L'Institute for Fiscal Studies (IFS), un institut de recherche économique indépendant du Royaume-Uni, a publié un rapport intéressant axé sur l'utilisation de l'IA dans l'administration fiscale (TA) pour prendre des décisions discrétionnaires ou subjectives. Le rapport, intitulé : « L'intelligence artificielle dans la prise de décision automatisée dans l'administration fiscale : le cas des garanties juridiques, justiciables et exécutoires », est basé sur l'utilisation de l'IA pour la prise de décision automatisée dans l'administration fiscale britannique, mais nous comprenons qu'il est extrêmement utile pour toutes les TA et les parties intéressées par le sujet.
L'administration fiscale britannique, HM Revenue & Customs (HMRC), dispose d'un large éventail de pouvoirs, qui peuvent être divisés en pouvoirs de nature administrative ou mécanique et d'autres qui nécessitent l'exercice d'un élément de discrétion ou de subjectivité (y compris l'imposition de sanctions).
L'IA dans l'administration fiscale
La prise de décision automatisée (ADM) désigne toute décision ou tout processus dans lequel tout ou partie de la décision ou du processus est pris sans intervention humaine (par le biais de la technologie), que la décision ou le résultat soit ou non examiné ultérieurement par le HMRC. De manière générale, la technologie sur laquelle repose l'ADM peut être divisée en : l'IA et les systèmes algorithmiques développés par programmation conventionnelle. C'est-à-dire des systèmes algorithmiques ou des systèmes basés sur des règles.
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Bien qu'il n'existe pas de liste exhaustive des technologies ADM publiées par le HMRC, il semble que le HMRC utilise actuellement les deux types de technologies. Le document se concentre notamment sur l'utilisation de l'IA dans l'ADM dans le cadre de l'AT pour prendre des décisions discrétionnaires ou subjectives.
Avantages de l’utilisation de l’IA
Bien que l'IA n'ait pas encore été largement mise en œuvre dans l'ADM au Royaume-Uni, il est inévitable qu'elle joue un rôle plus important, améliorant la rapidité et l'efficacité de la prise de décision et contribuant à optimiser les ressources allouées au HMRC.
Outre les avantages opérationnels, l’IA a également la capacité de faciliter la détection de corrélations, d’activités suspectes, de tendances et d’indicateurs auparavant indétectables ou cachés. Cela pourrait permettre une détection précoce et une action préventive ou une atténuation de ces risques en temps réel, contribuant ainsi à réduire l’écart fiscal et à augmenter le recouvrement des impôts.
Par conséquent, en examinant les garanties fiscales qui devraient être introduites concernant l’utilisation de l’IA dans la gestion de l’AT, le document adopte une approche prospective concernant les garanties qui devraient être introduites en prévision du déploiement à plus grande échelle de l’IA dans la gestion de l’AT (y compris la réglementation des utilisations actuelles de l’IA par le HMRC).
Cadre administratif actuel
Le cadre administratif fiscal actuel n’est pas adapté à l’utilisation de l’IA dans la gestion de l’impôt sur les sociétés, car son utilisation (en particulier si elle est utilisée pour prendre des décisions discrétionnaires) représente un changement fondamental dans la base de prise de décision du HMRC. Dans le cadre opérationnel actuel, en général, en ce qui concerne les décisions prises par le HMRC (décisions discrétionnaires), les agents du HMRC sont les principaux décideurs, bien qu’ils puissent être assistés par la technologie pour prendre ces décisions.
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Cependant, une fois que l'IA sera mise en œuvre dans la gestion des TA, où une décision sera prise uniquement par l'IA (en particulier l'apprentissage automatique (ML) sans intervention humaine dans le processus de prise de décision), elle reflétera une décision prise par le système et non une décision d'un agent du HMRC. La décision prise par l'IA sera basée sur l'interprétation des données par le modèle lui-même, qu'elles soient étiquetées ou non, et sur les corrélations établies par le modèle. Cela refléterait un déplacement du rôle du décideur principal de l'agent du HMRC vers l'IA.
Opacité de l'IA
Même lorsqu'un agent du HMRC est tenu d'examiner une décision prise par l'IA avant que la décision n'ait un impact sur un contribuable et que l'agent du HMRC fournit une explication des raisons pour lesquelles cette décision a été prise, lorsque l'IA de type boîte noire est utilisée, cette explication est basée uniquement sur la compréhension par l'agent des raisons pour lesquelles une décision particulière a été prise en raison de l'opacité de l'IA de type boîte noire.
L’explication de l’agent du HMRC impliquerait une rétro-ingénierie de la logique et du fondement de la décision générée par l’IA, et cette rétro-ingénierie insuffle un élément d’incertitude et de manque de fiabilité dans les explications fournies par l’agent du HMRC.
Recommandations
Tout changement de ce type dans les fondements de la prise de décision doit être le produit d’une décision politique consciente et transparente prise par le gouvernement. En conséquence, il est recommandé d’adopter une approche proactive pour réglementer l’utilisation de l’IA dans la gestion de l’AT, plutôt qu’une approche réactive. Surtout compte tenu de certains des risques qui sont devenus apparents dans plusieurs juridictions qui ont déjà adopté l’IA dans l’administration publique.
