Bercy utilise l’intelligence artificielle pour le contrôle de la dépense publique

Laure Martin
DOSSIER : Education, formation, recherche

Le ministère de l’Economie et des finances a décidé de généraliser l’utilisation de l’intelligence artificielle pour le contrôle de la dépense publique.

Fonction publique
(Mis à jour le 25/06/2020) « Toute la dépense de l’Etat, qu’elle soit civile ou militaire, est payée dans le cadre de son système d’information financier, Chorus, qui assure la tenue comptable et budgétaire des dépenses », explique Dominique Chabert, chef de la mission Chorus.
Il s’agit d’un produit logiciel de gestion intégrée. L’organisation des dépenses françaises applique le principe de séparation de l’ordonnateur donc du gestionnaire, du comptable. Ainsi, l’ordonnateur à l’opportunité de la dépense tandis que le comptable l’exécute pour le règlement. « Les comptables assurent des contrôles en vertu des textes qui listent ceux qu’ils doivent réaliser, rapporte Dominique Chabert. Nous travaillons sur la base d’un contrôle hiérarchisé des dépenses (CHD), qui repose sur une logique de couverture des enjeux financiers, l’idée étant de contrôler les dépenses les plus importantes et essentielles. » Cette logique est appliquée depuis les années 1990. 
 

Mieux couvrir les risques

« Nous avons récemment eu l’opportunité de revisiter cette approche en passant à une logique de couverture des risques, indique Dominique Chabert. Nous changeons de paradigme pour sélectionner différemment les dépenses afin de mieux couvrir, et au maximum, les risques. »
Pour s’y atteler, Bercy utilise les potentialités de l’Intelligence artificielle, qui permet, via un traitement de masse de données, d’identifier les dépenses qui présentent le plus risque, et ce n’est pas forcément les plus importantes. « Nous ne changeons pas la nature des contrôles mais nous modifions le mode de sélection des dépenses que nous contrôlons », précise-t-il.
Cette approche est possible car depuis plusieurs années, les comptables ont codifié, dans le logiciel, les erreurs constatées, permettant de développer cette logique d’anticipation d’une dépense à risque. Le modèle étant auto-apprenant, cela permet d’en déduire les anomalies. 
 
Un test grandeur nature
Une expérimentation a été menée en 2019 au sein de la Direction générale des finances publiques de Bretagne à Rennes, afin de vérifier si ce modèle pouvait être plus pertinent dans les dépenses contrôlées. « Nous avons donc objectivé la progression attendue par le taux d’anomalies identifiées, c'est-à-dire la proportion de dépenses qui présentent une erreur et qui va conduire à demander au gestionnaire de corriger la dépense », rapporte Dominique Chabert. Et d’ajouter : « En Bretagne, le taux d’erreurs identifié a été multiplié par deux, ce qui démontre que nous avons été plus pertinents dans la sélection des dépenses que nous contrôlons. » Face à cette pertinence, un déploiement a été prévu en deux vagues sur 2020 puis 2021. Néanmoins, l’ancienne approche n’est pas totalement abandonnée pour autant, afin de permettre un maintien du contrôle des comptables sur les dépenses.  
 

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