Les autorités publiques y recourent de plus en plus fréquemment notamment pour prévenir ou poursuivre la criminalité, pour calculer les dépenses forfaitaires à déduire de la base imposable ou encore pour sélectionner les contribuables à contrôler. Les services secrets utilisent des algorithmes big data de manière encore plus intrusive pour protéger la sécurité nationale. En théorie, l'analyse big data combinée avec les apports de l'économie comportementale peut rendre l'imposition quasiment invisible pour le contribuable et ainsi accroître l'efficience et l'efficacité pour l'Etat et la commodité pour le contribuable. Cependant, les démocraties libérales sont fondées sur le concept d'autonomie personnelle et de libre choix de l'individu. Les interférences avec cette autonomie personnelle sont soumises à des conditions strictes. Big data fiscalité def. La conférence sera consacrée plus spécifiquement à discuter de la manière dont l'analyse big data peut être utilisée pour assurer l'établissement et le recouvrement de l'impôt sans mettre en péril les valeurs fondamentales d'une société démocratique et libérale.
Des compétences techniques pointues La dématérialisation des échanges est telle qu'aujourd'hui un grand nombre d'entreprises se trouvent en possession d'une masse colossale et en constante augmentation d'informations, concernant notamment leurs clients et leurs prospects. Les difficultés qu'elles rencontrent, dans la mise en place d'une démarche Big data, portent ainsi davantage sur le traitement de ces données que sur leur recueil. Le déploiement du Big data combine le plus souvent deux approches. Une augmentation des capacités de stockage de données via des solutions permettant un ajustement progressif des besoins, comme c'est le cas avec le « cloud », par exemple. Et le développement de bases de données et d'algorithmes aptes à extraire en continu des enseignements pertinents d'une masse évolutive de données multistructurées. Infographie : le phénomène Big Data en chiffres - Cegid. Ce développement s'appuyant généralement sur des solutions comme NoSQL, Redis, Hadoop ou encore HBase. Sans surprise, la mise en place de ces solutions informatiques impose le recours à des spécialistes de la gestion et de l'analyse des données de masse (data scientist, data analyst, data officer…).
Impot sur les Sociétés (IS) IS - Accès aux codes sources Fichiers de codes sources en Java de la calculette de l'IS et des ressources utilisées par le code. Plan cadastral informatisé Accès aux données sur Statistiques Accès à toutes les statistiques fiscales Impôts locaux Taxe d'habitation Accès aux codes source de la Taxe d'Habitation - les fichiers exposés concernent pour partie les codes sources en C du calcul de la Taxe d'Habitation au millésime 2020; - les fichiers exposés concernent pour partie les structures de données utilisées par les programme en C pour le calcul de la Taxe d'Habitation au millésime 2020. Données: Données de la taxe d'habitation par commune ( - 6, 4 Mo) Consulter l'algorithme présentant le calcul de la taxe d'habitation Accès au code source Taxe foncière Accès aux codes sources de la Taxe Foncière - les fichiers exposés concernent pour partie les programmes Cobol du calcul de la Taxe Foncière au millésime 2020; - les fichiers exposés concernent pour partie les copys Cobol utilisées pour la compilation du code source de la Taxe Foncière au millésime 2020.