Lutte contre la fraude : la France en retard dans l'analytique

Bercy a annoncé, le 24 juin dernier, que les redressements fiscaux se sont élevés à près de 20 milliards d'euros en 2014 (+7% par rapport à 2013), et ceux pour la fraude sociale à plus de 850 millions d'euros (+34%). Le renforcement des moyens pour les détecter expliquerait la tendance, mais des progrès restent à faire, selon Jean-Loïc Berthet et Laurent Daculsi, respectivement responsable des offres 'lutte contre la fraude et conformité' et ingénieur commercial grands comptes chez SAS, éditeur de logiciels de Business Analytics. Mais la culture de l'analytique manque en France.

Des fraudes détectées plus tôt

« Si les chiffres publiés par Bercy, et largement commentés ces derniers jours, peuvent faire penser à une augmentation de la fraude, c'est en effet une meilleure détection qui en est la cause », expliquent-ils à la rédaction. « Auparavant, les contrôles étaient aléatoires, moins nombreux et moins précis. Désormais, les contrôles sont ciblés, basés sur l'analyse de données, et ce à l'aide de techniques de data mining ou d'analyse statistique ». On assiste progressivement « à une industrialisation du dispositif de lutte contre la fraude : les alertes sont investiguées de manière plus systématique, selon un processus formalisé ».

Promue par SAS, la détection en temps réel de « comportements suspects » à partir de l'exploitation de bases de données, vise à prévenir et limiter la fraude. « Les sommes versées indûment restent difficilement récupérables. Mais une détection plus rapide des cas suspects permet de mettre un terme à la fraude plus tôt, et par conséquent d'éviter de payer des sommes à tort », soulignent Jean-Loïc Berthet et Laurent Daculsi. Les fraudes sont ainsi « déjouées ». Pourtant l'adoption de solutions analytiques de détection des fraudes en France reste « encore faible au regard des enjeux ». De nombreuses entreprises privées et organisations publiques « en sont au mieux au stade de l'expérimentation, avec des ambitions variables d'industrialisation du dispositif de lutte contre la fraude », précisent-ils.

La DGFIP veut garder la maîtrise

Plusieurs freins expliquent ce phénomène : « l'accès aux données, des contraintes techniques ou légales, ou encore la culture de l'analytique encore insuffisamment diffusée dans les organisations. Les freins les plus importants sont toutefois d'ordre humain et se trouvent à tous les niveaux, opérationnels comme managériaux ». Il existe une « peur de voir son travail d'auditeur 'fraude' perdre en intérêt s'il s'appuie sur une solution progicielle, et de voir ses équipes se réduire, ou encore d'avoir à mener un projet informatique d'ampleur », ajoutent-ils. Bien que « l'expérience montre que ces peurs ne sont pas fondées », elles expliquent l'adoption encore « timide » de solutions analytiques anti-fraude dans le secteur public français. Mais il y a « des exceptions, par exemple, la Caisse nationale d'allocations familiales (CNAF). Cette dernière ayant mis en place un réel système de lutte contre la fraude industrialisé ». SAS.

Si la France tarde encore - la Direction générale des finances publiques (DGFIP) préférant maîtriser l'usage de données sensibles -, d'autres pays européens comme « la Belgique, l'Irlande ou l'Espagne ont largement adopté des solutions analytiques pour lutter contre les fraudes fiscales ou sociales, avec des résultats souvent spectaculaires », selon l'éditeur. Le gouvernement belge, qui utilise aussi un logiciel développé par SAS, aurait ainsi fait passer le montant des fraudes à la TVA, notamment les montages de type 'carrousel', « de 1,4 milliard d'euros en 2010 à 40 millions en 2014 ».

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