Plus d'un contrôle fiscal de professionnel sur deux commence aujourd'hui par un algorithme. Selon le bilan officiel du contrôle fiscal 2025 publié par Bercy, plus de 57 % des contrôles de professionnels et plus de 63 % de ceux des particuliers sont orientés par l'intelligence artificielle et le data mining. En 2017, cette part n'était que de 6 % pour les professionnels.
Faut-il s'en inquiéter ? Pas si l'on comprend comment cela fonctionne. Les critères exacts ne sont pas publics, et personne ne peut honnêtement vous les donner. Mais la méthode, les données utilisées et le rôle des agents sont décrits dans des documents officiels, notamment le rapport d'information de l'Assemblée nationale n° 2742 de juin 2024 sur l'usage des nouvelles technologies dans le contrôle fiscal. Voici ce que l'on sait, et ce que cela change pour une TPE.
Les chiffres officiels
| Indicateur (bilan du contrôle fiscal 2025) | Valeur |
|---|---|
| Droits et pénalités notifiés après contrôle | 17,1 milliards d'euros |
| Contrôles de professionnels orientés par l'IA | Plus de 57 % |
| Contrôles de particuliers orientés par l'IA | Plus de 63 % |
| Sommes mises en recouvrement grâce au data mining | Plus de 2,8 milliards d'euros (2,5 en 2024) |
| Montant médian notifié en contrôle sur place | 37 956 euros (34 220 en 2024) |
Bercy attribue explicitement la hausse du montant médian à l'IA : elle ne fait pas contrôler plus de monde au hasard, elle aide à choisir des dossiers où il y a davantage à trouver.
Un outil né en 2014 : CFVR
Le système s'appelle CFVR, pour « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes ». Lancé en 2014, il a coûté environ 34,5 millions d'euros et a abouti en 2023. Il est piloté par un bureau central de la DGFiP, qui comptait 34 agents en 2024 : data scientists et fiscalistes travaillent ensemble.
Concrètement, ce bureau envoie aux services de contrôle des listes de dossiers issues du data mining. Les services ne cherchent plus eux-mêmes leurs dossiers en croisant des tableurs : ils partent de ces listes.
Deux méthodes complémentaires
D'après le rapport parlementaire, CFVR combine deux approches.
1. L'analyse-risque : des règles écrites par des fiscalistes. Ce sont des requêtes automatiques qui appliquent des règles métier pour repérer une erreur ou une anomalie sur un dossier. Elles sont conçues à partir de l'expérience des contrôles passés, ou de la réflexion sur les situations anormales. Quand une déclaration ne suffit pas, elle est recoupée avec d'autres obligations déclaratives. C'est la logique du « ceci devrait être égal à cela ».
2. La science des données : des modèles statistiques. Ici, ce n'est plus un humain qui écrit la règle : des méthodes statistiques appliquées à de gros volumes de données font émerger les tendances et les anomalies, en croisant la variété des sources d'information.
Les trois technologies utilisées
La DGFiP a décrit à l'Assemblée nationale les trois familles de modèles qu'elle emploie.
Les modèles supervisés. L'algorithme apprend, à partir de contrôles passés dont on connaît le résultat, quelles combinaisons de données annoncent un redressement. Il attribue ensuite à chaque dossier une probabilité.
Les modèles non supervisés. L'algorithme regroupe des entreprises qui se ressemblent et repère celles qui s'écartent du groupe : les cas atypiques. Il cible aussi les ruptures de comportement, c'est-à-dire les changements brusques d'une année sur l'autre.
L'analyse en réseau. À partir des liens entre contribuables (dirigeants communs, associés, relations commerciales), l'algorithme repère ceux qui sont proches de fraudeurs avérés. Une base de données « en graphe » permet de visualiser les liens entre entreprises, et un score de fraude est calculé pour chaque entreprise en fonction de ses liens avec des entreprises fraudeuses. Ce voisinage ne suffit pas à lui seul : il s'ajoute comme élément de contexte quand un autre risque est identifié.
Les données qui alimentent les modèles
L'IA ne travaille qu'avec les données que l'administration a le droit d'utiliser. D'après les sources officielles, on y trouve :
- vos déclarations : TVA, liasse fiscale, impôt sur les sociétés ou sur le revenu ;
- les autres obligations déclaratives et les informations transmises par des tiers ;
- des données publiques du web, par moissonnage, croisées avec les déclarations, ainsi que des données des réseaux sociaux, dans le cadre d'expérimentations autorisées par les lois de finances pour 2020 et pour 2024 (cette dernière étendue à la recherche des minorations de recettes) ;
- des actes numérisés et lus automatiquement par reconnaissance de caractères ;
- des données reçues sans identifiant fiscal, rapprochées par « appariement flou » des noms et adresses.
Et une nouvelle source arrive : les données de la facturation électronique. Le bilan 2025 l'écrit en toutes lettres : « En 2026, le déploiement de la facturation électronique viendra renforcer encore notre capacité d'action ». Pour savoir ce qui est transmis et quand, lisez notre article sur les 12 signaux qui attirent un contrôle avec la facture électronique.
Ce qui fait ressortir un dossier, en pratique
Les règles précises restent confidentielles, et c'est voulu : une règle connue serait contournée. En revanche, les méthodes décrites ci-dessus permettent de comprendre quels types de situations un modèle de ce genre fait ressortir. Ce sont des exemples cohérents avec ces méthodes, pas une liste officielle.
- Une incohérence entre deux déclarations (analyse-risque) : un chiffre d'affaires de TVA différent de celui de la liasse, une TVA déduite sans achats correspondants.
- Un écart avec les entreprises qui vous ressemblent (non supervisé) : une marge très inférieure à celle des entreprises de même activité et de même taille, une part d'espèces atypique.
