Finances et douanes : l’IA bientôt au cœur du ciblage des dossiers à risque
Les services du ministère des Finances et de la Direction générale des douanes s’orientent vers l’exploitation de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ou machine learning) dans l’analyse des données et le traitement des déclarations et des dossiers présentant les plus forts risques.
Cette démarche vise à concentrer les efforts de contrôle sur les dossiers prioritaires, tout en consacrant l’IA comme un outil d’aide à la décision qui ne remplace pas l’expertise humaine.
Cette orientation a été révélée lors d’un séminaire national conjoint organisé, mardi, à Tunis par l’École nationale des finances et l’École nationale des douanes, sur le thème « Les défis de l’intelligence artificielle et les domaines d’intervention du ministère des Finances : le rôle des institutions de formation ».
Le Directeur de la gestion des risques à la Direction générale des douanes, Issam Fassatoui a, à cette occasion, exposé la simulation d’un modèle d’apprentissage dans le domaine de l’identification des risques douaniers, s’appuyant sur les données de l’année 2025.
Ce modèle a permis de démontrer la possibilité de déceler des montants additionnels de l’ordre de 96,9 millions de dinars, avec un taux de détection de 49,23 %
Sur le plan fiscal, le directeur général du Centre Informatique du ministère des Finances, Salah Meddeb, a présenté un projet d’exploitation du Big Data et de l’apprentissage automatique dans le domaine de la vérification fiscale afin de mieux cibler les dossiers à risque élevé et de détecter l’économie informelle, les contribuables non immatriculés et les formes émergentes d’activité numérique ou de fraude complexe.
Le responsable a ajouté que ce projet, actuellement au stade de réception des offres, et dont la mise en œuvre s’étalera sur un an, reposera sur une infrastructure locale et des outils open source.
De son côté, le directeur à la Direction générale des impôts, Moez Daldoul, a souligné que la numérisation a contribué à réduire les tâches matérielles et répétitives et à consacrer davantage de temps aux activités de contrôle et d’analyse, précisant que le nombre de déclarants à distance a atteint 157 000, tandis que le nombre de déclarations d’employeur déposées dans les délais s’est établi à 87 000, contre 57 000 enregistrées à la fin de l’année précédente.
L’automatisation a permis un gain de près de 8 000 jours de travail, a-t-il affirmé, ajoutant que l’intégration de l’IA permettra de vérifier la cohérence des données, de croiser les transactions et de classer les dossiers selon leur niveau de risque.
Daldoul a rappelé que cette évolution exige le renforcement des compétences des agents en analyse de données et en statistique, la prise de décision finale étant sous la responsabilité exclusive de l’agent.
