil d’apprentissage automatique appelé « DataRobot » afin d’évaluer les performances de différents modèles fondés sur différents algorithmes et de déterminer lequel offrait les meilleurs résultats. À ce jour, ce modèle d’intermédiaire de FSE a produit des résultats encourageants et apparaît trois fois plus efficace dans la détection des entités intermédiaires que les méthodes traditionnelles.
Source : France (2024) et Singapour (2024).
Dès lors qu’une incohérence ou anomalie a été identifiée ou que des échanges complémentaires avec un contribuable n’ont pas permis de corriger l’erreur ou le problème potentiel d’indiscipline fiscale visé, les administrations fiscales sont susceptibles d’engager une procédure de vérification. La portée et le degré de détail de cette vérification peut dépendre du problème concerné et des conclusions des échanges préalables avec le contribuable. Le Tableau 6.19. montre que la grande majorité des administrations fiscales ont à leur disposition différents mesures de vérification.
Pourcentage d’administrations adoptant ce type d’action
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.28 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : actions répressives après le dépôt des déclarations », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
Inde – Prévention des demandes de remboursement à haut risque
Afin de réduire le nombre de demandes de remboursement irrégulières, la direction indienne des impôts tire parti de son système de renseignement et d’exploration des données pour réaliser des analyses fondées sur des règles spécifiques aux remboursements à haut risque (RHR). Elle partage ensuite les résultats de ces analyses avec le Centre de traitement centralisé (CTC) chargé d’assurer la gestion les déclarations de revenu. Le CTC suspend alors les remboursements visés jusqu’à ce que les contribuables confirment la régularité de leurs demandes de remboursement ou qu’ils modifient leurs déclarations. Grâce à cette approche, un grand nombre de contribuables ont réduit le montant de leurs demandes de remboursement.
Divers problèmes sont toutefois apparus au fil du temps, comme des retards dans le traitement des déclarations, une hausse du montant des intérêts payés par l’État sur les versements différés, une augmentation des charges d’intérêts imposées par l’État sur les paiements tardifs, etc. Par ailleurs, en raison de l’introduction d’une législation prévoyant des déductions supplémentaires, il s’avérait nécessaire d’adopter une nouvelle approche.
Dans le cadre cette nouvelle approche, les règles spécifiques aux RHR continuent d’être appliquées, mais lorsqu’un contribuable ne donne pas suite à une demande de complément d’information dans le délai défini, sa demande de remboursement est partagée avec les agents d’évaluation juridictionnels. Ces derniers déterminent alors si le remboursement peut être autorisé ou si un examen plus approfondi est nécessaire.
Lettonie – Simplification des instructions
Depuis 2023, la Lettonie a simplifié la manière dont elle mène ses inspections fiscales en passant de différents types de vérifications à un seul, à savoir le contrôle fiscal. Cette évolution facilite la collaboration avec les contribuables et permet une amélioration des niveaux de discipline fiscale.
Ce type de contrôle consiste dans un premier temps à vérifier certaines incohérences spécifiques, puis à donner aux contribuables la possibilité de fournir une explication avant d’apporter les modifications nécessaires. Si, lors du contrôle fiscal, des anomalies non corrigées sont détectées, le contribuable est informé des modalités de remboursement correspondant à ces anomalies et des pénalités de retard applicables. Ces informations sont réunies dans un compte rendu de contrôle fiscal.
Une pénalité est appliquée en cas de manipulation frauduleuse de caisses enregistreuses et des amendes sont prévues si des infractions importantes à la législation fiscale sont détectées.
Les contribuables ont également la possibilité de signer un accord volontaire de paiement dans les premières phases d’un contrôle fiscal et de bénéficier ainsi d’une réduction du montant des amendes jusqu’à 85 %, voire d’une exonération totale dans certains cas.
Source : Inde (2024) et Lettonie (2024).
Sanctions administratives en cas de non-déclaration par le contribuable
En cas de manquement aux obligations de divulgation d’informations ou de fausse déclaration, les administrations fiscales ont généralement à leur disposition toute une gamme de sanctions. L’objectif de ces sanctions consiste à dissuader les comportements relevant de l’indiscipline fiscale, à inciter au respect de certaines dispositions légales (le dépôt de déclarations fiscales, par exemple) et à pénaliser les contribuables indélicats.
