Comment l’IA aide à la détection des fraudes à la TVA ?
La fraude à la taxe sur la valeur ajoutée (TVA) engendre d’importantes pertes fiscales. En réponse à cette dérive, les administrations fiscales cherchent des méthodes efficaces pour détecter les fraudes.
L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) peut apporter une contribution pour pallier cette pratique. Des travaux de recherche ont récemment permis de développer des modèles d’IA pour détecter les fraudes à la facture d’entreprise.
Dans cet esprit d’innovation, nos équipes de recherche et développement travaillent sans relâche à l’affinement de ces technologies émergentes. Nous sommes déterminés à faciliter votre quotidien pour assurer une réponse toujours plus performante aux besoins de conformité et de sécurité financière de votre entreprise.
*Pour faciliter la compréhension de ce texte, un lexique des termes techniques est disponible.
Les méthodes de l’IA pour la détection de fraudes à la TVA
Comment ça marche ? Pour comprendre le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la détection des fraudes à la TVA, il est essentiel de saisir comment elle opère. Nous utilisons des techniques avancées appelées apprentissage automatique (Machine Learning*) et apprentissage en profondeur (Deep Learning*).
Le processus suit une méthodologie bien établie nommée CRISP-DM*, qui se déroule en plusieurs phases clés :
- Collecte de données fiscales : Nous commençons par rassembler des informations essentielles comme les factures d’entreprise, les transactions commerciales et les déclarations de TVA.
- Prétraitement des données : Les données récoltées sont ensuite préparées et nettoyées pour s’assurer qu’elles sont prêtes pour l’analyse.
- Entraînement de modèles d’IA : Ces données « propres » servent à entraîner nos modèles d’IA. Cela signifie qu’on les « éduque » pour reconnaître les indices de fraude à la TVA.
- Analyse de nouvelles données : Enfin, nous utilisons ces modèles formés pour examiner de nouvelles informations fiscales et débusquer d’éventuelles fraudes.
*Machine Learning
Sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes statistiques pour permettre aux ordinateurs d’« apprendre » à partir des données et de faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmés pour effectuer la tâche.
*Deep Learning
Type avancé de machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches (d’où le terme « profond ») pour apprendre et faire des prédictions.
*CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) :
Modèle de processus industriel standardisé, largement utilisé pour les projets d’analyse prédictive et de data mining. Il décrit une approche structurée pour planifier et exécuter des projets d’analyse de données.
Les difficultés rencontrées pour la détection de fraudes fiscales
Quelles sont-elles ? L’utilisation de l’IA pour repérer les fraudes à la TVA n’est pas sans défis. Un problème majeur est le déséquilibre entre les factures normales et celles qui sont potentiellement frauduleuses : il y a beaucoup moins de factures suspectes en comparaison aux factures non suspectes dans nos données. Cela peut induire l’IA en erreur, la rendant plus encline à ignorer les fraudes au profit de la reconnaissance de factures non suspectes.
De plus, des contraintes légales et éthiques nous empêchent de collecter certaines données potentiellement frauduleuses pour améliorer cet équilibre. Une approche simple serait de créer des données fictives pour compenser, mais cette technique ne résout pas le problème des biais et peut affecter la précision des prédictions de notre IA.
La qualité des données sur lesquelles l’IA est entraînée est également cruciale. Si les données ne sont pas de bonne qualité ou si elles ne sont pas représentatives de la réalité, les modèles d’IA ne seront pas efficaces dans le monde réel.
C’est pourquoi nous nous concentrons à perfectionner les méthodes de création de ces données synthétiques* pour qu’elles reflètent au mieux la réalité, afin de renforcer les systèmes de détection de fraudes à la TVA.
*Données synthétiques
Données générées artificiellement, souvent à l’aide de simulations ou d’algorithmes, pour imiter des données réelles utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA.
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Les algorithmes d’IA pour détecter les factures suspectes
Quelles sont nos solutions à l’étude ? Nous avons obtenu de bons résultats avec deux types principaux d’algorithmes d’intelligence artificielle :
Machine Learning : Des techniques telles que l’arbre de décision, Naïve Bayes*, et Support Vector Machine* ont été appliquées pour classer les factures en deux groupes : celles qui sont probablement légitimes et celles qui sont potentiellement frauduleuses. Ces méthodes apprennent à partir d’exemples déjà identifiés, ce qui leur permet de repérer les factures qui ne correspondent pas au modèle standard. C’est un peu comme trier des pommes pour distinguer les bonnes des pourries en se basant sur des étiquettes préalablement définies.
Deep Learning : Des méthodes comme les auto-encodeurs*, qui sont conçues pour déceler les anomalies au sein des données. La démarche a consisté à résoudre un problème d’apprentissage non supervisé* de détection d’anomalies. Par exemple, si une facture présente des montants de TVA qui ne sont pas cohérents avec le chiffre d’affaires associé, cela peut indiquer une anomalie que l’autoencodeur va essayer de détecter.
En conclusion, les techniques d’intelligence artificielle appliquées à la détection de fraudes à la TVA ont montré des résultats encourageants.
Les travaux s’orientent aussi vers l’optimisation des architectures de réseaux de neurones visant à garantir leur stabilité dans la détection de fraudes à la facture d’entreprise.
L’intelligence artificielle appliquée à la détection des fraudes à la facture d’entreprise renforce ainsi l’expertise du contrôle fiscal.
*Naïve Bayes
Classe d’algorithmes d’apprentissage supervisé basés sur l’application du théorème de Bayes avec l’hypothèse « naïve » d’indépendance entre les caractéristiques.
*Support Vector Machine (SVM)
Modèle d’apprentissage supervisé qui analyse les données et reconnaît des motifs, utilisé pour la classification et la régression.
*Autoencoder
Type de réseau de neurones utilisé pour apprendre une représentation (encodage) pour un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimensionnalité.
*Apprentissage supervisé et non supervisé
Apprentissage supervisé : Catégorie de techniques de machine learning où les modèles sont entraînés sur des données étiquetées (c’est-à-dire, avec une réponse connue).
Apprentissage non supervisé : Catégorie de techniques de machine learning utilisées pour trouver des schémas dans un ensemble de données qui n’est pas étiqueté (c’est-à-dire, sans une réponse connue).
*Réseaux de neurones
Un réseau de neurones artificiels (RNA) est un ensemble de nœuds interconnectés, ou neurones artificiels, organisés en couches avec des connexions pondérées qui transmettent et traitent les données. Chaque nœud, ou neurone artificiel, se connecte à un autre et possède un poids et un seuil associés. Les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que la reconnaissance de formes, la classification, la prédiction, etc
*Détection d’anomalie
Processus de détection automatique de motifs dans un ensemble de données qui ne correspondent pas au comportement attendu, souvent utilisé pour identifier des activités suspectes ou atypiques.
La conformité fiscale dans le cadre de la réforme de la facturation
Avec la réforme imminente de la facture électronique en France, les entreprises devront adopter de nouvelles méthodes pour la gestion de leurs factures. À partir de 2026, selon un calendrier progressif, toutes les entreprises françaises assujetties à la TVA seront tenues d’accepter et d’émettre des factures exclusivement sous forme électronique. Cette transformation impose une révision des processus de facturation actuels et souligne la nécessité de solutions qui garantissent la conformité, l’intégrité, et la pleine fiabilité des processus de facturation.
L’utilisation d’une Plateforme de Dématérialisation Partenaire (PDP) s’inscrit comme une réponse stratégique à ces besoins en constante évolution. Notre plateforme PDP ne se limite pas à simplifier la transition vers des pratiques de facturation électroniques conformes, elle offre également des services de vérification et de transmission sécurisées des données de facturation à l’administration fiscale.
Concrètement, utiliser une PDP signifie avoir un contrôle fiscal optimisé et une lutte plus efficace contre la fraude à la TVA, conformément aux objectifs de la réforme.
Avec l’augmentation des contrôles automatisés requis par la législation, les PDP devront être équipées de systèmes avancés pour la détection des fraudes, ce qui coïncide avec l’expertise que notre plateforme propose. En résumé, l’adoption de notre PDP vous permettra d’assurer l’émission, la réception, et le suivi complet de vos transactions de facturation, en respectant et en anticipant les exigences de la réforme de la facture électronique, pour une gestion fiscale sans faille.
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