Controle fiscal - Qu'est ce qu'un profil à risque ?

Contrôle fiscal : qu'est-ce qu’un « profil à risque » pour les impôts ?

Le contrôle fiscal en France connaît une transformation majeure. Longtemps fondé sur des vérifications aléatoires ou sur dénonciation, il repose désormais sur des outils numériques de pointe, capables de cibler les contribuables les plus susceptibles de présenter des anomalies.

La Direction générale des finances publiques (DGFIP) a ainsi développé la notion de « profil à risque », qui permet de concentrer ses efforts de contrôle sur les situations jugées sensibles.

· Mais que recouvre exactement cette notion ?

· Quels critères sont utilisés pour établir un tel profil ?

· Et surtout, quelles conséquences cela entraîne-t-il pour les particuliers comme pour les entreprises ?

Cet article propose une analyse complète, mêlant approche juridique, pratique et comparative, afin de comprendre en profondeur ce qu’est un « profil à risque » pour la DGFIP.

Définition et fondement juridique du « profil à risque »

Le terme « profil à risque » n’est pas expressément défini par le Code général des impôts (CGI) ni par le Livre des procédures fiscales (LPF). Il s’agit d’une catégorie opérationnelle, utilisée en interne par la DGFIP pour qualifier des contribuables dont la situation attire l’attention en raison d’anomalies, d’incohérences ou de comportements atypiques.

Les textes encadrant l’utilisation des données

Le recours à l’analyse automatisée des données fiscales repose sur plusieurs fondements légaux et notamment :

· Article L. 47 A du LPF : encadre l’utilisation des logiciels de comptabilité et de facturation.

· Article L. 10-0 AB du LPF (introduit en 2019) : autorise la DGFIP à recourir au data mining pour détecter la fraude.

· Décision du Conseil constitutionnel du 27 décembre 2018 (n° 2018-765 DC) : valide la légalité de ces dispositifs, sous réserve du respect du droit à la vie privée.

· Règlement général sur la protection des données (RGPD) : encadre la conservation et l’exploitation des données personnelles.

Une approche validée par la jurisprudence

La jurisprudence a confirmé la possibilité pour l’administration d’utiliser des algorithmes, à condition que :

· Les critères de ciblage soient objectifs,

· Le contribuable conserve son droit au recours,

· Les données soient proportionnées à l’objectif poursuivi.

Les critères retenus pour identifier un profil à risque

La DGFIP ne communique pas l’intégralité de ses paramètres de sélection, pour éviter que les fraudeurs ne les contournent. Toutefois, les principaux critères sont connus.

Incohérences entre revenus et patrimoine

· Déclaration de revenus modestes mais détention de biens immobiliers importants.

· Acquisition de véhicules de luxe ou voyages fréquents sans corrélation avec les ressources déclarées.

· Déductions fiscales élevées sans justificatifs solides.

Anomalies bancaires et flux financiers suspects

· Comptes bancaires non déclarés à l’étranger.

· Dépôts d’espèces fréquents et injustifiés.

· Transferts de fonds vers des juridictions à fiscalité privilégiée.

· Historique déclaratif problématique

· Retards répétés de dépôt des déclarations fiscales.

· Régularisations fréquentes après mise en demeure.

· Antécédents de redressements fiscaux.

Secteurs économiques sensibles dans le controle fiscal

Certains secteurs sont traditionnellement considérés comme plus « à risque » :

· BTP et sous-traitance : risque de travail dissimulé.

· Restauration et commerce de détail : forte manipulation de cash.

· E-commerce et plateformes numériques : difficulté de traçabilité des ventes.

Montages fiscaux et juridiques complexes

· Utilisation de sociétés écrans ou de montages transfrontaliers.

· Transferts artificiels de bénéfices vers des filiales étrangères.

· Abus de droit fiscal au sens de l’article L. 64 du LPF.

Comment la DGFIP identifie un profil à risque

Le data mining et l’intelligence artificielle

La DGFIP utilise des logiciels capables de traiter des milliards de données pour repérer des anomalies statistiques. L’algorithme attribue un score de risque aux contribuables.

