Blog Economie Numérique - L'IA au service du fisc et vice versa : quand l'intelligence artificielle redessine les contours de la fiscalité numérique

Un clic à Paris. Une réservation à Milan. Une vidéo à Londres. Trois gestes anodins, trois fractions de seconde offertes aux plateformes numériques. Pour les marchés financiers, ces actes valent des milliards. Pour les administrations fiscales, ils ne valaient presque rien jusqu’à peu. Aujourd’hui, deux révolutions se percutent : l’intelligence artificielle transforme la manière dont l’État perçoit l’impôt, tandis que la fiscalité tente, laborieusement, de rattraper l’IA elle-même en tant qu’objet à taxer. Ces deux dynamiques, souvent traitées séparément, forment en réalité les deux faces d’une même mutation.

L’IA comme bras armé du contrôle fiscal

La machine à cibler les fraudeurs

La Direction générale des Finances publiques (DGFiP) n’a pas attendu le battage médiatique autour de ChatGPT pour déployer l’intelligence artificielle. Depuis 2014, le programme CFVR :Ciblage de la Fraude et Valorisation des Requêtes agrège et croise massivement des données déclaratives, patrimoniales et bancaires pour identifier les dossiers à risque. Le résultat est spectaculaire : en 2025, 52 % des contrôles fiscaux visant les professionnels et plus de 54 % de ceux visant les particuliers ont été orientés grâce à ces technologies, permettant de recouvrer 2,8 milliards d’euros via le seul data mining (contre 2,5 milliards en 2024). Sur l’année, ce sont 17,1 milliards d’euros de droits et pénalités qui ont été notifiés à l’issue de contrôles fiscaux.Ce n’est donc plus le hasard ni même l’intuition de l’inspecteur qui déclenche un contrôle, mais un processus algorithmique massif attribuant à chaque contribuable un score de risque. En 2022, ce mécanisme avait déjà produit 155 000 propositions de contrôles, soit trois fois plus qu’en 2018.

L’outillage s’est depuis étoffé. L’outil GALAXIE, déployé en 2022 grâce à un arrêté du 11 mars, cartographie les liens entre contribuables, personnes physiques et morales en intégrant données patrimoniales et fiscales. Plus récemment, Foncier Innovant, né d’un partenariat entre la DGFiP, Capgemini et Google, croise déclarations et vues aériennes de l’IGN pour repérer des piscines ou des constructions non déclarées.

Le décret n° 2024-1274 du 31 décembre 2024 a franchi une étape supplémentaire : les agents des finances publiques sont désormais autorisés à surveiller les données publiques des réseaux sociaux (Facebook, Instagram, TikTok, X, LinkedIn) pour détecter des incohérences entre train de vie apparent et revenus déclarés. Des algorithmes spécialement conçus se chargent de cette comparaison automatiquement.

Une arme puissante, mais pas omnipotente

Il serait toutefois inexact de présenter cette révolution comme sans ombre. La réalité vécue par les agents nuance le discours triomphant. Entre 2016 et 2022, les effectifs du contrôle fiscal sont passés de 12 303 à 10 427 équivalents temps plein soit près de 1 900 postes supprimés, alors que l’IA, malgré ses performances, n’avait débouché que sur 9 à 13 % des résultats financiers jusqu’en 2022. Aucun algorithme ne dispose du sens du service public, de la nuance ou du discernement qu’exige l’instruction d’un dossier complexe.

La question se pose donc : l’IA optimise-t-elle le contrôle fiscal, ou compense-t-elle une saignée humaine que la technologie ne peut combler qu’imparfaitement ?

L’IA comme objet de taxation : la question qui embarrasse les États

Des principes fiscaux du XXe siècle face à une économie du XXIe

Parallèlement à cet usage opérationnel, l’IA soulève une question bien plus épineuse : comment taxer les richesses qu’elle génère ? Les principes fiscaux internationaux en vigueur datent des années 1920. Ils nécessitent une présence physique pour justifier l’imposition par un État des règles manifestement dépassées dans un contexte d’économie numérique où la valeur se crée à travers des interactions, des données et de l’attention.

Le tournant décisif est venu en 2019 avec la taxe sur les services numériques (TSN, ou taxe GAFAM), instaurée en France au taux de 3 % sur le chiffre d’affaires réalisé par les grandes plateformes dont les utilisateurs sont en France. La logique est radicale : l’absence d’établissement stable ne fait plus obstacle à l’imposition. Ce sont les utilisateurs, non les serveurs, qui localisent désormais la richesse taxable.

Cette doctrine a reçu une consécration constitutionnelle inattendue en septembre 2025, lorsque le Conseil constitutionnel a validé la TSN française, admettant qu’une activité purement numérique, l’interaction entre une plateforme et ses utilisateurs français relève du champ de l’impôt. La présence économique ne se mesure plus en mètres carrés ni en salariés, mais en interactions et en données.

