L’administration fiscale du Costa Rica utilise le modèle ML open source CIAT e-IAD pour détecter les anomalies dans les factures électroniques. En 2026, il a mis au jour un réseau de fraude de ~₡80 milliards (~200 contribuables) et récupéré ₡8 milliards en 2025. Le CIAT l’a ensuite déployé au Guatemala et au Rio Grande do Sul.
~200
Contribuables impliqués dans le réseau de fraude démantelé (by April 2026)
~₡80 billion (~USD 150 million)
Valeur des faux justificatifs identifiés (by April 2026)
~₡8 billion (~USD 15 million)
Recettes fiscales recouvrées (2025)
30
Inspecteurs de la DGT couvrant les plus grands contribuables
12 months
Période de développement du modèle
Détails
Maturité
Established
Promoteur
Dirección General de Tributación, Ministerio de Hacienda
La Dirección General de Tributación du Costa Rica, en collaboration avec le CIAT et Microsoft, a déployé e-IAD, un modèle d'apprentissage automatique non supervisé et open source, co-développé sur 12 mois par des experts fiscaux de sept pays membres du CIAT, qui analyse des millions de factures électroniques, déclarations fiscales et données du registre des contribuables afin de repérer les anomalies et les schémas comportementaux compatibles avec une fraude fiscale organisée.
Résultats
D'ici avril 2026, le système a aidé les enquêteurs de la DGT à démanteler un réseau de fraude impliquant environ 200 contribuables, avec de faux justificatifs totalisant environ 80 milliards ₡ (~150 millions USD) ; rien qu'en 2025, des audits assistés par IA ont permis de récupérer environ 8 milliards ₡ (~15 millions USD) déduits de manière irrégulière au moyen de factures électroniques non justifiées. Le CIAT a depuis déployé la même solution au Guatemala et à Rio Grande do Sul, au Brésil.
Mise en œuvre
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
Sources de données
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.
L'Agenzia delle Entrate italienne déploie VeRa, un algorithme d'IA croisant les déclarations fiscales avec données bancaires, registres fonciers et paiements …
