Unité IA de la ZRA — Plateforme d'apprentissage automatique de l'Autorité fiscale zambienne pour la détection des fraudes et des écarts de recettes

L'Autorité fiscale de Zambie (ZRA) a mis en place une unité dédiée d'intelligence artificielle à son siège de Lusaka, composée de data scientists zambiens, afin d'identifier les manques à gagner fiscaux et les fuites de recettes sur l'ensemble de la base fiscale nationale. L'unité applique des modèles d'apprentissage automatique aux données de transactions des importateurs et exportateurs en temps réel, détectant automatiquement des schémas suspects et des fraudes plus rapidement qu'un contrôle manuel. Les tâches principales incluent la notation du risque des contribuables, la relance automatisée des non-déclarants, le recoupement des données de retenue à la source (PAYE) avec les déclarations des employeurs, et le signalement des déclarations douanières anormales.

Renforcer la capacité de la ZRA à détecter la fraude fiscale et à combler les manques à gagner en remplaçant un contrôle manuel lent par une analyse automatisée et en temps réel des données d'import/export et de paie.

Selon les informations disponibles, les outils d'analyse de données traitent environ 1 000 dossiers fiscaux en 2 millisecondes, contre sept jours ou plus pour un contrôle manuel. Une évaluation de recherche parallèle, menée par le Center for Effective Global Action (CEGA) de l'UC Berkeley, teste un algorithme Random Forest adapté d'un projet pilote de lutte contre la fraude douanière au Paraguay, en vue d'une application en Zambie.

En juin 2024, le ministre zambien de la Technologie et des Sciences, Felix Mutati, a déclaré que l'IA avait augmenté de 60 % la capacité de recouvrement de recettes de la ZRA au cours des deux années précédentes. Cette affirmation a été relayée par Xinhua, Open Zambia et Copperbelt Katanga Mining, mais elle porte sur la capacité de recouvrement et non sur des recettes nettes auditées, et aucun audit technique indépendant de la précision ou de l'équité des modèles d'IA n'a été publié.

Malgré l'absence d'audit indépendant, ce gain confirmé au niveau ministériel et corroboré par plusieurs sources de presse en fait l'un des résultats de l'IA les plus significatifs documentés en matière d'administration fiscale en Afrique subsaharienne, hors Afrique du Sud.