Comment l’IA peut révéler l’évasion fiscale des entreprises

Les mots utilisés dans les rapports annuels sont-ils une clé pour percer les secrets de l’évasion fiscale des entreprises ?

Lorsqu’il s’agit de repérer les fraudeurs fiscaux des entreprises, les mots peuvent être aussi utiles que les chiffres. Des recherches récentes de Texas McCombs révèlent qu’une lecture attentive du texte peut offrir de nouvelles perspectives sur la façon dont les entreprises tentent d’éviter les impôts, des activités qui peuvent ne pas être évidentes à partir des seuls chiffres financiers.

La doyenne et professeure de comptabilité Lillian Mills et son co-auteur, Kelvin Law de l’Université technologique de Nanyang, ont examiné 18 ans de rapports annuels de sociétés multinationales américaines, ceux qui traitaient de leurs activités commerciales dans des pays étrangers, y compris des paradis fiscaux. Les chercheurs ont couvert un total de 183 061 rapports.

L’équipe a utilisé le traitement du langage naturel (TLN) pour analyser le texte et identifier les modèles et les choix de mots qui pourraient révéler le type d’activités que les entreprises menaient dans les paradis fiscaux. L’analyse informatique a révélé des indices sur ces activités.

Par exemple, supposons qu’une société pharmaceutique américaine ait développé un médicament efficace pour le traitement des maladies cardiaques, générant une marge bénéficiaire élevée. La société détient la propriété intellectuelle (IP) pour la formule spécifique du médicament et indique qu’elle a « créé une filiale au Panama pour gérer la fabrication et la production », en utilisant la formule brevetée. En acheminant les bénéfices de la vente du médicament contre les maladies cardiaques grâce à l’utilisation de la propriété intellectuelle dans un pays connu pour ses faibles taux d’imposition, l’entreprise est en mesure de payer moins d’impôts par l’intermédiaire de la filiale située dans le paradis fiscal.

Le mot « fabrication » est l’un des 80 mots que l’ordinateur recherche pour suggérer des opérations susceptibles d’éviter les impôts. D’autres incluent « achat », « importation », « entrepôts » et « distributeurs ».

Bien qu’il n’existe aucun moyen sûr de détecter tous les cas d’évasion fiscale, dit Mills, une attention particulière aux choix de mots dans un rapport annuel peut révéler plusieurs types d’informations que les chiffres pourraient ne pas :

Nouvelles métriques. Un nouvel ensemble de mesures dans l’étude évalue non seulement si une entreprise a une filiale dans un paradis fiscal, mais s’il s’agit d’une filiale active. Les nouvelles mesures sont trois fois plus efficaces que les mesures existantes pour prédire qu’une entreprise évite les impôts.

Opérations non divulguées. Les techniques d’apprentissage automatique peuvent identifier les entreprises susceptibles d’avoir des opérations dans des paradis fiscaux, mais ne les divulguent pas dans les rapports annuels.

Plus d’évasion fiscale. Les non-divulgateurs signalés par l’apprentissage automatique ont des taux d’imposition effectifs inférieurs à ceux des autres entreprises.

« L’utilisation de l’IA pour analyser les données textuelles pourrait être un outil puissant pour les régulateurs et les investisseurs pour détecter l’évasion fiscale des entreprises », déclare Mills.

« Ces informations pourraient particulièrement aider les régulateurs autres que l’IRS, qui n’ont pas accès aux déclarations de revenus des entreprises. Cela pourrait les guider dans l’examen des données accessibles au public pour trouver des entreprises qui pourraient utiliser des stratégies abusives de transfert de bénéfices dans les paradis fiscaux.  »