Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval
Cette étude présente une évaluation de type preuve de concept d'un cadre de génération augmentée par récupération pour le conseil aux contribuables dans les pays à revenu faible et intermédiaire, démontrant que la récupération sémantique de la législation nationale sur l'impôt sur le revenu peut atteindre une grande précision dans l'identification des dispositions statutaires pour soutenir l'amorçage de modèles de langage ancrés, tout en soulignant la nécessité d'une validation supplémentaire de la qualité de la génération et de la conformité juridique avant le déploiement.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Dans de nombreuses parties du monde, comprendre les règles qui régissent la manière dont les individus et les entreprises paient des impôts est une tâche décourageante. Les lois sont souvent rédigées dans un langage dense et technique, et trouver la règle spécifique qui s'applique à une situation unique peut donner l'impression de chercher une aiguille dans une botte de foin. Pour aider les gens à naviguer dans cette complexité, les autorités fiscales se tournent de plus en plus vers des outils numériques, y compris des systèmes d'intelligence artificielle conçus pour répondre aux questions. Cependant, un défi majeur subsiste : ces programmes informatiques sont entraînés sur de vastes quantités de données générales, ce qui signifie qu'ils peuvent parfois paraître convaincants tout en fournissant des informations incorrectes ou inventées, un problème connu sous le nom d'« hallucination ». Pour résoudre cela, des chercheurs ont développé une méthode appelée génération augmentée par récupération. Cette approche consiste d'abord à demander à l'ordinateur de rechercher dans une bibliothèque de documents officiels et fiables le texte exact de la loi, puis à lui demander d'écrire une réponse basée strictement sur ce qu'il a trouvé. Cela garantit que la réponse est ancrée dans la réalité plutôt que dans l'improvisation. La question pour les experts est de savoir si cette méthode fonctionne suffisamment bien pour être utile dans les pays disposant de moins de ressources, où les systèmes fiscaux sont en cours de modernisation mais où l'accès à des experts juridiques spécialisés est souvent limité.
Une équipe de chercheurs issus d'universités de l'Ouganda s'est donné pour mission de tester cette idée en se concentrant spécifiquement sur la loi de l'impôt sur le revenu de l'Ouganda. Leur objectif n'était pas de construire un produit entièrement fini capable de donner des conseils juridiques, mais de créer un prototype fonctionnel pour voir si la technologie de base pouvait trouver avec précision les sections appropriées de la loi fiscale lorsqu'une question est posée. Ils ont commencé par prendre l'intégralité du texte de la loi fiscale nationale et l'ont décomposé en 198 morceaux d'information distincts et gérables. Chaque morceau a été marqué avec son emplacement dans la loi, tel que la partie et le numéro de section spécifiques, puis converti dans un format numérique qui permet à un ordinateur de comprendre le sens des mots plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés. Ce processus a créé une bibliothèque numérique consultable où l'ordinateur peut rechercher le concept derrière une question, et non pas seulement les mots exacts.
Pour tester l'efficacité de ce système, les chercheurs ont généré 900 questions différentes qu'un contribuable pourrait poser, telles que des demandes concernant les déductions ou des taux spécifiques. Pour chaque question, ils savaient exactement quelle section de la loi contenait la bonne réponse. Ils ont ensuite demandé à leur système informatique de trouver les trois sections de la loi les plus pertinentes pour chaque question. Les résultats ont montré que le système était très efficace dans sa tâche principale. Lorsqu'on lui demandait de trouver la meilleure correspondance unique, le système réussissait 72 % du temps. Plus important encore, lorsqu'il examinait les trois premiers résultats fournis, la bonne réponse était incluse 86,78 % du temps. Cela suggère que, bien que l'ordinateur ne choisisse pas toujours la meilleure réponse comme premier choix absolu, il place presque toujours l'information correcte parmi les premières options présentées.
Les chercheurs ont noté que lorsque le système manquait la première place, c'était souvent parce que la mauvaise réponse était très similaire en sens à la bonne, plutôt que d'être complètement sans rapport. Cela indique que le système comprend bien les concepts mais qu'il a parfois du mal à décider laquelle de deux dispositions juridiques très similaires est la plus précise. L'étude a démontré avec succès qu'il est possible de prendre un document juridique complexe, de le transformer en un format lisible par machine et de l'utiliser pour extraire des informations spécifiques avec un haut degré de précision. Cependant, l'équipe a pris soin de préciser qu'il ne s'agissait que d'un test du mécanisme de recherche. Ils n'ont pas testé si les réponses finales générées par l'ordinateur étaient juridiquement parfaites, sûres à utiliser ou faciles à comprendre pour de vraies personnes.
Ce travail est important car il offre une voie potentielle pour que les autorités fiscales des pays en développement puissent fournir des informations plus accessibles et de meilleure qualité à leurs citoyens sans avoir besoin d'embaucher une vaste armée d'experts juridiques pour chaque requête. L'étude suggère qu'une collection de lois relativement petite et bien organisée peut être transformée en un outil puissant pour trouver l'information. Pourtant, les auteurs soulignent qu'il ne s'agit que d'un début. Avant qu'un tel système puisse être utilisé dans le monde réel pour guider les contribuables, il devra être testé avec de vraies questions provenant de vraies personnes, vérifié par des professionnels du droit pour s'assurer que les conseils sont corrects, et adapté pour gérer plusieurs langues et différents types de lois fiscales. Les résultats actuels montrent que la technologie est réalisable, mais transformer cette faisabilité en un service public fiable nécessite des travaux supplémentaires pour garantir la sécurité, l'exactitude et la confiance.
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