IA et réclamation de crédits RS&DE : Pourquoi et comment.

Depuis la démocratisation des modèles d’intelligence artificielle (IA) de type LLMs (ChatGPT, Claude…), les entrepreneurs ont des préoccupations concernant l’utilisation de l’IA pour leurs réclamations de crédit RS&DE.

Les autorités fiscales, soit l’Agence du revenu du Canada (ARC) et Revenu Québec (RQ), analysent la qualification à un crédit d’impôt, comme ceux liés à la RS&DE, en cherchant à répondre à deux questions :

1. Est-ce que les critères de la loi fiscale sont satisfaits à travers les faits rapportés?
2. Est-ce que des preuves tangibles et contemporaines corroborent ces faits?

Ultimement, ce sont aussi ces questions sur lesquelles la Cour canadienne de l’impôt se pencherait le cas échéant.

La première réponse relève d’un argumentaire. Typiquement, pour la RS&DE, vous devez démontrer que, dans les faits, vous avez cherché à lever une incertitude technologique par une investigation systématique. 

La deuxième réponse relève de la production organisée de documents qui corroborent les faits présentés dans l’argumentation : feuilles de temps, rapports d’essais, collectes de données, documents financiers, etc.

Tous les réclamants le savent : ces deux obligations demandent un travail souvent considérable.

L’IA en renfort pour rassembler les preuves (question 2.)

Ce travail ne s’effectue pas en 2026 comme il s’effectuait en 2016. L’IA peut être un atout précieux si on l’utilise pour le deuxième chantier soit l’organisation et la structure de preuves (servant à étayer l’argumentaire) depuis la documentation contemporaine de l’entreprise. Dans ce contexte, l’IA peut aider grâce à ses capacités d’agrégation, d’automatisation, de classification, voire d’analyse statistique ou mathématique.

Quelques requêtes (prompts) bien formulées peuvent dorénavant éviter des manipulations longues et fastidieuses. Par exemple, une requête typique (via Claude ou autre…) pourrait être :

 «Synthétise-moi dans un fichier Excel les résultats compilés dans le répertoire ABC entre le 1er janvier et le 31 décembre en mettant en avant les valeurs maximales et minimales. Retrouve les analyses dans les feuilles de temps des ressources ayant participé à la production et l’analyse de ces données ». 

La somme des résultats de telles requêtes permet d’obtenir une synthèse détaillée, bien structurée, cohérentes avec les registres d’activités de l’entreprise. 

L’humain pour une argumentation claire, cohérente et crédible (question 1.)

Toutefois, vos documents transmis en preuve doivent être accompagnés d’une argumentation cohérente et crédible aux yeux des autorités fiscales. Cet aspect est fondamental. Tenter d’utiliser l’IA pour établir un argumentaire est une stratégie (voire un stratagème) pour que l’IA exploite les données en vue de produire une opinion fiscale favorable… peu importe les données qu’on lui transmet.

Ainsi, la frontière entre le factuel et une interprétation discutable des faits est à peu près inévitable. Les autorités fiscales ont dès lors un doute fondé quant à la crédibilité pleine et entière de la réclamation menant le plus souvent à un refus de facto sans possibilité de discussions complémentaires.  

L’IA a la capacité de classifier et d’inférer des données, mais elle n’a pas atteint le degré de capacité nécessaire à l’interprétation légale et fiscale (même si elle peut sembler à tort à portée de main). Bien qu’il soit judicieux, utile et efficace d’utiliser l’IA lors de vos réclamations RS&DE dans votre fondement initial pour agréger et organiser les données de la preuve, rien n’a encore remplacé l’intellect humain pour établir une argumentation intègre, de qualité et recevable par les autorités gouvernementales.

Note de l’auteur : aucun outil d’IA n’a été utilisé par l’auteur pour produire cet avis!