Les croisements de fichiers dans le controle fiscal

Parmi les bases de données exploitées :

· Déclarations fiscales (IR, IS, TVA, IFI).

· Données sociales (URSSAF).

· Fichiers bancaires (FICOBA).

· Transactions immobilières (notaires).

· Déclarations douanières.

Les signalements extérieurs dans le controle fiscal

· TRACFIN (lutte contre le blanchiment).

· Banques et notaires (obligation de vigilance).

· Dénonciations, lorsqu’elles sont documentées.

Conséquences d’un classement en profil à risque par les impôts

Un risque accru de contrôle fiscal

· Être identifié comme profil à risque augmente considérablement la probabilité de subir un contrôle fiscal :

· Un contrôle sur pièces (demande de justificatifs).

· Une vérification de comptabilité (entreprises).

· Un examen de situation fiscale personnelle (ESFP) (particuliers).

Les sanctions fiscales ncourues

En cas d’anomalies avérées :

· Redressement avec rappel d’impôt.

· Majoration de 10 à 80 % selon la gravité.

Pénalités pénales pour fraude fiscale (jusqu’à 7 ans de prison et 3 M€ d’amende – art. 1741 CGI).

Études de cas : quand un contribuable devient « profil à risque »

La PME du BTP

CA déclaré en baisse de 30 %.

Dépôts d’espèces importants.

Charges sociales en décalage avec d'autres sociétés du même secteur.

Études de cas : quand un contribuable devient « profil à risque »

La PME du BTP

CA déclaré en baisse de 30 %.

Dépôts d’espèces importants.

Charges sociales en décalage avec le niveau de celui des concurrents du même secteur d’activité

Vérification de comptabilité

La start-up numérique

Ventes réalisées via une plateforme étrangère.

Revenus sous-déclarés en France.

Profil ciblé → contrôle TVA.

Approche comparée : la notion de profil à risque à l’étranger

États-Unis (IRS)

L’Internal Revenue Service utilise des « red flags » :

· Déductions anormalement élevées.

· Revenus en espèces importants.

· Activité internationale mal déclarée.

Royaume-Uni (HMRC)

Le système « Connect » analyse plus de 22 milliards de données :

· Croisements entre comptes bancaires, immobilier, réseaux sociaux.

· Ciblage automatisé des profils suspects.

Allemagne

· Contrôles renforcés sur le BTP et l’automobile.

· Recours au big data pour cibler les fraudes à la TVA.

Italie

· Système de « redditometro » : comparaison entre revenus déclarés et niveau de vie.

Les droits du contribuable face au profilage fiscal

· Droit à l’information

· Droit au recours

· Possibilité de saisir la commission départementale des impôts.

· Recours juridictionnels devant le tribunal administratif.

Respect du RGPD

· Droit d’accès aux données personnelles.

· Encadrement de la durée de conservation.

Conclusion

Un profil à risque pour la DGFIP est une catégorie statistique visant à cibler plus efficacement les contrôles fiscaux. Il ne prouve pas une fraude, mais augmente fortement la probabilité d’un contrôle approfondi.

Qu’est-ce qu’un profil à risque ?

· Un contribuable dont la situation fiscale présente des incohérences ou anomalies.

Quels sont les principaux critères ?

· Incohérences déclaratives, anomalies bancaires, montages complexes.

Être classé à risque signifie-t-il être en fraude ?

· Non. C’est un signal d’alerte, pas une preuve.

Comment savoir si l’on est ciblé ?

· Impossible de le savoir à l’avance, mais certains indices (demandes fréquentes de justificatifs, fermeture brutales de comptes bancaires) peuvent alerter.

Peut-on contester le classement en profil à risque ?

· Non directement, mais on peut contester les suites (contrôle, redressement).

Combien de temps la DGFIP conserve-t-elle les données ?

· En principe, jusqu’à la prescription fiscale (3 à 10 ans selon les cas).

Le système est-il compatible avec le RGPD ?

· Oui, sous réserve du respect des droits d’accès et de rectification.

Quels secteurs sont les plus exposés ?

· BTP, restauration, e-commerce, consulting, société à l’export.

Quels sont les risques concrets ?

· Contrôle fiscal, redressement, pénalités, sanctions pénales.

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