Intelligence artificielle pour l’analyse comparative: la vague du futur – Technologie


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L’analyse comparative – le processus de sélection, de sélection et d’analyse d’entreprises comparables – prend du temps. Les analystes peuvent passer d’innombrables heures chaque année à préparer la documentation sur les prix de transfert, une partie importante de ce temps étant consacrée à l’analyse comparative. Même avec des améliorations de la qualité des bases de données (qui offrent un vaste éventail de données quantitatives et qualitatives), les ensembles de comparables potentiels que les analystes doivent examiner sont souvent énormes.

Les applications de l’intelligence artificielle (ou «IA») ​​se développant de jour en jour, il est temps de commencer à se demander si l’IA pourrait automatiser certaines parties du processus d’analyse comparative.

Benchmarking aujourd’hui

Aujourd’hui, les analystes humains sélectionnent des comparables en fonction d’une multitude de facteurs, dont certains ne peuvent pas être appliqués de manière fiable avec les «écrans» intégrés aux bases de données actuelles. Un exemple typique est la description commerciale d’une entreprise potentielle comparable: les descriptions dans les bases de données manquent souvent de la granularité souhaitée, sont incorrectes ou sont tout simplement manquantes. Et les descriptions commerciales des entreprises privées sont souvent complètement dépourvues d’informations spécifiques sur les fonctions des entreprises et les risques assumés. Pour ces raisons, les analystes doivent généralement examiner les rapports annuels des entreprises, ou du moins les informations présentées sur les sites Web des entreprises, pour effectuer l’analyse comparative.

Certaines parties de ce processus peuvent déjà être automatisées. Par exemple, à l’aide de Visual Basic pour Applications («VBA»), un langage de programmation événementiel développé par Microsoft, un professionnel des prix de transfert peut créer des applications personnalisées pour obtenir une série d’hyperliens vers des sites Web d’entreprise à partir d’une feuille de calcul Excel, les ouvrir dans un navigateur et copiez les pages ouvertes dans un fichier PDF. Il ne reste plus qu’à l’analyste de passer en revue les pages enregistrées.

Benchmarking dans le futur

Si de telles applications sont sans aucun doute d’une immense valeur pour les analystes des prix de transfert, elles ne sont pas de l’IA. Un programme qui appliquerait l’IA à l’analyse comparative devrait être en mesure de
analyser les sites Web des entreprises: il faudrait remplacer, au moins dans une certaine mesure, la tâche effectuée par l’analyste. Un système d’IA en matière de prix de transfert comprendrait les informations présentées sur les sites Web des entreprises et déterminerait la comparabilité de ces informations avec celles de la partie testée. Ce ne serait pas une mince affaire car, assez régulièrement, les analystes humains ne s’accordent pas sur la comparabilité des entreprises.

Mais il y a des raisons de croire que, du moins à l’avenir, l’IA pourrait effectuer ces tâches. Dans les litiges d’aujourd’hui, les avocats utilisent des systèmes d’IA pour analyser de grands volumes de documents. Ces systèmes d’IA «notent» les documents pour leur pertinence par rapport à l’objet du litige, souvent avec une contribution très limitée des humains. Les documents avec un score de pertinence plus élevé peuvent être envoyés aux avocats pour leur examen – ou ils peuvent même être présentés à la partie adverse sans qu’un avocat ne les ait jamais examinés. Il est facile de voir comment la même technologie pourrait être appliquée à des aspects de l’analyse comparative (par exemple, analyse des descriptions commerciales sur les sites Web des entreprises).

En effet, le vrai problème n’est peut-être pas la technologie – qui est déjà assez avancée – mais plutôt son explication aux autorités fiscales et aux tribunaux. Par exemple, lors de l’application de la méthode des bénéfices comparables ou de la méthode de la marge nette transactionnelle, il est tout aussi important de pouvoir décrire et recréer les paramètres et le processus de recherche que les résultats de la recherche eux-mêmes. Comment expliquerait-on le processus de sélection de l’IA? Si l’IA était une «boîte noire», un juge ou un agent fiscal prudent pourrait ne pas l’accepter.

Malgré ces obstacles, il est probable que l’IA commencera à faire des percées dans le monde des prix de transfert à l’avenir. Et les avantages pour les processionnaires des prix de transfert pourraient être importants. Bien que l’IA puisse éliminer certaines tâches de routine, elle permettra également de gagner du temps et permettra aux analystes de concentrer leur énergie sur les aspects de jugement des prix de transfert qu’une machine ne pourra pas remplacer.

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