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QUELS

DROITS FACE AUX INNOVATIONS NUMÉRIQUES

concernant des attaques impliquant la distribution massive de documents effectuée par des botnets (un
réseau de bots informatiques), qui ont tendance à se faire ponctuellement plutôt qu'à un rythme régulier. Selon les chiffres donnés par Google, le deep learning a permis d'améliorer de 150 % le taux
d'identification des documents malveillants.
35. Fraude et secteur public - Depuis 2013, la Direction générale des finances publiques (DGFiP)
utilise un « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes » (CFVR) pour lutter contre la fraude à la
TVA, qui a ensuite été élargi en 2016 pour viser les dirigeants d'entreprise.
L'article 57 du projet de loi de finance 2020 déposé au Parlement prévoit un ciblage général permettant à l'administration fiscale ainsi qu'à l'administration des douanes et droits indirects de collecter les
données « librement accessibles » rendues publiques sur les réseaux sociaux ainsi que sur les plateformes assurant « la mise en relation de plusieurs parties en vue de la vente d'un bien, de la fourniture
d'un service ou de l'échange ou du partage d'un contenu, d'un bien ou d'un service » (C. consom., art.
L. 111-7 2º), comme Facebook, Le Bon Coin, Twitter, et d'exploiter ces données à l'aide de traitements « informatisés ».
Cette expérimentation, qui doit durer trois ans, vise à détecter les infractions considérées comme les
plus graves.
36. Position réservée de la CNIL - La CNIL13 a examiné ce nouveau dispositif. Elle le considère
comme inédit en ce qu'il permet le développement d'algorithmes pour améliorer le ciblage des
contrôles fiscaux à partir de l'exploitation de ces données.
Elle a formulé plusieurs réserves de nature à préserver un strict équilibre entre l'objectif de lutte contre
la fraude fiscale et le respect des droits et libertés des personnes concernées. En particulier, il lui est
apparu indispensable de préciser les contours du dispositif envisagé (tel que le caractère librement
accessible des contenus visés, la nature des traitements envisagés ou celle des données pouvant être
collectées) et de renforcer les garanties existantes.
La CNIL a notamment souligné la nécessité d'évaluer de manière approfondie le respect, par les administrations concernées, du principe de proportionnalité : seules les données réellement nécessaires à la
détection de la fraude doivent être exploitées. Il conviendra de s'en assurer à tous les stades, lors de
l'élaboration des textes réglementaires d'application, au cours de l'expérimentation et à l'issue de
celle-ci.
Au-delà de la CNIL, la méthode a été très critiquée14 par certains qui la qualifient même de « Big
Brother Bercy15 » alors que l'administration fiscale ou des douanes pourra seulement collecter des
données personnelles publiées en statut public et non en mode privé protégé par un mot de passe.
On constate de façon habituelle dans cette problématique d'accès aux données numériques qu'il
convient de trouver un équilibre souvent complexe entre la protection des libertés individuelles et
de l'ordre publique désormais numérique.

13. Délibération nº 2019-114 du 12 septembre 2019 portant avis sur le projet d'article 9 du projet de loi de finances pour
2020, https://www.cnil.fr/fr/projet-de-loi-de-finances-2020-publication-de-lavis-de-la-cnil
14. Daoud E. et Bello I., « L'utilisation du data mining dans la lutte contre la fraude fiscale : une menace pour le respect de
la vie privée », Dalloz actualité, 12 décembre 2019.
15. Site Nextinpact : https://www.nextinpact.com/news/108307-big-brother-bercy-gouvernement-justifie-future-collectemasse.htm

https://www.cnil.fr/fr/projet-de-loi-de-finances-2020-publication-de-lavis-de-la-cnil https://www.nextinpact.com/news/108307-big-brother-bercy-gouvernement-justifie-future-collecte

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