La guerre des taux et la pression géopolitique

Mais fixer une doctrine ne suffit pas. La France a voté en octobre 2025, dans le cadre du projet de loi de finances pour 2026, un doublement du taux de la TSN à 6 % après des débats houleux à l’Assemblée nationale, des propositions initiales à 15 %, et les mises en garde du ministre de l’Économie Roland Lescure contre d’éventuelles représailles américaines. En toile de fond : le retrait des États-Unis du Global Tax Deal en janvier 2025, qui a fragilisé toute l’architecture multilatérale et ravivé la tentation des mesures unilatérales.

Car c’est bien là la limite de la TSN : elle repose sur le chiffre d’affaires, non sur les bénéfices. Une taxe de 3 % sur le CA d’une entreprise à 30 % de marge correspond à 10 % sur les bénéfices ; la même taxe appliquée à une entreprise à 5 % de marge revient à 60 % de taxation sur les bénéfices. Efficace contre l’évasion fiscale, mais potentiellement punitive pour les acteurs moins rentables.

Le Pilier 2 et l’impôt minimum mondial : réforme ou illusion ?

L’alternative multilatérale, plus ambitieuse, a pris la forme des deux piliers négociés au sein du cadre inclusif OCDE/G20 sur le BEPS. Le Pilier 2 instaure un impôt minimum mondial à 15 % sur les bénéfices des multinationales, transposé en droit de l’Union européenne. En avril 2025, le Conseil de l’UE a adopté la directive DAC9, qui crée un formulaire type unifié pour les obligations d’information, renforce l’échange de données entre autorités fiscales et réduit la charge administrative sur les entreprises. La directive doit être transposée en droit national par tous les États membres avant fin 2025.

Côté TVA, le Conseil a également adopté en mars 2025 un train de mesures adaptant le système européen à l’ère numérique : les plateformes d’intermédiation (hébergement, transport) deviennent responsables de la perception de la TVA lorsque leurs prestataires ne s’en acquittent pas, nivelant les conditions de concurrence avec les acteurs traditionnels.

Le droit au cœur de la machine : garanties, risques et tensions

L’article 22 du RGPD : un bouclier insuffisant ?

L’usage croissant de l’IA dans le contrôle fiscal n’est pas exempt de tensions juridiques profondes. L’article 22 du RGPD consacre le droit de toute personne de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé produisant des effets juridiques significatifs. Or une procédure de redressement déclenchée sur la seule base d’un score algorithmique, sans intervention humaine substantielle, s’exposerait à la nullité.

La CNIL encadre par ailleurs l’usage de l’IA fiscale sous les principes de finalité limitée, de proportionnalité et de durée de conservation. Des chercheurs de la Revue des droits et libertés fondamentaux pointent que le cadre juridique actuel, malgré l’AI Act européen entré en vigueur en 2024, reste insuffisant pour prévenir les dérives d’un outil comme CFVR : risques d’atteinte à la vie privée, biais algorithmiques reproduisant des inégalités structurelles, et opacité des critères de ciblage.

L’AI Act classe les systèmes d’IA utilisés par les autorités publiques dans le domaine fiscal comme systèmes à haut risque, soumis à des obligations renforcées de transparence, de traçabilité et de supervision humaine. Reste à savoir si la DGFiP disposera des moyens et de la volonté d’y satisfaire pleinement.

La boîte noire et le droit d’explication

La défense du contribuable face à un contrôle algorithmique repose largement sur sa capacité à identifier quel indicateur a déclenché la vérification. Or la logique des modèles prédictifs tend précisément à opacifier cette information. Le droit à l’explication garanti par le RGPD reste théorique si l’administration n’est pas en mesure de restituer, de façon intelligible, la pondération des critères ayant conduit à cibler un dossier plutôt qu’un autre.

C’est là une tension démocratique fondamentale : dans un État de droit, toute décision publique affectant la sphère patrimoniale d’un citoyen doit pouvoir être comprise, contestée et discutée. L’IA ne saurait s’exonérer de cette exigence.

Conclusion Vers une fiscalité de l’ère algorithmique ?

L’IA et la fiscalité entretiennent désormais une relation à double sens, aussi intime qu’inconfortable. D’un côté, l’administration fiscale mobilise l’IA comme un levier d’efficacité sans précédent, avec des résultats chiffrés éloquents. De l’autre, l’économie numérique portée par l’IA remet en question les fondements mêmes du droit fiscal international, la territorialité, l’établissement stable, la localisation des bénéfices, forçant une réécriture des règles à marche forcée.

Entre la TSN et ses fragilités, le Pilier 2 et ses angles morts, le CFVR et ses risques pour les libertés fondamentales, un constat s’impose : ni la fiscalité ni le droit ne progressent aussi vite que les technologies qu’ils tentent d’encadrer ou d’exploiter. La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer la fiscalité elle le fait déjà. Elle est de savoir si le droit sera capable de fixer les garde-fous avant que la boîte noire ne devienne la seule règle du jeu.

SOURCES: