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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*).

Algorithme du Deep Learning : les Convolutional Neural Network (CNN)
Algorithme du Deep Learning : les Convolutional Neural Network (CNN)

Le processus suit une méthodologie bien établie nommée CRISP-DM*, qui se déroule en plusieurs phases clés :

*Machine Learning

*Deep Learning

*CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) :

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

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Comment l’IA peut apporter de l’intelligence à la GED ?

Les algorithmes d’IA pour détecter les factures suspectes

La méthode Watershed
La méthode Watershed

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

*Support Vector Machine (SVM)

*Autoencoder

*Apprentissage supervisé et non supervisé

*Réseaux de neurones

*Détection d’anomalie

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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