Comment l’administration fiscale utilise-t-elle l’Intelligence Artificielle ? La réponse est dans rapport d’activité 2025 des Finances publiques qui la place parmi les « actions emblématiques » de l’année.
Mieux, selon Amélie Verdier, la directrice générale des Finances publiques, « l’usage de l’intelligence artificielle est au cœur de notre stratégie. 56 % des contrôles concernant les professionnels et plus de 54 % de ceux visant les particuliers sont programmés grâce à ces technologies.».
Le message officiel est celui d’une administration qui maîtrise sa transformation. La DGFiP
(Direction générale des Finances publiques) affirme avoir « posé les bases d’une utilisation raisonnée de l’intelligence artificielle pour un meilleur service rendu aux usagers et un allègement des charges pour les agents ».
Car la DGFiP n’est pas une novice en la matière. Elle développe des systèmes reposant sur l’intelligence artificielle depuis plus d’une décennie, bien avant que le terme ne devienne omniprésent dans le débat public. Mais, c’est en 2025 que la Direction de la Transformation Numérique (DTNUM) s’est dotée d’une feuille de route et d’une stratégie IA formelles.
Une stratégie IA qui se formalise en 2025
Deux projets structurants illustrent l’antériorité de l’administration dans ce domaine.
Le premier est le CFVR (Ciblage de la Fraude et Valorisation des Requêtes), système d’IA dédié à la lutte contre la fraude fiscale. Doté d’un budget estimé à 34,5 millions €, il a permis de cibler plus finement les contrôles fiscaux. Le rapport 2025 fait d’ailleurs état d’une hausse de 2,8 % des droits et pénalités notifiés, et mentionne un « renforcement de la lutte contre la fraude patrimoniale et déclarative des particuliers » ainsi qu’une « surveillance accrue des crypto-actifs ».
Le second est le Foncier Innovant, programme de détection automatisée de constructions non déclarées ( piscines, extensions, …) à partir d’images aériennes. Son déploiement, révélé par la presse avant toute communication officielle, avait défrayé la chronique avec un coût d’ environ 33 millions €.
La DGFiP utilise aussi l’IA dans le domaine de la gestion publique locale, avec un système d’alerte prédictif qui analyse les données financières des communes pour anticiper leurs difficultés, en les classant par profils comparables. Ce dispositif, cité par l’OCDE dans son rapport 2025 sur la gouvernance par l’IA, combine un algorithme de notation et des techniques de clustering pour identifier les signaux faibles dès la quatrième année de données.
L’assistant IA générative : l’outil phare de 2025
Le virage de l’année 2025 est celui de l’IA générative avec le lancement d’un assistant interne structuré en trois modules. D’abord un tchat généraliste, permettant aux agents de poser des questions ou d’obtenir des résumés de textes. Ensuite, DocuFiP est un moteur de recherche sémantique dans la doctrine fiscale interne.
Enfin, « Langage clair » (ou « Parler clair »), destiné à reformuler en langage accessible les réponses techniques des agents adressées aux usagers. Expérimenté depuis l’été 2025 auprès de 500 agents, il doit être proposé à l’ensemble des agents d’ici fin 2026.
La justification avancée par la direction pour développer ces outils en interne plutôt que de recourir aux solutions du marché est explicite : éviter que les agents n’utilisent « des IA commerciales type ChatGPT », avec les risques de fuite de données que cela implique. Un argument de souveraineté numérique que tempère le fait que la deuxième phase d’expérimentation s’est finalement appuyée sur un modèle open source développé par OpenAI.
Le bilan interne de l’expérimentation, dont les données ont été rendues accessibles, dresse un tableau plus nuancé que le discours institutionnel.
Des résultats officiels en demi-teinte
Sur la qualité des réponses du tchat, la note moyenne attribuée par les agents ayant expérimenté l’outil s’établit à 5,3 sur 10. Parmi eux, 66 % estiment que l’assistant répond « partiellement » à leurs attentes. Beaucoup ont noté que les réponses étaient trop généralistes, parfois inexactes, et qu’une simple recherche via un moteur de recherche classique s’avérait souvent plus efficace. L’utilisation de l’outil a par ailleurs chuté rapidement au cours de l’expérimentation, signe d’une appropriation difficile.
Sur le module « Langage clair », le bilan officiel reconnaît lui-même que l’outil « ne permet pas réellement de gagner de temps sur la rédaction de message, car la relecture prend beaucoup de temps ». Les agents doivent en effet vérifier systématiquement les reformulations produites, qui peuvent contenir des erreurs sur des articles du Code général des impôts, des formulations approximatives, voire des anglicismes.
Face aux premiers mauvais résultats du tchat, la DTNUM avait dans un premier temps orienté la communication vers une maîtrise insuffisante du « prompt » par les agents, avant de reconnaître les limites de l’outil en changeant de modèle lors de la deuxième phase.
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