Si l'administraon souhaite le vérifier, elle peut demander à ses fonconnaires de passer manuellement en revue toutes les déclaraons et de séleconner celles où les codes de la réserve de liquidaon et de la déducon pour invesssement sont remplis. Mais une geson efficace des fonds publics exige une approche plus efficace. C'est pourquoi il est demandé à un "data miner" d'extraire de l'entrepôt de données toutes les déclaraons où les codes de la réserve de liquidaon et de la réserve d'invesssement sont renseignés. Il ne s'agit pas d'intelligence arficielle, mais simplement d'une capacité à rechercher efficacement de grandes quantés de données. Sélecon par l'IA avec vérificaon par le fonconnaire Il existe cependant un nombre limité de dossiers qui sont séleconnés à l'aide de l'IA, comme par exemple les bouques en ligne qui n'ont pas rempli leurs obligaons. Là encore, une intervenon humaine est toujours prévue. Les résultats d'un tel algorithme sont toujours d'abord vérifiés par des fonconnaires du TACM (entre autres) et enrichis d'autres données. Ensuite, certains dossiers pilotes sont séleconnés pour vérificaon et, sur la base de ce retour d'informaon, l'algorithme est affiné. Au sein du TACM, le personnel est également sensibilisé aux risques liés au traitement des données et les meilleures praques ont été développées. Ils travaillent également en étroite collaboraon avec l'équipe Digitax de l'Université d'Anvers, précisément pour idenfier et gérer ces risques. Procédure rigoureuse par projet Enfin, il convient de noter que tout projet, qu'il ulise des "business rules" ou l'IA, fait toujours l'objet d'une procédure rigoureuse. Celle-ci commence par la rédacon d'une "fiche DAM" (data access management - geson de l'accès aux données), qui précise quelles données sont nécessaires, avec quelle finalité et quelles personnes spécifiques doivent y avoir accès. Cee fiche est vérifiée par les cellules de protecon de la vie privée, tant au niveau de l'administraon qu'au niveau du président. Ces cellules vérifient si la demande est conforme à la législaon. Par exemple, elles vérifient pour chaque donnée demandée si la finalité est suffisamment jusfiée. L'entrepôt de données peut contenir un grand nombre de données, mais un projet concret n'aura accès qu'à une sélecon limitée de ces données, notamment celles dont la finalité est jusfiée dans le contexte de ce projet. Par exemple, dans la sélecon déjà menonnée pour la combinaison d'une réserve de liquidaon et d'une déducon pour invesssement, l'identé du gesonnaire ne sera pas incluse, car cee donnée n'est pas pernente pour la finalité envisagée. En tant qu'organisaon intelligente et tournée vers l'avenir, l'administraon fiscale ulise donc les possibilités technologiques existantes en maère de traitement des données. Ce faisant, elle est toutefois toujours consciente des risques encourus et a mis en place les processus nécessaires pour gérer ces risques de manière efficace, efficiente et éthique. Auteur: Margaux Smets, conseillère en maère de fraude du cabinet du ministre des finances BULLETIN D’INFORMATION - Numéro. 05.2023 - Pag. 19
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