L'IA dans la conformité fiscale : Avantages, risques et intégration intelligente

L'article précédent sur l'IA et la conformité fiscale, AI in Tax Compliance : Understanding the Stack and Use Cases, a donné un aperçu de ce que comprend la pile de la conformité fiscale et de la manière dont l'IA peut être appliquée à différents stades de la conformité fiscale. Cependant, lors de toute décision stratégique, y compris la mise en œuvre de l'IA dans la conformité fiscale, il est essentiel de prendre en compte tous les facteurs, y compris les avantages et les défis.

Pour véritablement tirer parti du potentiel de l'IA, les entreprises doivent trouver un juste équilibre entre l'exploitation de l'intelligence des machines et le maintien d'une surveillance humaine. En complément de l'article précédent sur l'IA, cet article examine en profondeur les principaux avantages de l'IA pour la conformité fiscale, les risques qu'elle pose et les stratégies pour mettre en œuvre efficacement l'IA dans un cadre humain-machine.

Les avantages de l'IA pour la conformité fiscale

En gardant à l'esprit les cas d'utilisation mentionnés dans l'article précédent, notamment la collecte et la validation des données, la détermination des impôts indirects, la déclaration, l'archivage et la gestion des risques, il n'est peut-être pas difficile de conclure aux avantages que les entreprises peuvent raisonnablement attendre de l'intégration de l'IA dans leur pile de conformité fiscale. Toutefois, il n'est pas inutile de mettre en évidence les plus pertinents d'entre eux.

Amélioration de la précision

L'une des sources les plus courantes de risque en matière de conformité est l'erreur humaine. Les humains sont généralement sujets aux erreurs, et le fait que la pile de conformité fiscale comprenne la saisie des données, la transcription des factures, l'attribution des codes fiscaux et la préparation des déclarations de revenus crée un environnement idéal pour que les imperfections humaines se manifestent.

L'IA, en revanche, grâce à l'automatisation de l'extraction, de la classification, de la vérification et de la validation des données, combinée à des capacités d'apprentissage, peut réduire les erreurs de transcription, appliquer une logique cohérente à l'ensemble des transactions et identifier les divergences à un stade précoce. Par conséquent, les déclarations fiscales remplies sont susceptibles d'être plus précises, plus fiables et plus conformes. Un autre avantage notable de l'IA par rapport à l'homme est sa capacité à identifier des erreurs ou des éléments suspects que les examinateurs humains pourraient manquer. Cela est particulièrement vrai pour les grands ensembles de données, où l'œil humain peut négliger des données spécifiques.

Efficacité accrue et réduction des coûts

L'automatisation des tâches répétitives réduit considérablement le temps et les ressources humaines nécessaires à leur réalisation. Par exemple, en réduisant le temps nécessaire à la préparation et au dépôt des déclarations fiscales, l'IA diminue le risque de dépassement des délais ou d'erreurs dues à un travail manuel de dernière minute. De plus, en consacrant moins de temps à ces tâches répétitives, le personnel peut passer des tâches routinières de conformité à des activités plus stratégiques, telles que la planification fiscale, la stratégie de conformité, l'évaluation des risques et le travail de conseil.

Amélioration de la détection et de la prévention des risques

La détection des risques est l'un des principaux atouts de l'IA dans le domaine de la conformité fiscale. Les modèles d'IA formés sur des données historiques peuvent détecter des modèles indiquant la fraude, l'évasion ou la non-conformité. En outre, l'apprentissage automatique peut utiliser les données historiques pour détecter un comportement inhabituel des fournisseurs, des paiements non concordants, des petites transactions répétées ou des pics de dépenses anormaux, ce qui peut déclencher des alarmes et contribuer à garantir que les entreprises sont non seulement conformes, mais aussi à l'abri de la fraude.

L'identification précoce des risques donne également aux entreprises le temps de prendre des mesures correctives avant que les autorités fiscales ne remarquent ces problèmes, ce qui, à long terme, contribue à établir la confiance entre les assujettis et les autorités fiscales et réduit la probabilité de pénalités, d'atteinte à la réputation et d'exposition financière.

Évolutivité et normalisation mondiale

L'évolutivité et la normalisation mondiale sont deux des questions les plus difficiles pour les entreprises multinationales ou transfrontalières, qui sont confrontées à des régimes fiscaux, des langues et des devises différents dans d'autres pays et sur d'autres marchés. L'IA offre une promesse d'évolutivité car les modèles de classification définis, les processus de validation et l'automatisation des rapports peuvent s'appliquer à un grand nombre de transactions, indépendamment de l'origine, de la devise ou de la langue. Toutefois, une formation et une localisation appropriées sont nécessaires.

En outre, l'IA peut être entraînée à appliquer la même logique ou le même raisonnement à des transactions similaires d'une entité à l'autre, ce qui réduit considérablement les interprétations subjectives et les écarts et permet d'établir un cadre de conformité plus normalisé dans les différentes juridictions. Dans ce cas, l'IA soutient les opérations mondiales, réduit le risque de mauvaise application et simplifie la conformité internationale.

Risques et défis liés à l'IA

Tous les cas d'application et les avantages mentionnés pourraient amener à conclure que l'IA est là pour remplacer les humains et qu'elle est la solution à tous les problèmes de conformité fiscale. Cependant, malgré tous les avantages apparents, l'IA n'est pas sans limites ni risques. Une dépendance excessive à l'égard de l'IA peut s'avérer contre-productive et entraîner de nouveaux défis et problèmes.

