Les IA pourraient-elles aider à lutter contre l’évasion fiscale ?
Nils Holzenberger, enseignant-chercheur à Télécom Paris, février 2026
Propos recueillis par Isabelle Mauriac
L’évasion fiscale : un défi d’analyse de données
Chaque année, des entreprises parviennent à réduire leurs impôts en exploitant des combinaisons de lois ou de réglementations, a priori sans lien entre elles. « C’est un problème d’analyse de données, explique Nils Holzenberger. Le législateur crée des lois qui s’ajoutent à un système complexe et volumineux. Il est impossible pour les administrations fiscales ou les parlementaires d’avoir en tête toutes les lois et leurs interactions potentielles. »
L’IA pourrait changer la donne : en analysant l’intégralité des textes existants, elle permettrait de repérer des failles, même si son analyse reste moins fine que celle d’un juriste.
Les failles fiscales : des combinaisons de lois insoupçonnées
Pour Nils Holzenberger, une faille fiscale naît de la combinaison de règles qui, isolément, semblent anodines. « Le droit est un système complexe de règles : lois, réglementations, jurisprudence… Des entreprises arrivent à les combiner pour payer moins d’impôts, surtout aux États-Unis, mais aussi en Europe. »
Son travail consiste à développer des méthodes d’IA pour identifier ces failles avant qu’elles ne soient exploitées, en s’appuyant sur des jeux de données de cas réels.
Un jeu de données pour tester les capacités de l’IA
En collaboration avec Andrew Blair-Stanek, un professeur de droit américain, Nils Holzenberger a publié un jeu de données listant des failles connues (et aujourd’hui colmatées) du droit fiscal américain.
Avec ce jeu de données, l’équipe a évalué les capacités des modèles de langage (LLM) actuels. Deux tests ont été menés :
- Distinguer les stratégies qui sont juridiquement valables et permettent de payer moins d’impôts – les vraies failles – de celles qui ne fonctionnent pas.
- Reconstruire des failles : à partir des textes de loi et d’informations sur l’activité économique d’une entreprise, déterminer une stratégie permettant de payer moins d’impôts.
Écouter aussi l’interview de Nils Holzenberger sur France Culture, sept. 2025
Vers un algorithme de recommandation des failles potentielles
L’aboutissement de ces recherches pourrait être un algorithme capable de classer les dispositifs juridiques, des failles les plus probables aux moins risquées. « Cet outil guiderait le législateur, lui fournissant une liste de failles potentielles à colmater. »
À plus long terme, l’outil pourrait aussi anticiper l’impact de nouvelles lois : « Aujourd’hui, il est difficile d’estimer le coût ou les recettes d’une nouvelle réglementation. Avec cet algorithme, on pourrait éviter les failles fiscales et mieux évaluer l’impact financier d’une loi. »
Pour en savoir plus sur le potentiel de l’IA pour renforcer l’efficacité du droit fiscal, retrouvez l’interview de Nils Holzenberger en audio et vidéo :
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Podcast enregistré le 11/12/2025 par Michel Desnoues, Télécom Paris
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