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datamining fiscal

Utilisation de techniques d’analyse de données pour repérer des anomalies, profils ou signaux susceptibles d’orienter les contrôles et la lutte contre la fraude fiscale.

Définition

Utilisation de techniques d’analyse de données pour repérer des anomalies, profils ou signaux susceptibles d’orienter les contrôles et la lutte contre la fraude fiscale.

Le datamining peut hiérarchiser des dossiers mais ne transforme pas une corrélation en preuve. Les règles de contrôle, l’accès aux données, la qualité des variables et la supervision humaine restent déterminants, notamment lorsqu’une décision peut produire un redressement ou une conséquence défavorable.

Pour « datamining fiscal », la référence « DGFiP — contrôle fiscal et lutte contre la fraude » borne « datamining fiscal » précisément. Avec « datamining fiscal », garder unité, date, assiette et période. Comparer « datamining fiscal » à « data mining fiscal » évite les grandeurs incompatibles. Dans « datamining fiscal », séparer stock, flux, prix et rendement. Autour de « datamining fiscal », expliciter hypothèse, périmètre et sensibilité. Enfin « datamining fiscal » reste rattaché au millésime documenté.

Pourquoi cette notion compte

Dans Delta-Sierra, cette notion sert à séparer ciblage automatisé et acte de contrôle fiscal lui-même.

Exemple concret

Un modèle peut signaler une incohérence entre déclarations ; l’agent doit ensuite vérifier les pièces et appliquer la procédure contradictoire avant toute rectification.

Confusion fréquente

Datamining fiscal n’est pas synonyme de surveillance générale ni de décision automatisée : il peut être utilisé comme outil de sélection ou d’aide à l’analyse dans un cadre juridique défini.

Sources et références

Approfondir

Ouvrir l’École Delta-Sierra de l’économie →

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