Expériences internationales de l’intelligence artificielle et du Big Data dans le contrôle fiscal : enseignements et perspectives pour le Maroc

Abstract

Résumé :

Cette recherche analyse les expériences internationales en matière d’intégration de l’intelligence artificielle et du Big Data dans le contrôle fiscal, afin d’identifier les enseignements et perspectives pour le Maroc. L’objectif est de comprendre comment ces technologies peuvent améliorer l’efficacité, la transparence et la conformité fiscale. L’étude se fonde sur des exemples concrets provenant de la France, du Canada, de l’Australie et de l’Indonésie, où les administrations fiscales ont mis en place des solutions analytiques avancées, des systèmes prédictifs et des plateformes numériques intégrées. Ces dispositifs permettent de croiser de vastes ensembles de données provenant de sources multiples, de détecter les anomalies et les comportements suspects, et de cibler plus efficacement les audits. Les résultats montrent que l’utilisation stratégique de l’IA et du Big Data contribue à réduire la fraude fiscale, à optimiser l’allocation des ressources et à renforcer la confiance des contribuables grâce à une plus grande transparence. Toutefois, leur mise en œuvre exige des conditions préalables essentielles, telles que la modernisation des infrastructures technologiques, la formation des agents fiscaux, la protection des données et l’instauration d’un cadre réglementaire clair. L’analyse conclut que le Maroc, en s’inspirant de ces expériences réussies et en adaptant ces approches à son contexte spécifique, dispose d’une opportunité majeure pour moderniser son système fiscal et améliorer durablement sa performance et sa crédibilité.

Mots-clés : intelligence artificielle, Big Data, contrôle fiscal, expériences internationales, Maroc, transformation numérique.

Abstract

This study examines international experiences in integrating Artificial Intelligence and Big Data into tax auditing, with the aim of identifying lessons and perspectives for Morocco. The objective is to understand how these technologies can enhance efficiency, transparency, and tax compliance. The research draws on concrete examples from France, Canada, Australia, and Indonesia, where tax administrations have implemented advanced analytical solutions, predictive systems, and integrated digital platforms. These tools make it possible to cross-reference large datasets from multiple sources, detect anomalies and suspicious behaviors, and more effectively target audits. The findings show that the strategic use of AI and Big Data helps reduce tax fraud, optimize resource allocation, and strengthen taxpayer trust through increased transparency. However, successful implementation requires essential preconditions, such as the modernization of technological infrastructure, the training of tax officials, the protection of data, and the establishment of a clear regulatory framework. The analysis concludes that Morocco, by drawing inspiration from these successful experiences and adapting these approaches to its specific context, has a major opportunity to modernize its tax system and sustainably improve its performance and credibility.

Keywords: artificial intelligence, Big Data, tax auditing, international experiences, Morocco, digital transformation.