L'IA dans la conformité fiscale : Comprendre la pile et les cas d'utilisation

Les entreprises, en particulier les entreprises internationales, sont confrontées à divers régimes de TVA, de TPS, de taxes sur les ventes et sur la consommation, à des obligations de facturation électronique, à des rapports en temps réel et à des changements fréquents de la législation fiscale. Dans le même temps, les progrès technologiques ont ouvert de nouvelles possibilités pour simplifier, rationaliser et renforcer la conformité.

Même si la technologie est en constante évolution et que, dans la pratique, elle devrait contribuer à une conformité fiscale plus simple et plus précise, les changements réglementaires continus augmentent la complexité et les volumes de données, créant un environnement encore plus difficile pour les assujettis. Notamment, parmi toutes les technologies, l'IA se distingue comme un catalyseur potentiellement transformateur.

Sous ses nombreuses formes, notamment l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA générative (GenAI), l'IA promet d'automatiser les tâches répétitives, d'améliorer la précision, de détecter les irrégularités et de réduire la charge qui pèse sur les équipes fiscales ou comptables internes. Néanmoins, l'utilisation de l'IA pour la conformité fiscale n'est pas sans risques ni pièges.

La question essentielle n'est donc pas de savoir s'il faut utiliser l'IA, mais comment l'intégrer de manière responsable, en veillant à ce que les avantages l'emportent sur les risques. Cependant, avant d'approfondir la manière dont les entreprises peuvent bénéficier de l'IA et comment la mettre en œuvre dans le cadre de leur stratégie de conformité fiscale, il est nécessaire de clarifier ce que l'on entend par "pile de conformité fiscale" et les cas d'utilisation typiques de l'IA dans le domaine de la conformité fiscale.

Comprendre la pile de conformité fiscale

À la base, la pile comprend plusieurs couches et processus, depuis la collecte et la validation des données transactionnelles jusqu'à l'application des règles de la TVA ou de la TPS, la préparation et le dépôt des déclarations, et enfin le contrôle de la conformité et de l'état de préparation à l'audit.

Dans une configuration sans IA, communément appelée configuration traditionnelle, la plupart de ces tâches dépendent de l'homme. Bien que l'automatisation et la technologie aient déjà eu un impact considérable sur les structures traditionnelles, celles-ci dépendent encore largement de l'effort humain. Par exemple, dans la plupart des configurations, les comptables continuent de collecter manuellement les factures et les reçus, de recouper les données, d'attribuer les bons codes fiscaux, de calculer les obligations fiscales, de remplir les formulaires fiscaux et de suivre les échéances.

Les entreprises opérant dans plusieurs juridictions et sur plusieurs marchés peuvent trouver cette approche particulièrement inefficace, car les processus manuels deviennent rapidement laborieux, sujets aux erreurs et gourmands en ressources. Par conséquent, l'ajout de l'IA en tant que couche supplémentaire à la pile crée une nouvelle architecture dans laquelle l'ingestion, la validation, la classification et même l'évaluation des risques des données sont au moins partiellement automatisées. Dans le même temps, les experts humains restent responsables de la supervision, de l'interprétation et des décisions finales.

Cas d'utilisation de l'IA dans le cycle de vie de la conformité fiscale

L'IA peut être appliquée à différents stades de la conformité fiscale, de la collecte et de la validation des données à la détermination des impôts indirects, en passant par la déclaration et l'archivage en temps réel, l'audit et la gestion des risques. Essentiellement, l'IA peut s'intégrer dans la pile de conformité, améliorant et automatisant les parties du processus qui étaient auparavant manuelles, lentes ou sujettes aux erreurs.

Collecte et validation des données

L'une des parties les plus essentielles, mais aussi les plus lentes et les plus sujettes aux erreurs, de la conformité fiscale est la collecte des données, qui comprend les factures, les reçus, les relevés bancaires, les notes de frais, les écritures du grand livre, et bien plus encore. Comme si le volume commun de données requises ne suffisait pas, ces sources de données se présentent souvent sous différents formats, tels que des factures au format PDF, des reçus scannés, des feuilles de calcul et des descriptions en texte libre.

L'extraction et la validation de toutes les informations pertinentes, telles que les dates, les montants, les taux d'imposition et les noms d'entités, manuellement et de manière cohérente dans toutes ces sources, représentent une lourde charge administrative. C'est là que l'IA entre en jeu. L'IA permet l'extraction automatique de données structurées à partir de documents non structurés ou semi-structurés et peut filtrer les noms des fournisseurs, les numéros de factures, les détails des postes et les taux d'imposition, même lorsque le formatage diffère d'un document à l'autre.

