Fiscalistes : tirez profit de l’exploitation du FEC

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Le Fichier des Écritures Comptables (FEC) et les techniques de data-mining amorcent sans doute une modification considérable des méthodes de travail des fiscalistes. Ces outils améliorent leurs capacités de contrôle et les aident à récupérer des montants importants pour leur entreprise, PME ou grand groupe.

Fiscalistes tirez profit de l'exploitation du FEC

Les évolutions technologiques placent aujourd’hui les responsables fiscaux à l’aune d’un véritable tournant. Grâce à la progression des techniques de data-mining et à la possibilité de les appliquer désormais au FEC, ils disposent en effet de nouvelles opportunités pour améliorer les process internes dans leur entreprise mais aussi pour identifier d’éventuelles sources de gains.  

La mise en place du FEC a été l’élément déclencheur de cette révolution. Depuis 2014, en cas de contrôle fiscal les entreprises sont dans l’obligation de produire ce fichier, qui reprend l’ensemble de leurs écritures comptables pour un exercice donné. A travers le fichier FEC, il est désormais possible d’explorer et d’analyser les données comptables et fiscales des entreprises.

« Jusqu’à la mise en place du FEC, la possibilité d'analyser les mesures fiscales à travers le prisme des données échappait aux fiscalistes. Cela leur devient aujourd’hui possible », résume Franck Labarre, cofondateur de MasterFEC. La récente étude Tendance Data & Analytics 2017 du cabinet Deloitte le montre d’ailleurs : les directions financières commencent à s’emparer des possibilités liées à l’analyse des données. Il faut dire que pour les professionnels du droit fiscal, l’application du data-mining au fichier FEC présente plusieurs atouts.

Vérifier la mise en œuvre des doctrines fiscales

Premier avantage : il s’agit de contrôler l’observance des règles qu’ils ont édictées pour l’entreprise. « Le data-mining appliqué au FEC permet d’examiner les données comptables et de voir dans quelle mesure les doctrines fiscales sont correctement appliquées », souligne Franck Labarre.

La possibilité de procéder à un audit exhaustif des données comptables de l’entreprise change radicalement la donne car jusqu’à présent, les contrôles a posteriori qu'effectuaient les fiscalistes n’étaient réalisés que ponctuellement sur des échantillons. Le data-mining appliqué au FEC permet désormais :

  • de procéder à des vérifications complètes des écritures comptables,
  • de constater factuellement des divergences dans l'application de leurs doctrines fiscales,
  • de corriger ces écarts.

Il est par exemple possible de contrôler la bonne application des règles en matière de TVA. Un atout, particulièrement dans les cas où le traitement de cette taxe fait entrer en jeu des spécificités fiscales, par exemple s’agissant des flottes automobiles des entreprises.

Récupérer des montants significatifs

Outil de contrôle et donc d’amélioration des processus, l'analyse du FEC permet aussi de détecter des sommes perdues et de récupérer ces montants. En matière de TVA, l’audit exhaustif des écritures comptables peut ainsi faire apparaître des opérations pour lesquelles de la TVA déductible a été omise.

Ces erreurs peuvent être ponctuelles ou traduire des problèmes plus récurrents dans l’enregistrement de certaines opérations. Les identifier permet de récupérer des montants parfois significatifs pour l’entreprise.

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S’adapter à l’évolution des contrôles

Enfin, l’utilisation du data-mining pour exploiter les données du FEC constitue pour eux une manière de s’adapter aux évolutions en matière de contrôle fiscal informatisé. La DGFIP exploite d’ores-et-déjà les données du FEC lors de ses contrôles, qui devraient à l’avenir être de plus en plus approfondis et automatisés.

Pour les responsables fiscaux de groupe ou de PME, il importe donc de s'outiller et de s'organiser en conséquence, pour davantage anticiper les éventuels examens de comptabilité. Pour cela, ils peuvent par exemple s'appuyer sur les solutions d’analyse du FEC qu'ont développées certains spécialistes du secteur.

Thème(s) de l'article : FEC, Data-mining, Fiscalité, Contrôle fiscal


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