L’intelligence artificielle et le Big Data au service de la performance du contrôle fiscal : une étude du cas marocain

Résumé

L’intégration croissante des technologies numériques dans les administrations fiscales constitue un axe majeur de transformation des systèmes fiscaux contemporains, comme le soulignent plusieurs travaux récents sur la digitalisation publique. Dans ce contexte, cet article analyse le rôle stratégique de l’intelligence artificielle et du big data dans l’optimisation du contrôle fiscal au Maroc, en mettant en évidence les opportunités, les défis et les perspectives associés à leur déploiement. La problématique centrale s’articule autour de la question suivante : dans quelle mesure l’intégration de l’IA et du Big Data peut-elle renforcer l’efficacité du contrôle fiscal au Maroc, tout en garantissant la transparence et la protection sur les droits des contribuables ?

Sur le plan méthodologique, l’étude adopte une approche mixte combinant une revue de littérature critique et une enquête empirique. Cette dernière repose sur un questionnaire structuré administré auprès d’un échantillon de 200 répondants, composé de 80 agents fiscaux et 120 contribuables, sélectionnés selon une méthode d’échantillonnage raisonné. Les données ont été collectées à l’aide d’échelles de Likert et complétées par des entretiens semi-directifs afin d’approfondir l’analyse qualitative.

Les résultats indiquent que l’intégration de l’IA et du Big Data contribue à améliorer la détection des anomalies fiscales, d’optimiser le ciblage des contrôles et de renforcer l’efficacité globale du processus de contrôle fiscal. Toutefois, ils mettent également en évidence des limites importantes liées à la qualité des données, aux risques de biais algorithmiques, ainsi qu’aux enjeux de cybersécurité et de compétences organisationnelles.

Cette recherche contribue au corpus existant en comblant un gap théorique relatif à l’absence d’analyses empiriques intégrées portant sur l’usage conjoint de l’IA et du Big Data dans le contrôle fiscal dans le contexte des pays en développement, en particulier au Maroc. Elle propose ainsi une lecture renouvelée de la transition vers une fiscalité intelligente, fondée sur une articulation entre innovation technologique, gouvernance des données et exigences éthiques.

JEL Classification : H26, H83, O33, C88.

Type du papier : Recherche empirique.