Comment l’IA générative peut aider la fonction fiscalité à surmonter ses difficultés

Bien que l’IA générative permette d’automatiser des tâches, de synthétiser des informations et de générer des perspectives éclairantes, l’optimisation de cette technologie repose encore sur des interventions humaines.

En bref

• Comme l’IA générative apprend comment les mots sont utilisés différemment selon le contexte, elle peut extraire un sens de la masse de données non structurées dont disposent les équipes de fiscalité.
• Cette technologie exploite les données pour synthétiser du contenu, générer de nouvelles perspectives et formuler des recommandations applicables.
• Les professionnels de la fiscalité s’appuient sur des solutions qui permettent d’automatiser des processus fiscaux et financiers courants, tout en rehaussant la pertinence de la fonction fiscalité.

Sur plusieurs fronts, la fonction fiscalité continue de faire face à toute une série de défis, comme le révèle la plus récente étude d’EY sur l’exploitation des fonctions fiscalité et finance, dont les participants affirment que les équipes Fiscalité et Finance de leur entreprise consacrent encore près des trois quarts de leur temps (72 %) à des activités courantes de soutien à la conformité, notamment à la collecte et au nettoyage de données, ainsi qu’à la conformité et au rapprochement des déclarations fiscales.

La fonction fiscalité des entreprises est aussi contrainte de jongler avec des niveaux grandissants de réglementation, de complexité et d’exigences de production d’informations en temps réel, en même temps qu’avec les pressions visant à l’amener à réaliser des compressions budgétaires et l’impératif général de tirer le meilleur parti de ressources amoindries. Le rapport de cette étude sur l’exploitation des fonctions fiscalité et finance signale que 91 % des leaders en fiscalité prévoient geler l’effectif de leur équipe ou de le réduire de 4,4 % en moyenne au cours des deux prochaines années. Par ailleurs, les équipes de fiscalité qui font du recrutement doivent toutefois composer avec un déficit de compétences à l’échelle sectorielle.

Malgré ces difficultés, la fonction fiscalité devient de plus en plus un partenaire stratégique de toutes les autres composantes organisationnelles, si bien que les professionnels de la fiscalité doivent être dégagés de leurs tâches routinières, de sorte qu’ils puissent se concentrer sur la génération de valeur. Il ressort de notre plus récente étude que la plupart des entreprises (96 %) sont en voie de réaffecter le budget qu’elles consacraient à leurs fonctions fiscalité et finance à des activités plus stratégiques, en réduisant le financement d’activités courantes telles que les activités d’observation fiscale de façon à pouvoir augmenter celui d’activités stratégiques orientées vers les politiques, la planification et les contestations fiscales.

L’IA générative a pour vocation d’alléger la tâche des professionnels de la fiscalité. Des assistants fiscaux reposant sur l’IA générative, qui agissent en collaboration avec les professionnels de la fiscalité et en sont actuellement aux étapes de la conception et de la mise à l’essai, permettront aux équipes de fiscalité de gagner en autonomie, grâce à l’automatisation et à l’exécution accélérée des activités d’observation fiscale courantes, ainsi qu’à l’amélioration de la visibilité des données structurées et non structurées piégées dans des composantes organisationnelles cloisonnées. 

M^me Bird estime que cette relation entre l’humain et la machine nous est déjà familière dans notre quotidien. Par exemple, il est rare qu’un automobiliste suive des indications de conduite transmises par satellite sans se poser de questions et sans les valider. De même, les utilisateurs de robots conversationnels reposant sur l’IA générative finiront par être au fait de l’importance de formuler des requêtes sans équivoque, ainsi que de les répéter et de les perfectionner progressivement, jusqu’à l’obtention de réponses adéquates. M^me Bird souligne que le moment est venu d’insister davantage sur l’importance d’appliquer une telle approche centrée sur l’humain, car l’IA générative fait d’ores et déjà partie intégrante du travail des professionnels de la fiscalité. 

Habiliter les professionnels de la fiscalité et combler le déficit de compétences

Au lieu de remplacer les professionnels de la fiscalité, l’IA générative devrait rehausser leur autonomie et leurs capacités en leur permettant de tirer parti de leurs compétences et de leur expertise le plus efficacement possible.

Suzi Russell‑Gilford, leader de l’alliance mondiale entre EY et Microsoft pour le groupe Fiscalité, explique que l’IA générative permet aux équipes de fiscalité de réaliser des gains d’efficacité et de productivité en repérant les processus qui peuvent être automatisés. Elle entrevoit que, dans un avenir proche, les professionnels de la fiscalité pourront utiliser un assistant virtuel installé sur leur ordinateur qui leur permettra de repérer les tâches qu’ils sont amenés à répéter régulièrement et qui leur proposera de les automatiser. Il pourra s’agir notamment de tâches de repérage, d’extraction et de nettoyage de données stockées dans un progiciel de gestion intégré.

D’après M^me Russell‑Gilford, l’IA générative peut aussi aider les équipes de fiscalité à mieux répartir leurs ressources, en fonction des priorités, dans une perspective de réduction globale des risques. « Comme les équipes de fiscalité disposent d’énormes volumes de données qu’elles doivent trier et traiter, elles ne sont pas toujours en mesure d’isoler rapidement les activités qui présentent des risques élevés de celles qui sont plus courantes, explique‑t‑elle. En l’absence de solutions technologiques évoluées, nous constatons souvent que nous devons consacrer énormément d’efforts au traitement d’un grand nombre de questions courantes, tandis que nous manquons de temps pour nous occuper des opérations plus problématiques qui émergent plus tard dans le processus d’examen, à l’approche de la date limite pour la production des informations requises. »

Une solution adéquate propulsée par l’IA générative permet de traiter automatiquement les questions moins importantes, ainsi que de repérer les opérations présentant un plus haut niveau de risque et de les soumettre à un examen préliminaire, dans un contexte où des experts humains orientent et corrigent l’IA avant de procéder à une analyse plus approfondie, lorsque cela s’avère nécessaire. « Il s’agit de permettre la génération d’informations sur lesquelles les professionnels de la fiscalité peuvent s’appuyer pour évaluer dès le départ les niveaux de risques et affecter les ressources appropriées au cas par cas », rappelle M^me Russell‑Gilford.