Une fois les données clés extraites, un algorithme d'apprentissage automatique peut recouper toutes les entrées, notamment en vérifiant que les montants figurant sur les factures correspondent aux entrées du grand livre et en comparant les numéros d'identification fiscale des fournisseurs avec la liste des fournisseurs connus. Certains systèmes plus avancés peuvent même valider l'authenticité des documents, en signalant les doublons, les divergences ou les formats suspects. En fin de compte, l'IA devient un filtre de premier niveau, permettant aux humains de se concentrer uniquement sur les exceptions ou les éléments signalés.

Détermination des impôts indirects

En plus de contribuer à l'étape de collecte et de validation du processus, l'IA peut également aider à l'étape suivante de nombreuses piles fiscales : l'attribution du traitement fiscal correct à chaque transaction. Cette étape du processus consiste notamment à déterminer le taux d'imposition applicable, si une transaction est exonérée ou détaxée, si les règles d'autoliquidation s'appliquent, etc. Cette tâche est particulièrement complexe pour les opérations multinationales ou transfrontalières.

Un modèle basé sur l'IA peut utiliser des données historiques pour apprendre à prédire quel traitement fiscal une nouvelle transaction est susceptible de nécessiter. Sur la base de modèles antérieurs, de la classification des fournisseurs, du type de biens ou de services, de la localisation des partenaires commerciaux et d'autres données essentielles, l'IA peut suggérer un code fiscal probable, signaler les cas ambigus ou émettre des alertes lorsque la classification prédite diffère des modèles habituels.

Rapports et déclarations en temps réel

Alors que le reporting en temps réel et les déclarations plus que périodiques, comme les mandats de facturation électronique, SAF-T, CTC ou la déclaration électronique, deviennent de plus en plus fréquents dans les systèmes fiscaux modernes, les entreprises sont de plus en plus contraintes de respecter les normes et les exigences. Comme l'IA peut être entraînée à faire correspondre automatiquement les données des journaux comptables ou des ERP aux formats de déclaration légaux, elle peut faciliter le respect de ces obligations.

Par exemple, une fois les données de transaction collectées et correctement classées, l'IA peut les agréger et les valider, puis alimenter automatiquement les modèles de déclaration fiscale ou les fichiers de déclaration électronique. En outre, grâce à une logique de règles prédéfinie, l'IA peut vérifier la conformité avec les formats locaux, les taux de TVA ou de TPS applicables, les délais de déclaration, et identifier les données manquantes ou incohérentes avant la soumission.

Audit et gestion des risques

L'IA peut transformer l'audit et la gestion des risques de réactifs, c'est-à-dire lorsque les problèmes surviennent, en proactifs, c'est-à-dire en veillant à ce que les entreprises soient prêtes pour l'audit. Plus précisément, en permettant le traitement d'énormes ensembles de données, l'identification de modèles et la mise en évidence d'anomalies, l'IA peut contrôler la conformité et détecter les risques.

Comme de plus en plus d'autorités fiscales utilisent l'IA pour mener des audits plus ciblés et plus efficaces, les entreprises peuvent utiliser des modèles basés sur l'IA pour repérer des schémas inhabituels dans les données de transactions à l'échelle de l'entreprise, tels que des hausses soudaines de dépenses, des paires de factures et de paiements non concordants, des changements d'adresse suspects de la part des fournisseurs et des factures dupliquées.

Étant donné que l'administration fiscale peut considérer ces problèmes comme une tentative d'évasion fiscale ou de fraude fiscale, grâce à ses capacités de détection, d'analyse prédictive et d'évaluation des risques, l'IA peut considérablement améliorer la capacité à détecter et à traiter ces problèmes à temps.

À venir : Avantages, risques et mise en œuvre de l'IA

Bien que cet article se soit concentré sur le lien entre la conformité fiscale et l'IA, l'article suivant, AI in Tax Compliance : Avantages, risques et intégration intelligente, fournit des informations supplémentaires sur la manière dont l'IA peut transformer la conformité fiscale au-delà des opérations quotidiennes. Plus précisément, le prochain article plongera dans des stratégies pratiques pour mettre en œuvre l'IA de manière responsable, en équilibrant la surveillance humaine et l'automatisation, et en veillant à ce que les entreprises récoltent les avantages tout en gérant efficacement les risques.

Source: OCDE - Gouverner avec l'IA OCDE - Gouverner avec l'intelligence artificielle, Bloomberg, VATabout - Comment construire un cadre de contrôle de la fiscalité indirecte, FMI, PwC, VATabout - Transformation numérique et conformité à la TVA : Stratégies de réussite à l'ère numérique