[PDF] La science des données numériques au service du contrôle fiscal





Previous PDF Next PDF



Le « data mining » une démarche pour améliorer le ciblage des

14 janv. 2014 Le « data mining » une démarche pour améliorer le ciblage des contrôles. La lutte contre la fraude aux finances publiques a été renforcée ...



Algorithmes : prévenir lautomatisation des discriminations

29 mai 2020 3 Délégation Nationale à la Lutte contre la Fraude Le « data mining »



Algorithmes : prévenir lautomatisation des discriminations

algorithmes publics 2019. 3 Délégation Nationale à la Lutte contre la Fraude Le « data mining »



Algorithmes : prévenir lautomatisation des discriminations

29 mai 2020 3 Délégation Nationale à la Lutte contre la Fraude Le « data mining »



La science des données numériques au service du contrôle fiscal

2 janv. 2022 DÉLÉGATION NATIONALE À LA LUTTE CONTRE LA FRAUDE (DNLF) Le « data mining »



Des chiffres et des droits. Le data mining ou la statistique au service

14 févr. 2020 France le data mining est en particulier promu en tant qu'instrument permettant d'améliorer le ciblage pour la lutte contre la fraude



Untitled

1 juin 2016 Concernant la fraude fiscale les opérations de contrôle ... ont mené des travaux visant à améliorer le ciblage des contrôles



COMMENT SONT SELECTIONNEES LES ENTREPRISES QUE L

14 sept. 2020 Onze années de contrôles fiscaux au travers des commissions- Quels enseignements pour les ... entreprise avec nos informations data mining



Untitled

au-delà de la cible fixée. Depuis trois ans la DGFiP a engagé une démarche d'évolu- ... au data mining pour mieux cibler les contrôles fiscaux. Les.



lutilisation du data mining pour la gestion du risque en douane

à partir de l'expérience du Sénégal que le data mining et les techniques de et facilite également le ciblage des contrôles de seconde.



Le « data mining » une démarche pour améliorer le ciblage

visant à renforcer l’efficacité des stratégies de ciblage des contrôles Le data mining constitue une démarche innovante reposant sur des concepts et des outils qu’il convient de définir précisément avant d’en exposer les différentes étapes 1 Définition du « data mining »

La science des données numériques au service du contrôle fiscal >G A/, ?Hb?b@yk9kykjy ?iiTb,ffb?bX?HXb+B2M+2f?Hb?b@yk9kykjy am#KBii2/ QM R9 62# kyky >GBb KmHiB@/Bb+BTHBM`v QT2M ++2bb `+?Bp2 7Q` i?2 /2TQbBi M/ /Bbb2KBMiBQM Q7 b+B@

2MiB}+ `2b2`+? /Q+mK2Mib- r?2i?2` i?2v `2 Tm#@

HBb?2/ Q` MQiX h?2 /Q+mK2Mib Kv +QK2 7`QK

i2+?BM; M/ `2b2`+? BMbiBimiBQMb BM 6`M+2 Q` #`Q/- Q` 7`QK Tm#HB+ Q` T`Bpi2 `2b2`+? +2Mi2`bX /2biBMû2 m /ûT¬i 2i ¨ H /BzmbBQM /2 /Q+mK2Mib b+B2MiB}[m2b /2 MBp2m `2+?2`+?2- Tm#HBûb Qm MQM-

Tm#HB+b Qm T`BpûbX

.2b +?Bz`2b 2i /2b /`QBibX G2 /i KBMBM; Qm H biiBbiB[m2 m b2`pB+2 /m +QMi`¬H2 /2b HHQ+iB`2b oBM+2Mi .m#QBb- JQ`;M2 S`Bb- SB2``2@1/Qm`/ q2BHH hQ +Bi2 i?Bb p2`bBQM, oBM+2Mi .m#QBb- JQ`;M2 S`Bb- SB2``2@1/Qm`/ q2BHHX .2b +?Bz`2b 2i /2b /`QBibX G2 /i KBMBM; Qm H biiBbiB[m2 m b2`pB+2 /m +QMi`¬H2 /2b HHQ+iB`2bX _2pm2 /2b TQHBiB[m2b bQ+BH2b 2i 7KBHBH2b- kyR3- Rke URV- TTX9N@eyX RyXj9yef+7XkyR3XjkejX ?Hb?b@yk9kykjy 1