Comme l’illustre le Tableau 6.20., la quasi-totalité des administrations fiscales imposent des sanctions administratives en cas de non-déclaration par les contribuables. Dans ce cas, elles appliquent le plus souvent le même cadre commun de sanctions utilisé pour les principaux types d’impôts. Près de 80 % des administrations tiennent compte du niveau de culpabilité des contribuables et un pourcentage similaire d’administrations sont dans certaines circonstances habilitées à annuler ou réduire les sanctions encourues. Un quart d’entre elles ont également la possibilité de rendre publiques des informations sur les contribuables ayant fait l’objet d’une sanction administrative pour défaut de déclaration.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.38 « Sanctions administratives en cas de non-déclaration par le contribuable : application et principaux dispositifs », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180918 (consulté le 10 septembre 2024).
S’appuyant sur les données de l’enquête ISORA 2023, cette première partie du chapitre 6 visait à donner un aperçu complet des approches adoptées par les administrations en matière de gestion des risques d’indiscipline fiscale. Elle visait également à examiner leurs travaux en faveur d’une meilleure compréhension et d’un meilleur traitement de ces risques, ainsi que la façon dont les données et les sciences des données soutiennent ces processus, avant de s’intéresser aux mesures mises en œuvre pour prévenir les infractions et y remédier.
En ce qui concerne la prévention et le traitement 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 7). Malgré le volume important de données recueillies dans le cadre de l’enquête périodique ISORA 2023, il convient de rappeler que cette première partie ne présentait qu’un échantillon des travaux mis en œuvre par les administrations pour assurer le respect des obligations fiscales.
La partie suivante de ce chapitre offre un aperçu des mesures prises par les administrations en faveur de la discipline fiscale et de leur évolution au cours des dernières années.
Mesurer l’efficacité des interventions en matière de discipline fiscale s’avère important à plusieurs titres, y compris pour optimiser l’affectation des ressources, améliorer le rapport coût-efficacité des interventions ou encore élaborer des interventions plus pertinentes et plus ciblées.
Comme le montre le Tableau 6.21., environ 70 % des administrations mesurent l’efficacité des interventions mises en œuvre avant la réalisation d’un contrôle fiscal. Ces approches incluent notamment le recours à des modèles statistiques pour évaluer les effets des interventions (taux de redressement, dépôts de déclarations supplémentaires, etc.), l’utilisation des sciences comportementales (p. ex., courriers incitatifs à destination de groupes témoins) ou encore le recensement du nombre de dossiers transmis pour vérification.
Une part importante des administrations ont par ailleurs établi des indicateurs afin de déterminer l’efficacité de leurs activités de contrôle, lesquels indicateurs sont principalement axés sur les vérifications fiscales ayant abouti à un résultat positif (93 %), puis sur le nombre de vérifications complémentaires effectuées (88 %) et enfin sur la portée de ces vérifications (74 %). D’autres indicateurs sont également utilisés, comme le nombre de litiges n’ayant donné lieu à aucune sanction suite à un contrôle, les changements positifs observés dans le comportement des contribuables suite à un contrôle ou toute autre intervention, ainsi que l’incidence du respect spontané des obligations fiscales des autres contribuables exerçant leurs activités dans le même secteur.
Dans les sections suivantes sont examinés certains indicateurs de performance liés aux vérifications fiscales et aux enquêtes en matière de délinquance fiscale.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableaux B.27 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : interventions après le dépôt des déclarations, et mesure de l’efficacité des interventions » et B.29 « Gestion des risques d’indiscipline fiscale : indicateurs d’efficacité de l’action répressive », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180916 (consulté le 10 septembre 2024).
Vérifications
Les taux d’ajustement des vérifications sont en moyenne restés stables entre 2018 et 2022 (voir le Tableau 6.22.). Le Graphique 6.4. montre toutefois que ces taux varient de manière importante selon les administrations considérées dans ce rapport.
L’ampleur des vérifications ressort également de l’examen des redressements effectués. En moyenne, les redressements établis à la suite de vérifications représentent entre 3.4 % et 4.4 % des recettes totales collectées. Cette proportion n’a que peu évolué sur la période 2018-20, mais a enregistré une baisse en 2021 et 2022 (voir le Tableau 6.22.). 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 6.5.).
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 2022. Le nombre de juridictions pour lesquelles des données étaient disponibles est indiqué entre parenthèses.
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180903 (consulté le 10 septembre 2024).
