Carrousel. Fraude, Brotcorne du 08.10.2008, carrousel TVACarrousel. Fraude

Carrousel

Fraude

QUESTION

Quels ont été les résultats de l'introduction du data mining dans la lutte contre la fraude carrousel TVA en Belgique?

REPONSE

Le data mining appliqué aux carrousels TVA fait partie d'une nouvelle approche globale du phénomène mise en place depuis quelques années qui a, comme vous le savez déjà, porté ses fruits et permis de réduire fortement le préjudice dû à ce type de fraudes organisées. Le tableau suivant est basé sur la méthode d'évaluation des fraudes TVA organisées développée par l'OCS (cellule de soutien à la lutte contre les " carrousels TVA ") et montre la réduction des dommages depuis la mise en place de nouvelles techniques dont le data mining.[GRAPH: 2007200805563-2-386-fr] Nos modèles " carrousels " se sont révélés extrêmement efficaces car ces fraudes sont très caractérisées, ce qui facilite la création des modèles. Il ne s'agit pas de phénomènes diffus comme dans la fraude dite classique. Chaque modèle est dédié à une typologie. Il existe 8 typologies de base (non-déposant, buffer, facturations croisées, ...) dans les affaires de carrousels TVA. Actuellement, 4 typologies ont fait l'objet d'une modélisation et une cinquième est à l'étude. Pour sa phase de développement, l'OCS disposait d'une analyse précise de 1 519 dossiers carrousels traités par l'ISI ces dernières années, cela a constitué le trésor de guerre qui a permis de caractériser la fraude très précisément. Si en fraude classique, le data mining permet la sélection, en fraude carrousel, il faut plutôt parler de détection. En effet, les modèles sont employés chaque semaine afin de trouver les nouveaux cas suspects. De cette manière, les fraudeurs sont détectés dès les premières transactions frauduleuses. Comme suite au succès de ce procédé, l'OCS a organisé le 15 mai 2008 à Bruxelles, avec le soutien de l'OLAF (Office européen de Lutte Anti-Fraude), un important séminaire international sous le titre " Datamining for Europe " qui était en fait la conclusion d'un projet plus large sur les possibilités de transposition dans les autres Etats membres de nos modèles "carrousels". En effet, nos modèles prédictifs sont très efficaces et intéressent de nombreux pays étrangers qui voudraient les implémenter chez eux. En prélude au projet, les 27 déclarations TVA de l'Union ont été analysées et chaque pays scoré. L'étude a montré que nos modèles sont à 80 % transposables dans les 27 Etats membres et même jusqu'à 92 % transposables dans certains pays. Par ailleurs, l'ISI a fait démarrer, dans le courant 2007, un projet important concernant la gestion des inputs dans le cadre de la fraude carrousel. Concrètement, le service visé confronte tous les signaux possibles révélateurs de fraude, dont notamment des informations provenant de l'étranger et des données communiquées par nos propres services. Si les données sont jugées suffisamment fondées, elles sont transmises aux services opérationnels pour un contrôle approfondi dont les résultats permettent à leur tour d'augmenter nos connaissances. Dans ce cadre, le datamining de l'OCS constitue une source privilégiée de signaux particulièrement pertinents pour la sélection des dossiers à prendre en considération. En outre, le management du pilier " lutte contre la fraude " a la ferme intention d'étoffer les projets initiés par l'OCS dans cette matière. C'est dans ce sens que l'équipe de gestion des inputs dispose déjà, depuis le début de cette année, de deux " dataminers " qui ont reçu une formation avancée. Les techniques de datamining sont expérimentées au sein de l'unité, dans le prolongement des travaux de l'OCS et grâce à l'apport essentiel de l'expertise développée par cette cellule. Un premier projet pilote de détection des " missing traders " a vu le jour. A la différence des modèles actuellement utilisés par l'OCS basés sur les flux transactionnels, le modèle en développement repose pour grande partie sur une analyse de risque identitaire.