Moteur de conformité IA du SARS — Plateforme sud-africaine de risque fiscal par apprentissage automatique

Depuis 2019, l'administration fiscale sud-africaine (SARS) utilise des modèles de gradient boosting et de réseaux de neurones sur plus de 1,2 milliard d'enregistrements annuels — provenant des banques, des fonds de pension, des assureurs santé, du registre foncier, de la Commission des sociétés et de la propriété intellectuelle, du registre des véhicules et de partenaires internationaux — afin de générer des scores de risque pour chaque contribuable et chaque déclaration douanière.

Les scores de risque signalent des dossiers pour examen par des agents fiscaux humains plutôt que de déclencher une action automatique ; au cours de l'exercice 2023, plus de 60 % des contrôles ont été sélectionnés par l'IA. Le système fonctionne dans le cadre du SARS Act, avec des rapports trimestriels à la Commission permanente des finances du Parlement et des rapports annuels au titre du Public Finance Management Act.

Au cours de l'exercice 2024/25, le SARS a collecté 304 milliards de rands grâce à des activités de conformité identifiables, soit une hausse de 16,7 % en glissement annuel, attribuée en grande partie au profilage des risques et à la détection des fraudes fondés sur l'IA. Une communication parlementaire du commissaire du SARS a indiqué que les modèles de détection par IA avaient permis d'empêcher, de manière cumulée, plus de 444 milliards de rands de sorties frauduleuses, soit environ 32 % des recettes de conformité protégées.

Le SARS a présenté ce modèle au G20 et au Forum africain sur l'administration fiscale comme une approche transposable à d'autres administrations fiscales africaines ; une étude académique indépendante menée en 2024 a documenté l'architecture du système et son cadre juridique.