Amendement n° II-1143 · ÉTAT G - LISTE DES OBJECTIFS ET DES INDICATEURS DE PERFORMANCE
De Mathilde Feld (La France insoumise - Nouveau Front Populaire) · déposé le 04/11/2024
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- Projet de loi « projet de loi de finances pour 2025 » · PDF
- Dossier
- Projet de loi de finances pour 2025
- Signataires
- Mme Feld, Mme Abomangoli, M. Alexandre, M. Amard, Mme Amiot, Mme Amrani, M. Arenas, M. Arnault, Mme Belouassa-Cherifi, M. Bernalicis, M. Bex, M. Bilongo, M. Bompard, M. Boumertit, M. Boyard, M. Cadalen, M. Caron, M. Carrière, Mme Cathala, M. Cernon, Mme Chikirou, M. Clouet, M. Coquerel, M. Coulomme, M. Delogu, M. Diouara, Mme Dufour, Mme Erodi, M. Fernandes, Mme Ferrer, M. Gaillard,...
- Source
- assemblee-nationale.fr
Dispositif
Après l’alinéa 899, insérer l’alinéa suivant :
« Coût de collecte des recettes issues de la fraude fiscale ».
Exposé sommaire
Par cet amendement, le groupe LFI-NFP souhaite voir émerger une quantification du coût de la lutte contre la fraude fiscale, au regard de ce qu'elle rapporte.
Aujourd'hui l'objectif "Améliorer l'efficacité de la lutte contre la fraude fiscale" relatif au programme 156 est fourni d'indicateurs et de sous-indicateur en tout genre. Pour n'en citer que quelques-uns :
- Part des contrôles des particuliers ciblés par des IA de data-mining
- Nombre de services facturier dans le secteur local et hospitalier
- Pourcentage des textes réglementaires publiés dans le délai de 6 mois après l'entrée en vigueur du texte auquel ils se rattachent
Cette multiplication des indicateurs nuit à la bonne lisibilité de l'efficacité de la lutte contre la fraude fiscale. Pire, ils font parfois une fin d'un moyen, comme c'est le cas pour l'IA et le data-mining, qui n'interroge en aucun cas son efficacité et ses biais internes.
Nous entendons donc introduire ce qui devrait être la métrique de performance fondamentale dans le cadre d'une mesure d'efficacité de la lutte contre la fraude fiscale : quel est son coût rapporté aux recettes obtenues par son concours ?
Ce nouvel indicateur ne demanderait par la suite à être enrichi par une batterie de sous-indicateurs segmentant le coût de collecte en fonction des typologies ciblées :
- Les particuliers
- Les particuliers dans le dernier décile de la répartition des patrimoines
- Les PME/TPE
- Les ETI
- Les Grands Groupes
L'étude du National Bureau of Economic Research démontre qu'aux États-Unis, chaque dollar investit dans le contrôle fiscale des 10% les plus riches rapporte en moyenne 12,5 dollars. Il s'agit alors de se poser la question à l'échelle française. Une telle approche permettra donc d'observer l'évolution de l'efficacité de la lutte contre la fraude, tout en servant d'un appui précieux pour la conduite de politique publique d'amplification des moyens, notamment humains, alloués aux services de lutte.
Cosignataires (70)
Nadège Abomangoli, Laurent Alexandre, Gabriel Amard, Ségolène Amiot, Farida Amrani, Rodrigo Arenas, Raphaël Arnault, Anaïs Belouassa-Cherifi, Ugo Bernalicis, Christophe Bex, Carlos Martens Bilongo, Manuel Bompard, Idir Boumertit, Louis Boyard, Pierre-Yves Cadalen, Aymeric Caron, Sylvain Carrière, Gabrielle Cathala, Bérenger Cernon, Sophia Chikirou, Hadrien Clouet, Éric Coquerel, Jean-François Coulomme, Sébastien Delogu, Aly Diouara, Alma Dufour, Karen Erodi, Emmanuel Fernandes, Sylvie Ferrer, Perceval Gaillard, Clémence Guetté, David Guiraud, Zahia Hamdane, Mathilde Hignet, Andy Kerbrat, Bastien Lachaud, Abdelkader Lahmar, Maxime Laisney, Arnaud Le Gall, Aurélien Le Coq, Antoine Léaument, Élise Leboucher, Jérôme Legavre, Sarah Legrain, Claire Lejeune, Murielle Lepvraud, Élisa Martin, Damien Maudet, Marianne Maximi, Marie Mesmeur, Manon Meunier, Jean-Philippe Nilor, Sandrine Nosbé, Danièle Obono, Nathalie Oziol, Mathilde Panot, René Pilato, François Piquemal, Thomas Portes, Loïc Prud'homme, Jean-Hugues Ratenon, Arnaud Saint-Martin, Aurélien Saintoul, Ersilia Soudais, Anne Stambach-Terrenoir, Aurélien Taché, Andrée Taurinya, Matthias Tavel, Aurélie Trouvé, Paul Vannier