Des chiffres et des droits

Ldata

Vincent Dubois Professeur de sociologie et U

Morgane Paris Doctorante au laboratoire

PierreÉdouard Weill U Bretagne

Depuis 2011, la branche data mining

politique de contrôle dont il constitue organisationnel du revenu de solidarité active (. es changements moyens juridiques et humains 2 data . Le terme générique data mining nnement de type hypothético qui sont ensuite testées empiriquement et validées ou non), le data mining des évolutions contemporaines dans la conduite des politiques publ

organisations privées, où le data mining est utilisé pour modéliser les comportements de consommation et

fund raising(collecte de fonds)

téléphonie mobile (Lazarus, 201data miningest désormais de plus en plus utilisé dans le secteur

iorer le ciblage n data mining 3 consiste à anticiper les délits avan de la caution en fonction des risques de récidive data mining tenbig data publiques ou privéesrmations sur des individus (Harcourt, 2014

connaissance de près de treize millions de foyers allocataires regroupant près de trente millions de

estdata mining ciblagedata mining f de facto 4 M La -irectement administrations con), et de la collecte de documents internes -caisses n départementaux objet statistiques fournies par les deux té street mobilisation du d data mining Importation et usages un instrument statistique au service du contrôle diffuser matière et traite à grande échelle les dossiers de ses allocataires avec le data mining globale dite de "maîtrise de

moins initialement, un sens et des usages tournés préférentiellement vers le contrôle des allocataires, et

5 de pratiques inte

Un outil de "

data mining lées par les

à partir de la réforme de 1996, qui ds

Ces engagements concernent notamment la lutte contre la fraude, et les outils qui permett référentiel général des risques modalités de sécurisation qui repose"identifier leurs causes

réduisant la part des contrôles aléatoires ou déclenchés individuellement, et en mobilisant l'analyse

via 6 Cour formulent des recommandations en matière notamment de " data mining, précis que la traduction et selon une logique du " Caf agents comptables, a relativement subal data mining. Ce dernier ne permet pas d'identifier des anomalies, comme le font les contrôles de 7

évalue

amont de la logique administrative de vérification de la conformité aux règles, mais toujours au service de

un outil data mining

actuelle, soit pour cibler des allocataires potentiels. Cet instrument permettrait dans cette mesure de lutter

tant pas

confondue avec le contrôle des allocataires, le data mining a été essentiellement conçu, au moins au

8 a priori data mining É comme instrument national de la politique de contrôle, le data mining data , que la Caf de la Gironde expérimente en lien avec la politique nationale de " de référence de données.

Dix mille cinq cents

contrôle assermentés s» (Collinet, 201 i sept mille 9

allocataires est destiné à calculer le taux de risques financiers non couverts par le système de contrôle

sage fait par la branche Famille sociale data mining organismes de Sécurité sociale. société populations data mining outil de gouvernement maîtrise des dépenses. Un dispositif de contrôle recentré autour du data mining

Légitimé par ddata mining

restreint des contrôles à domicile sur les allocataires " data mining

ODPDUJHGHPDQquotesdbs_dbs31.pdfusesText_37

[PDF] LE RENDEZ-VOUS SPORT SANTÉ BIEN ÊTRE du 19 au 23 septembre 2012

[PDF] CONTRAT DE TRAVAIL MEDECIN. A DUREE INDETERMINEE (Médecin relevant de l Avenant n du 22/07/80)

[PDF] Guide du facteur d équivalence rectifié

[PDF] Logement. Variation annuelle des loyers dans le canton de Genève et taux hypothécaire, en %

[PDF] Oui. Dans ce cas, cependant, nous tiendrons compte du salaire admissible annuel que vous auriez reçu si vous aviez travaillé à temps plein.

[PDF] Le Contrat de génération

[PDF] Plateforme CII Vaud OAI SPAS SDE Médecin CII

[PDF] Analyse de données textuelles Panorama des fonctions, des méthodes et des usages

[PDF] ACCORD NATIONAL DU 20 JANVIER 2017 SUR LE BARÈME DES APPOINTEMENTS MINIMAUX GARANTIS DES INGÉNIEURS ET CADRES À PARTIR DE L ANNÉE 2017

[PDF] Fonds enregistrés de revenu de retraite

[PDF] 1 er service communautaire humain et numérique dédié au mieux vivre, au lien social et facilitateur de vie

[PDF] Cette enquête, envoyée une première fois le 2 avril et clôturée le 15 avril, avait deux objectifs principaux :

[PDF] Incitants financiers à l exportation, un levier pour les PME

[PDF] ACCORD DU 25 MARS 2016

[PDF] {#02}{} {#03}{} {#04}{} {#05}{} {#06}{} {#07}{}