Le gouvernement britannique et les organisations internationales ont publié plusieurs codes, normes et cadres relatifs à l’utilisation de l’IA dans l’administration publique. Toutefois, à ce stade, ces directives ne sont ni contraignantes ni spécifiques à la fiscalité et ne confèrent aux contribuables aucun droit juridiquement exécutoire ou opposable.
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Compte tenu du changement fondamental dans la manière dont les décisions seront prises lorsque l’IA sera mise en œuvre dans la gestion de l’AT, il est recommandé que, dans la mesure où l’IA est utilisée dans la gestion de l’AT, des garanties appropriées qui soient justiciables, mesurables et juridiquement exécutoires soient fournies aux contribuables.
Solutions alternatives
Le document recommande deux solutions alternatives : une législation sur l'IA spécifique à la fiscalité ou une charte de l'IA du HMRC qui comprend certaines des normes et valeurs clés que le HMRC doit respecter. Ces deux mesures sont appelées « garanties juridiques fiscales pour l'IA ». Dans la pratique, on s'attend à ce que le gouvernement soit en mesure de légiférer pour une législation plus large sur l'IA qui ne soit pas spécifique à la fiscalité et, par conséquent, une charte de l'IA du HMRC pourrait être l'alternative préférée du gouvernement.
En plus d'introduire des garanties juridiques fiscales pour l'IA, il est recommandé au gouvernement d'introduire une législation accordant de manière affirmative au HMRC le pouvoir d'utiliser l'IA dans l'ADM en TA afin de garantir que l'utilisation de cette IA soit légalement autorisée et non sujette à contestation.
Principaux droits et garanties
Le document recommande les mesures de protection clés suivantes :
.-La législation devrait prévoir de manière affirmative l’utilisation de l’IA dans la gestion des actifs des technologies d’assistance.
.- Les garanties juridiques fiscales sur l’IA doivent établir des circonstances spécifiques dans lesquelles l’utilisation de l’IA n’est pas autorisée.
.- La prise en compte d'autres législations pertinentes peut être requise, notamment le règlement général sur la protection des données (RGPD), la loi sur la protection des données de 2018 (DPA), la Convention européenne des droits de l'homme (CEDH), la loi sur l'égalité de 2010, la charte HMRC, etc.
.- Il convient de préciser comment les niveaux de risque des contribuables seront déterminés après le traitement des données dans les systèmes de gestion des risques.
Formation et biais de l'IA
Il convient de définir des principes généraux concernant l'utilisation des ensembles de données pour la formation de l'IA utilisée dans la gestion des actifs dans le cadre de l'AT afin de garantir que ces ensembles de données sont vastes, diversifiés, fiables et impartiaux et représentent un large échantillon représentatif des groupes démographiques concernés. Ces principes doivent s'appliquer même lorsque les données utilisées par le HMRC ne sont pas des données internes du HMRC mais sont achetées ou acquises auprès de tiers ou lorsque le système est développé en externe.
Il convient de préciser que les principes relatifs aux ensembles de données s’appliquent à toutes les étapes du développement et de l’utilisation de l’IA. Par conséquent, les ensembles de données utilisés pour entraîner l’IA doivent être régulièrement examinés, même une fois l’IA déployée. Ils doivent prévoir une reconversion obligatoire de l’IA sur la base d’ensembles de données mis à jour, et les garanties fiscales légales pour l’IA doivent définir la période après laquelle une telle reconversion obligatoire doit avoir lieu une fois l’IA déployée.
L’élaboration d’une norme technique spécifique à la fiscalité (qui devrait être revue et mise à jour périodiquement) devrait être requise pour minimiser le risque de biais, qui devrait être respecté lors du développement de l’IA utilisée pour la gestion des actifs dans l’AT. La norme technique devrait être consultée et adoptée après un large engagement des parties prenantes. Une fois adoptée, cette norme technique devrait être rendue publique.
Tests et mise en œuvre :
.- Des pré-tests doivent être planifiés avant la mise en œuvre de l’IA.
.- Une période de transition devrait être nécessaire au cours de laquelle des tests post-implémentation sont effectués parallèlement à la mise en œuvre de l’IA.
.- Des audits annuels des IA mises en œuvre devraient être exigés (y compris des évaluations d’impact sur les contribuables sous-représentés).
.- Une politique gouvernementale plus large devrait revoir les garanties concernant les portails de divulgation du HMRC.
Explicabilité et transparence
.- Il convient de prévoir que : les contribuables soient informés lorsque l’IA est utilisée pour la gestion d’actifs en relation avec des décisions qui ont un impact direct sur eux ; et que les contribuables reçoivent des explications sur la logique locale basée sur les résultats par rapport à ces décisions.
.- Des explications basées sur les processus devraient être exigées.
.- Il convient de tenir compte expressément des politiques en matière de transparence, d’explicabilité et de politique générale lorsque l’IA est déployée d’une manière qui n’a pas d’impact direct sur les contribuables. En particulier, il convient de se demander si le HMRC doit être lié par les orientations fournies aux contribuables par les modèles linguistiques étendus (LLM).
Alfredo Collosa est fiscaliste. Il est expert-comptable. Il est titulaire d'un diplôme en administration des affaires. Il est titulaire d'un master officiel en finances publiques et administration fiscale de l'UNED/IEF en Espagne. Il est titulaire d'un certificat AMLCA en lutte contre le blanchiment d'argent (Université de Floride, États-Unis) et est membre de MetaLaw.