La ventilation par type d’impôt montre que le ratio entre les redressements effectués et les impôts recouvrés est plus élevé dans le cas de l’impôt sur les sociétés (IS). En moyenne, la part des redressements établis au titre de l’IS en pourcentage du montant de l’IS recouvré est d’environ 6 %. Dans le cas de la TVA, ce pourcentage est d’environ 3.5 %. Les taux relatifs à ces deux impôts applicables aux sociétés sont bien supérieurs à l’impôt sur le revenu des personnes physiques (1.6 %) et à l’impôt à la source prélevé par les employeurs (1 %) (voir le Graphique 6.6.).
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 6.7.). En moyenne, les services/programmes dédiés aux gros contribuables contribuent ainsi à hauteur d’environ 30 % au total des redressements établis suite à des vérifications (voir le Tableau 6.11.).
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180903 (consulté le 10 septembre 2024).
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau D.46 « Ratios de vérification : taux de détection et redressements établis », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180903 (consulté le 10 septembre 2024).
Note : les données relatives à l’IS pour l’Inde et le Kenya ont été exclues du calcul car elles fausseraient les ratios moyens.
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180903 (consulté le 10 septembre 2024).
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (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 », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consulté le 10 septembre 2024).
Japon – Numérisation des demandes envoyées aux établissements financiers
Chaque année, l’administration fiscale japonaise adresse aux établissements financiers environ six millions de demandes d’information sur les dépôts et l’épargne de contribuables dans le cadre des procédures de vérification et de recouvrement de l’impôt.
Jusqu’au mois d’octobre 2021, l’administration procédait à ces demandes par courrier postal ou à l’occasion de visites sur site. Ces demandes sont désormais réalisées en ligne. Ce changement de méthode a permis de raccourcir de plusieurs semaines à 2.3 jours le délai de réponse moyen des établissements financiers pour une demande écrite. Par ailleurs, en supprimant la nécessité d’une correspondance écrite ou d’échanges sur site la charge administrative pesant à la fois sur l’administration fiscale et les établissements financiers a été considérablement réduite. L’administration fiscale compte poursuivre ses efforts pour augmenter le nombre d’établissements financiers qui prennent en charge ce service et élargir encore le recours aux demandes en ligne.
Portugal – Procédure de vérification numérique
Au Portugal, la procédure de vérification a fait l’objet d’une importante transformation numérique afin d’instaurer un environnement entièrement sans papier. Cette évolution passe par la numérisation complète de la documentation associée aux procédures de vérification fiscale. L’adoption de méthodologies numériques a permis d’améliorer l’efficacité des procédures de vérification douanière et fiscale, tout en facilitant et en renforçant la traçabilité et le contrôle du début à la fin des procédures.
Ceci s’est également traduit par une amélioration de la viabilité de l’autorité portugaise des impôts et des douanes. En réduisant la dépendance au papier et par là même la nécessité d’archives physiques, cette initiative a généré d’importantes baisses de coûts, tout en soutenant les efforts de préservation de l’environnement.
Ce projet offre en outre aux contribuables les avantages suivants :
Une transparence accrue. La procédure de vérification s’accompagne d’une documentation détaillée et est accessible étape par étape à partir de l’espace réservé aux contribuables sur le site internet de l’autorité des impôts et des douanes. Cette transparence renforcée contribue à accroître la confiance et la responsabilité tout au long du processus de vérification.
Une communication simplifiée. Les canaux de communication entre les contribuables et l’autorité des impôts et des douanes ont été adaptés pour fonctionner exclusivement dans le domaine numérique. Cette approche rationnalisée raccourcit les délais des procédures de vérification, favorise l’efficacité et accélère la résolution des contentieux fiscaux.
Source : Japon (2024) et Portugal (2024).
Enquêtes sur les délits fiscaux
Comme indiqué au chapitre 2, un peu plus de la moitié 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 6.23. 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 2022. Alors que le nombre de dossiers déférés pour poursuites était le même en 2018 et 2019, un recul significatif a été enregistré depuis 2020.
Les données au niveau des juridictions reflètent également ces variations : environ 75 % des administrations chargées de mener des enquêtes en matière de délinquance fiscale ont déféré un nombre décroissant de dossiers à des fins de poursuites ces dernières années (voir le tableau A.88).
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 2018-22.