- Une rupture brutale (non supervisé) : un chiffre d'affaires qui s'effondre alors que l'activité semble continuer, un crédit de TVA qui apparaît soudainement.
- Un environnement à risque (réseau) : un dirigeant ou un associé lié à des sociétés qui ont disparu sans payer leurs dettes fiscales, un fournisseur connu pour ne pas reverser la TVA.
- Une activité visible mais peu déclarée (web) : une activité en ligne importante comparée à un chiffre d'affaires déclaré faible.
Une situation atypique n'est pas une fraude. Un chantier long, un investissement, une mauvaise année expliquent très bien une rupture. Ce qui compte, c'est de pouvoir l'expliquer pièces à l'appui.
Ce que l'IA ne fait pas
Elle ne redresse personne. Le rapport parlementaire est clair : les dossiers ciblés font toujours l'objet d'un examen par un agent, qui vérifie la pertinence des motifs de sélection avant d'organiser un contrôle. L'IA propose, un humain décide. Les droits de la défense restent les mêmes qu'avant : avis de vérification, débat contradictoire, possibilité de contester.
Elle ne contrôle pas tout le monde de la même façon. Une partie des dossiers simples est traitée par les pôles nationaux de contrôle à distance (PNCD), créés entre 2021 et 2023, qui travaillent à partir d'informations obtenues par l'IA sur des sujets à enjeux limités. Un premier pôle dédié aux professionnels existe depuis 2024 : il a ouvert 2 307 dossiers en 2025. Pour une petite entreprise, le premier contact peut donc être une simple demande de justificatifs à distance, pas une visite.
Elle n'est pas infaillible. Le même rapport demande une évaluation plus précise des résultats, une transparence accrue et la démonstration périodique que les outils ne comportent pas de biais.
Tableau récapitulatif
| Méthode | Ce qu'elle repère | Le bon réflexe |
|---|---|---|
| Règles métier (analyse-risque) | Deux déclarations qui ne concordent pas | Déclarer à partir d'une source unique |
| Modèle supervisé | Profil proche de dossiers déjà redressés | Une comptabilité complète et à jour |
| Modèle non supervisé | Écart avec les entreprises comparables, rupture brutale | Documenter ce qui explique une année atypique |
| Analyse en réseau | Liens avec des sociétés défaillantes | Vérifier ses fournisseurs et ses partenaires |
| Données du web | Activité visible non déclarée | Déclarer toutes ses recettes, y compris en ligne |
| Facturation électronique | Facturé, encaissé et déclaré qui divergent | Des chiffres qui racontent la même histoire |
Comment ne pas sortir du lot sans raison
La seule stratégie qui marche face à un algorithme de cohérence, c'est d'être cohérent. Trois habitudes suffisent pour l'essentiel :
- Une seule source de vérité. Vos factures, vos encaissements et vos déclarations doivent partir de la même donnée. Deux logiciels qui ne se parlent pas finissent toujours par produire deux chiffres.
- Des explications écrites. Une baisse de marge, un crédit de TVA, un gros investissement : notez-en la raison et gardez les pièces. Si un agent pose la question, la réponse est déjà prête.
- Des partenaires vérifiés. Contrôlez le SIREN et le numéro de TVA de vos nouveaux fournisseurs, et méfiez-vous des prix trop beaux pour être vrais.
Une Solution Compatible (SC) raccordée à une Plateforme Agréée (PA), comme CashFacture, aide précisément sur le premier point : la facture émise, son statut d'encaissement et la déclaration de TVA viennent de la même saisie. Pour aller plus loin sur les montants en jeu, consultez les amendes de la facturation électronique.
Cet article décrit le fonctionnement général du ciblage d'après les sources publiques. Pour une situation particulière, rapprochez-vous de votre expert-comptable.
Cas concret
Mehdi, plombier en SARL avec un salarié
La situation
Son chiffre d'affaires a baissé de 40 % une année, à cause d'un arrêt maladie de trois mois.
Le résultat avec CashFacture
Il a reçu une demande de justificatifs à distance. Avec son arrêt de travail et ses relevés, le dossier a été classé sans suite en quelques semaines.
Questions fréquentes
Quelle part des contrôles fiscaux est choisie par l'intelligence artificielle ?
Selon le bilan officiel du contrôle fiscal 2025, plus de 57 % des contrôles de professionnels et plus de 63 % des contrôles de particuliers sont orientés par l'intelligence artificielle et le data mining.
Les critères de l'IA du fisc sont-ils publics ?
Non. La méthode est décrite dans des documents officiels, notamment le rapport de l'Assemblée nationale n° 2742 de juin 2024, mais les règles et les variables précises restent confidentielles pour ne pas être contournées.
L'IA peut-elle redresser une entreprise toute seule ?
Non. Elle propose des listes de dossiers. Un agent vérifie la pertinence des motifs de sélection et décide d'ouvrir ou non un contrôle, avec les garanties habituelles de la procédure.
Quelles données l'IA du fisc utilise-t-elle ?
Les déclarations fiscales, les informations transmises par des tiers, des données publiques du web et, à titre expérimental, des réseaux sociaux. Les données de la facturation électronique viennent s'y ajouter.
Qu'est-ce que le CFVR ?
Le CFVR, pour ciblage de la fraude et valorisation des requêtes, est l'outil de data mining de la DGFiP, lancé en 2014 et abouti en 2023. Il combine des règles écrites par des fiscalistes et des modèles statistiques.
Qu'est-ce qu'un PNCD ?
Un pôle national de contrôle à distance. Ces services traitent des dossiers simples à partir d'informations obtenues par l'IA. Un premier pôle dédié aux professionnels existe depuis 2024.
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