Dépendance à l'égard de la qualité des données

Pour qu'une IA soit efficace, la qualité, l'exhaustivité et l'exactitude des données sont de la plus haute importance. Par conséquent, si les données fournies sont défectueuses ou corrompues, les résultats de l'IA risquent d'être peu fiables. Le problème du "garbage in, garbage out" est particulièrement critique lorsque les données sont combinées à partir de sources multiples, telles que les systèmes ERP, les logiciels de comptabilité, les fournisseurs tiers, les documents scannés et les anciennes feuilles de calcul.

Par conséquent, sans une base de données solide et précise, les modèles d'IA peuvent fournir des classifications incorrectes, des scores de risque inexacts ou ne pas détecter des anomalies significatives. En outre, le nettoyage inadéquat des données, la gouvernance des données et la saisie structurée figurent parmi les obstacles les plus fréquemment cités à l'adoption efficace de l'IA dans le domaine de la conformité fiscale.

Risques liés à la conformité et à la confidentialité

Les données fiscales sont très sensibles et peuvent inclure des données personnelles, des données financières d'entreprise, des informations sur les fournisseurs ou les clients, des détails bancaires, et bien plus encore. Lors de l'utilisation d'un système d'IA, en particulier ceux basés sur le cloud ou ceux qui s'appuient sur des fournisseurs tiers, la confidentialité et la sécurité des données deviennent essentielles. Parmi les problèmes les plus courants et les plus critiques figurent l'accès non autorisé aux données, les fuites de données ou l'utilisation abusive. Tous ces problèmes peuvent avoir de graves conséquences juridiques, financières et de réputation.

Ces questions peuvent représenter un défi exceptionnel pour les entreprises opérant dans des régimes strictement réglementés, tels que le GDPR dans l'UE. La mise en œuvre de l'IA dans la pile de conformité fiscale nécessite un stockage sécurisé des données, un accès contrôlé, un cryptage et le respect des lois locales sur la protection de la vie privée.

Incertitude réglementaire

La conformité fiscale est plus qu'une question purement technique et nécessite des connaissances juridiques approfondies et une interprétation de la réglementation, et elle comporte également certaines zones d'ombre. La logique de l'IA n'est souvent pas facile à expliquer, et encore moins à vérifier. Par conséquent, en raison de ce manque de transparence, le fait de s'appuyer uniquement sur l'IA peut avoir un impact négatif sur la capacité des entreprises à rester en conformité ou, dans certains cas graves, à contester ou à faire appel des décisions de l'administration fiscale ou des tribunaux.

Pour ajouter à la complexité, les règles et réglementations relatives à la TVA et à la TPS changent souvent et ne sont pas uniformes dans toutes les juridictions. Par conséquent, si l'IA interprète mal la réglementation et applique mal les règles, il en résulte pour les entreprises une incertitude juridique, une responsabilité potentielle pour les erreurs induites par l'IA, ou des difficultés à expliquer ou à défendre les décisions fiscales automatisées auprès des autorités ou des tribunaux.

Comment mettre en œuvre l'IA dans le domaine fiscal : équilibre homme-machine

Compte tenu de tous les avantages et risques que l'IA apporte, une intégration réussie dans une pile de conformité fiscale nécessite une approche équilibrée entre l'apport et la supervision humains d'une part, et l'architecture et les résultats de l'IA d'autre part.

Tout d'abord, la gouvernance des données doit être une priorité. Les entreprises doivent normaliser les pratiques de collecte des données, mettre en œuvre des flux de validation et de nettoyage des données et maintenir un stockage sécurisé et vérifié des données. Pour qu'un modèle basé sur l'IA fonctionne efficacement, les données héritées doivent être nettoyées, normalisées et classées avant d'être déployées.

Deuxièmement, la touche humaine doit être incorporée à chaque étape du processus. L'IA est là pour aider les humains, pas pour les remplacer. Parmi les exemples notables de flux de travail équilibrés entre l'homme et l'IA, on peut citer l'examen par un expert fiscal de suggestions de classification générées par l'IA ou l'alerte par l'IA de parties prenantes clés sur des questions d'audit ou de risque critiques avant que le système ne prenne des mesures de conformité ou d'application. Le jugement humain est essentiel pour garantir la responsabilité et atténuer les risques de biais algorithmiques ou d'erreurs de classification.

En outre, les principales parties prenantes doivent être informées de la manière dont l'IA prend ses décisions. Par conséquent, les modèles d'IA devraient fournir une trace documentée, versionnée et, idéalement, interprétable. Par exemple, lorsque l'IA est utilisée pour le remplissage ou l'évaluation des risques, la logique et les critères doivent être transparents. En outre, un mécanisme permettant d'annuler ou de modifier un résultat obtenu par l'IA doit exister lorsque le résultat est incorrect ou peu clair.

Même si l'IA peut être en mesure d'effectuer la plupart des tâches de conformité fiscale, les entreprises doivent investir dans la capacité technique et l'infrastructure. Il est essentiel de disposer de cadres de gouvernance informatique adéquats, de protections en matière de cybersécurité et d'un personnel compétent, en interne ou externalisé, qui comprend à la fois le droit fiscal et les systèmes d'IA, pour utiliser efficacement l'IA et assurer une coexistence productive entre l'homme et l'IA.

Conclusion

En définitive, l'IA doit être considérée comme un outil permettant d'améliorer la conformité, de réduire les risques et de permettre aux professionnels de se concentrer sur des tâches stratégiques à forte valeur ajoutée. Si elle est prise correctement, la décision d'adopter l'IA ne sera pas seulement une mise à niveau technique, mais aussi une transformation stratégique, affectant les flux de travail organisationnels, les contrôles internes et la culture de la conformité. Néanmoins, quelles que soient les possibilités offertes par l'IA, la supervision humaine reste au cœur de la conformité fiscale.

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