Démocratiser l’accès à la technologie et revoir l’attribution des responsabilités en matière de connaissances

Bien que les connaissances aient traditionnellement été diffusées dans la structure hiérarchique des entreprises à partir des échelons supérieurs, les employés des échelons inférieurs seront probablement bientôt plus à même d’accéder à de meilleures informations et à des recommandations fondées sur des données enrichies que les membres de la haute direction.

Grâce à sa capacité d’habiliter quiconque – non seulement les membres des équipes de fiscalité, mais aussi les agents économiques des quatre coins du monde – à exploiter ainsi des ensembles de données fondamentales, l’IA générative permettra sans doute d’éliminer les intermédiaires et de démocratiser l’accès aux données d’entreprise. Les solutions technologiques qui reposent sur un niveau de code faible ou nul ont aussi le potentiel de convertir les professionnels de la fiscalité en développeurs citoyens, de sorte qu’ils puissent surmonter leurs propres difficultés en matière de données, sans avoir à recourir à des « services informatiques traditionnels ».

Entre‑temps, la fonctionnalité conversationnelle des outils d’IA générative amènera probablement les équipes de fiscalité à exploiter les données d’une façon entièrement nouvelle qui ouvrira la voie à des perspectives exaltantes, tout en entraînant l’émergence de rôles, de produits et de sources de création de valeur inédits qu’il est difficile, pour le moment, de concevoir. Il est aussi probable que la capacité de cette technologie d’interroger les données à la source et de générer des prévisions de résultats transformera considérablement la façon dont les feuilles de calcul électroniques sont utilisées. M^me Russell‑Gilford affirme qu’au lieu de se sentir déstabilisés par une telle évolution, les leaders en fiscalité se sentent stimulés et disposés à tirer parti d’une nouvelle ère d’innovations fondamentales. 

Quel que soit leur échelon, les professionnels de la fiscalité devront toutefois faire preuve de rigueur. L’IA générative ne produira les avantages escomptés que dans la mesure où ses utilisateurs apprendront à formuler des requêtes appropriées, de sorte que la rédactique est destinée à faire partie intégrante des compétences fondamentales requises. 

La fonction fiscalité en tant qu’intendant des ensembles de données fondamentales à la disposition du chef des finances

Bien que l’IA générative ait le potentiel de démocratiser l’accès aux données et de permettre aux professionnels de la fiscalité de gagner en autonomie, elle est aussi destinée à favoriser le rehaussement global des capacités de la fonction fiscalité, en lui conférant le rôle d’intendant des ensembles de données fondamentales mises à la disposition du chef des finances.

La fonction fiscalité recueille habituellement d’énormes quantités de données sur les opérations de l’entreprise, qu’elle est tenue de conserver pendant de nombreuses années, conformément aux exigences de vérification réglementaires. C’est un fait reconnu par les technologues, qui s’efforcent maintenant d’exploiter ces informations dans la mise en œuvre de l’IA générative à l’échelle organisationnelle. L’objectif ultime consiste à transformer les lacs de données de la fonction fiscalité en un tissu unifié de données pouvant permettre de répondre à des obligations aussi diverses que la production de rapports annuels sur les questions environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), d’attestations de la conformité dans le cadre du projet sur l’érosion de la base d’imposition et le transfert de bénéfices (BEPS), d’analyses de chaînes d’approvisionnement et de communications d’informations par le chef des finances.

« Jusqu’à récemment, la fonction fiscalité ne disposait pas de tels outils technologiques ou elle n’avait pas conscience qu’une telle masse de données pouvait être utile à une multitude de fonctions organisationnelles, affirme M^me Russell‑Gilford. Les professionnels de la fiscalité travaillaient en vase clos et se sentaient plutôt frustrés d’avoir toutes ces données facilement à leur portée, tandis que personne ne savait comment les autres fonctions pouvaient en tirer parti efficacement. Tout ça est en train de changer avec l’IA générative. »

On ignore encore le niveau exact de disruption qu’entraînera l’IA générative. M. Priyadarshi souligne qu’il y a un écart saisissant entre les attentes des équipes de fiscalité et celles des analystes du secteur. D’un côté, 85 % des participants à notre étude sur l’exploitation des fonctions fiscalité et finance considèrent que l’IA n’aura pas une énorme incidence sur le secteur de la fiscalité au cours des trois prochaines années. D’un autre côté, Gartner – le cabinet de services‑conseils en TI – prévoit l’avènement imminent d’une ère « d’autonomisation de la fonction finance » où, dès 2025, plus de 40 % des rôles financiers auront été nouvellement créés ou considérablement remaniés.

M. Priyadarshi en conclut que la réalité se situera probablement entre ces deux visions extrêmes, avec l’émergence d’un nouveau modèle opérationnel fondé sur des équipes de robots qui personnaliseront et éditeront les données, généreront des informations et feront des recommandations aux professionnels de la fiscalité, qui resteront fermement au cœur de la prise des décisions.