Préparation fiscale assistée par l’IA au Canada : que faut-il encore réviser?

L’IA aide à préparer; les personnes vérifient le résultat

La préparation fiscale assistée par l’IA est surtout utile quand la tâche est définie : organiser des pièces, extraire des faits proposés, rédiger des questions ou assembler le matériel de révision. Il s’agit de processus possibles à évaluer, et non d’une garantie d’exactitude ou de fonctions disponibles pour un outil précis.

Cet article porte sur la conception d’un processus canadien de préparation fiscale. Il ne détermine pas la situation fiscale d’une personne. Un professionnel compétent doit évaluer les règles applicables, l’année d’imposition, le territoire et la situation du client avant qu’une conclusion soit utilisée.

L’importation ne garantit pas un dossier complet

L’ARC précise que Préremplir ma déclaration ne peut fournir que les renseignements dont elle dispose au moment de la demande. Avant la production, leur exactitude et leur intégralité doivent être vérifiées, y compris les éléments non fournis par le service. Les contribuables demeurent responsables de déclarer leurs revenus correctement.ARC : Préremplir ma déclaration et vos responsabilités

Préremplir ma déclaration est un service de données de l’ARC, et non un agent d’IA générative. Ses directives illustrent néanmoins une distinction importante : transférer l’information disponible et vérifier une déclaration complète sont deux tâches différentes.

Nous recommandons de comparer les documents attendus aux documents reçus avant de considérer un dossier prêt. Si un client mentionne une source de revenu sans pièce correspondante, créez une question en suspens plutôt que de supposer que l’importation est complète.

Vérifiez les preuves derrière une explication de l’IA

Le NIST avertit que l’IA générative peut produire du contenu inexact ainsi que des raisonnements ou des références inventés. Une référence qui semble crédible ne suffit pas : le réviseur doit consulter la source et vérifier qu’elle appuie l’affirmation.NIST : profil de gestion des risques de l’IA générative, section 2.2 (en anglais)

Pour une explication fiscale proposée, examinez la publication et sa portée. Confirmez l’année et le territoire pertinents, distinguez les faits documentés des hypothèses et relevez ce qui dépend de renseignements manquants. Si les sources et les faits n’appuient pas la conclusion, retournez-la pour correction.

Un résumé documentaire doit aussi être comparé à l’original. Vérifiez l’identité du contribuable ou de l’entreprise, la période, les montants et les modifications éventuelles. Les vérifications précises doivent correspondre au mandat et aux exigences professionnelles du réviseur.

Facilitez l’examen du dossier de révision

Nous recommandons de réunir le résultat proposé, les pièces justificatives et les questions non résolues. Le réviseur ne devrait pas avoir à refaire toute la collecte pour comprendre le travail de l’agent.

Distinguez les statuts préparé, retourné pour modification et approuvé. Consignez la personne qui décide et la version révisée. Ce sont des choix de conception suggérés pour des transferts responsables, sans prétendre qu’un statut suffit à satisfaire les obligations professionnelles.

• Faits proposés liés à leurs documents d’origine.
• Directives officielles utilisées pour l’explication.
• Hypothèses et renseignements encore manquants.
• Désaccords ou incohérences relevés par l’agent.
• Réviseur désigné et décision claire d’approbation ou de retour.

Clarifiez la responsabilité et les communications avec le client

Les principes des autorités canadiennes de protection de la vie privée indiquent que l’organisation utilisant le système demeure responsable des décisions. Ils préconisent aussi d’expliquer le rôle de l’IA dans la prise de décision et les mesures de protection.Autorités canadiennes de protection de la vie privée : principes pour l’IA générative

Définissez qui peut transmettre une explication ou un livrable final au client. Une préparation terminée doit mener à une décision de révision, et non devenir silencieusement une conclusion approuvée. JAN AI est conçu autour de cette distinction : les agents préparent, les personnes décident de ce qui est transmis.