On ne peut guère se tromper, quand on arpente les 260000 mètres carrés des bâtiments Sully et Turgot à Bercy, juste en face du ministère des Finances: tout est sombre, du sol au plafond, jusqu’aux murs marron qui bordent les longs couloirs de cet immense labyrinthe. Le côté high-tech ne transparaît ni dans l’architecture, ni dans la décoration des locaux, mais plutôt dans le profil de certains des agents qui les peuplent. C’est ce que nous allons découvrir avec Stéphane Créange, sous-directeur du contrôle fiscal, qui a accepté de recevoir Capital et de nous présenter l’un de ses services de pointe, chargé de l’utilisation de nouveaux outils de contrôle. Son objectif? Faire parler les données, l’intelligence artificielle, les algorithmes ou les réseaux sociaux… Alors, est-ce que Big Brother nous regarde? La réponse avec cinq fantasmes démystifiés.

Des data scientists pour quoi faire?

SJCF-1D, tel est le nom de l’un des quatre grands bureaux de la DGFiP, celui justement chargé de programmer les contrôles fiscaux et d’analyser les données. «Le tiers de la trentaine de personnes qui le composent sont des contractuels», explique Stéphane Créange. A l’image de Haicheng Tao, un ingénieur de 34 ans, diplômé de CentraleSupélec – la deuxième ou troisième meilleure école d’ingénieurs française selon les classements –, qui dirige la section des data scientists du service. Son diplôme en poche, il a d’abord travaillé dans l’électroménager où il s’occupait de friteuses intelligentes, puis dans une entreprise qui détectait les fraudes à l’assurance, avant de rejoindre la DGFiP. «J’avais envie de contribuer à une mission d’intérêt général. Ici, nous avons beaucoup d'impact en matière d’action publique», dit-il. Tremble, cher contribuable!

Ce service serait presque une curiosité à lui tout seul. «Au sein d’une même équipe, nous réunissons des fiscalistes purs et durs, des informaticiens et des data scientists», fait valoir Stéphane Créange. Chacun a une mission très précise, mais ne peut avancer sans les autres. Les informaticiens font du code et nettoient les fichiers de données, pour qu’ils soient purs et délivrent l’information la plus pertinente possible. Les six data scientists dialoguent en permanence avec les inspecteurs des impôts et modélisent l’expérience de ces derniers: à quel moment, par exemple, peut-on dire qu’il y a anomalie entre un certain niveau de revenus et un certain niveau de patrimoine?

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