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau A.88 « Enquêtes sur les délits fiscaux : nombre de dossiers », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180895 (consulté le 10 septembre 2024).
La principale mission des administrations fiscales consiste à lever des recettes pour financer les services publics, et ce, tout en évitant d’imposer des contraintes inutiles aux contribuables. La réduction des contraintes est une condition essentielle pour remplir cette mission, dans la mesure où elles peuvent avoir une incidence sur la disposition, voire dans certains cas sur la capacité, des contribuables à s’acquitter de leurs obligations fiscales. Des contraintes trop lourdes peuvent également se traduire par des coûts d’opportunité élevés pour les contribuables, et nuire par là même à la croissance économique.
Il ne fait aucun doute que les administrations fiscales ont conscience de l’importance d’une réduction des contraintes liées à la discipline fiscale, comme le montrent les améliorations apportées aux processus d’échange avec les contribuables, dont le paiement et le dépôt de déclarations en ligne, les régimes de déclarations préremplies, l’introduction de nouveaux canaux de communication ou l’amélioration des canaux existants, ou encore le développement des options en libre accès. Les nombreux exemples présentés dans cette édition et les précédentes de la série sur les administrations fiscales ne sont qu’un échantillon des efforts déployés par les administrations fiscales en ce sens.
Pour accompagner les améliorations en cours et mieux comprendre les points de friction, plus d’un tiers des administrations ont entamé une évaluation de la charge de conformité pesant sur les contribuables, et ce, sur une base annuelle pour la plupart d’entre elles. Le Tableau 6.24. montre en outre que :
Les administrations mesurent la perception de la charge de conformité. Si le temps et l’argent consacrés au respect des obligations fiscales sont généralement considérés comme des indicateurs essentiels dans la mesure des contraintes imposées aux contribuables, ces derniers sont également attentifs à la charge mentale et cognitive induite. C’est la raison pour laquelle environ 85 % des administrations qui évaluent ces contraintes évaluent également la perception qu’ont les contribuables à l’égard de ces contraintes.
La charge de conformité est contrôlée pour différents segments de contribuables. Reconnaissant que les contraintes ne sont pas les mêmes en fonction des différents segments de contribuables, plus de 80 % des administrations adoptent une approche segmentée dans la mesure des contraintes liées à la discipline fiscale.
Des stratégies formelles sont mises en œuvre. L’évaluation de la charge de conformité n’étant qu’une première étape, plus de 70 % des administrations qui réalisent ces évaluations ont également mis en place une stratégie formelle visant à réduire les contraintes imposées aux contribuables.
En pourcentage des administrations étudiées
Source : Centre interaméricain des administrations fiscales (CIAT), Organisation intra-européenne des administrations fiscales (IOTA), Fonds monétaire international (FMI) et OCDE, Enquête internationale sur les administrations fiscales (ISORA), tableau B.52 « Charge de conformité pour les contribuables », https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180919 (consulté le 10 septembre 2024).
Bibliographie
[5] 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.
[3] 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://www.oecd.org/fr/publications/normes-internationales-d-echange-automatique-de-renseignements-en-matiere-fiscale_3fb77a0b-fr.html.
[7] OCDE (2022), Modèles de maturité de l’administration fiscale et de la délinquance fiscale de l’OCDE, OCDE, Paris, https://www.oecd.org/fr/topics/sub-issues/comparative-analysis-of-tax-administrations/tax-maturity-models.html (consulté le 10 septembre 2022).
[8] OCDE (2021), Behavioural Insights for Better Tax Administration : A Brief Guide, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/582c283e-en.
[2] OCDE (2017), The Changing Tax Compliance Environment and the Role of Audit, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264282186-en.
[6] OCDE (2016), Advanced Analytics for Better Tax Administration : Putting Data to Work, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264256453-en.
[4] OCDE (2015), Documentation des prix de transfert et déclaration pays par pays, Action 13 - Rapport final 2015, Projet OCDE/G20 sur l’érosion de la base d’imposition et le transfert de bénéfices, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264248502-fr.
[1] OCDE (2004), Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance, OCDE, Paris, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-issues/tax-administration/compliance-risk-management-managing-and-improving-tax-compliance.pdf.
[9] OECD et al. (2024), Inventory of Tax Technology Initiatives, https://webarchive.oecd.org/tax/forum-on-tax-administration/tax-technology-tools-and-digitalsolutions/index.htm (consulté le 10 Septembre 2024).