Le gouvernement a présenté le bilan du contrôle fiscal pour 2019, soulignant l’efficacité des dispositifs mis en œuvre ces dernières années pour lutter contre la fraude fiscale.
Ainsi, ce sont près de 54 000 opérations de contrôle qui ont été menées. Dans le détail, il ressort une augmentation marquée des procédures courtes et ciblées, notamment dans les entreprises (+ 48 %), alors que le nombre de vérifications générales a diminué (- 14 %). Une tendance qui traduit la volonté de mieux adapter les méthodes employées aux enjeux de chaque dossier.
Par ailleurs, plus de 35 000 contrôles sur place ou sur pièces ont donné lieu à une régularisation en cours de procédure, contre seulement 3 900 en 2018. Une montée en flèche qui s’explique par la récente extension de cette faculté de régularisation aux contrôles sur pièces et aux examens contradictoires de la situation fiscale personnelle. En effet, auparavant, seules les entreprises qui faisaient l’objet d’une vérification ou d’un examen de comptabilité pouvaient, pour tous les impôts et les périodes visés par le contrôle, bénéficier d’un intérêt de retard réduit de 30 % lorsqu’elles régularisaient les erreurs commises de bonne foi dans leurs déclarations.
Finalement, l’administration a pu encaisser près de 10 Md€, dont 9 Md€ au titre des contrôles fiscaux proprement dits, soit une progression de 16,3 % par rapport à 2018 (+ 1,3 Md€). Étant précisé que les encaissements ont évolué à la hausse quel que soit l’impôt (impôt sur le revenu, impôt sur les sociétés, TVA…). Des résultats qui, après trois années de baisse consécutives, s’expliquent aussi par l’utilisation renforcée du « data mining » qui a permis d’adresser 100 000 propositions de contrôle aux services fiscaux, contre quelques centaines auparavant. Ainsi, 22 % des opérations de contrôle concernant les entreprises étaient issues de cette technique de ciblage en 2019.
Précision : le data mining permet d’explorer les données des contribuables grâce à l’intelligence artificielle (recoupements d’informations, analyses statistiques…).
