Quand l’IA du Fisc confond piscines et parkings handicapés
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Alors que la technologie s’infiltre partout, même le Fisc n’échappe pas à la règle de l’innovation. Depuis un an, une intelligence artificielle sophistiquée scrute les images satellites pour dénicher les piscines non déclarées des contribuables français.
Cependant, loin de faire l’unanimité, cette technologie est aujourd’hui au cœur d’une controverse : elle se trompe dans 30% des cas, confondant des espaces réservés aux handicapés et des bâches d’agriculture avec des piscines privées.
L’IA du Fisc pleine d’erreur
Il semblerait que le remplacement progressif des agents de la Direction des Finances publiques par des algorithmes n’ait pas que des avantages. Avec un taux d’erreur de 30%, les erreurs de cette IA ne sont pas juste des anecdotes, elles soulèvent une vague de mécontentement parmi les contribuables.
Imaginez un instant que votre simple place de parking soit confondue avec une piscine. Cela pourrait arriver à un contribuable sur trois utilisant cette technologie.
Cette situation ne fait qu’exacerber le sentiment de frustration vis-à-vis d’une administration déjà souvent critiquée pour sa lourdeur. En effet, l’année dernière, près de 120 000 piscines non déclarées ont été détectées grâce à cette technologie.
Mais à quel prix ? Avec la diminution des agents, le nombre de réclamations explose, la CGT Finances publiques signalant pas moins de 30 000 plaintes déposées auprès de Bercy.
L’IA utilisée par le Fisc analyse les nuances de bleu des images aériennes pour identifier les piscines. Mais la distinction entre les différents types de bassins, notamment entre ceux qui sont imposables et ceux qui ne le sont pas, semble échapper à l’algorithme. De même, des piscines aux teintes atypiques peuvent passer totalement inaperçues.
La principale critique réside dans la gestion des erreurs : il incombe aux contribuables de prouver l’erreur de l’administration, un processus souvent long et fastidieux. Cette responsabilité inversée soulève des questions sur l’équité et l’efficacité de l’emploi de l’IA dans la gestion publique.
Un avenir technologique sous surveillance
Gabriel Attal, dans sa volonté d’injecter davantage d’IA dans les services publics, semble déterminé à moderniser l’administration fiscale. Cependant, cette stratégie risque de se heurter à une opposition croissante si la fiabilité de ces systèmes ne s’améliore pas.
« Qui va contrôler les résultats de l’intelligence artificielle ? Personne« , déplore la CGT, soulignant un déficit de contrôle et de transparence.
Face à ces enjeux, il est crucial de réévaluer l’approche adoptée. Améliorer la précision de l’IA, offrir des recours plus accessibles aux contribuables et maintenir un équilibre entre automatisation et intervention humaine pourrait aider à rétablir la confiance.
La technologie, si elle peut simplifier certains processus, ne doit pas devenir une source supplémentaire d’erreur et d’injustice.
La route vers une fiscalité modernisée est pavée de bonnes intentions, mais également d’obstacles imprévus. Dans cette quête d’efficacité, il est fondamental de ne pas perdre de vue les individus derrière les chiffres. Après tout, une piscine n’est pas juste un élément imposable, mais souvent le cœur d’un foyer.
Vers un ajustement des politiques d’implémentation de l’IA
Alors que nous naviguons dans cette nouvelle ère de digitalisation administrative, il devient impératif de repenser les politiques d’implémentation de l’intelligence artificielle. Il ne suffit pas d’adopter les dernières technologies.
Il faut également assurer leur intégration de manière réfléchie et humaine. Cela implique une formation renforcée des agents qui restent en première ligne, un dialogue constant avec les citoyens pour comprendre et adresser leurs préoccupations, et surtout, un cadre réglementaire strict qui encadre l’utilisation de ces outils pour éviter les abus et les erreurs.
En prenant ces mesures, nous pourrions non seulement améliorer l’efficacité de la fiscalité, mais aussi renforcer la confiance publique dans les institutions qui la gèrent.
