Le travail humain en France supporte en moyenne 45 % de prélèvements obligatoires entre cotisations sociales et impôt sur le revenu. Le travail automatisé en production — ces robots logiciels qui consomment des tokens d’IA en arrière-plan pour traiter des dossiers clients, rédiger des emails, modérer des contenus, négocier des contrats, gérer des stocks — supporte environ 0 %. Cette asymétrie n’a jamais été aussi grande, et elle s’aggrave chaque trimestre à mesure que l’IA générative et la robotisation logicielle montent en puissance dans les entreprises.
Le débat sur la « taxe robot » existe depuis 2017 (rapport Mady Delvaux au Parlement européen, prise de position publique de Bill Gates, projet de loi avorté en Corée du Sud). Aucun pays n’a tranché, parce que personne n’a su définir l’objet à taxer : qu’est-ce qu’un robot ? Comment mesurer le travail qu’il remplace ? Comment empêcher la délocalisation ? Le débat tourne en rond depuis huit ans.
Coalition Nationale propose une voie nouvelle, pragmatique et opérante : taxer les tokens API consommés par les robots logiciels en production. Cette base imposable existe déjà, elle est nativement comptée par les fournisseurs d’IA (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, etc.), elle est facturée en euros, elle est auditable. Il ne reste qu’à l’organiser fiscalement, en distinguant strictement les usages R&D (exonérés) des usages productifs (taxés), et en calibrant un taux faible (0,5 à 2 %) pour ne pas brider l’innovation. Cette première brique permet d’amorcer la fiscalité du travail non humain — sujet qu’aucune autre force politique en France ou en Europe n’a porté avec une solution opérante.
Ce que disent les modèles internationaux
Panel pluriel — 6 pays étudiés, pour neutraliser toute lecture unidimensionnelle.
Corée du Sud
Premier essai mondial de « taxe robot », abandonné (2017)
La Corée du Sud a été le premier pays à tenter législativement une « taxe robot » en 2017. Le projet de loi visait à réduire les déductions fiscales accordées aux entreprises pour leurs investissements en automatisation industrielle, créant indirectement une « taxe robot » de fait. Le projet a été retiré du Parlement faute de définition juridique opérante : impossible de définir ce qu'est un robot par opposition à un logiciel comptable, à une chaîne de montage automatisée historique, ou à un automate de distribution. La leçon coréenne est claire : il ne faut pas définir l'objet « robot » à taxer, il faut définir l'usage productif à taxer. C'est exactement la voie que prend PP39 en taxant la consommation d'API en production plutôt que le robot lui-même.
Union européenne
Rapport Mady Delvaux au Parlement européen (2017), recommandations sans transposition
En 2017, la députée européenne Mady Delvaux a porté un rapport pionnier au Parlement européen recommandant la mise en place d'un cadre fiscal pour la robotisation et l'IA productive en Europe. Le rapport a été adopté en commission mais aucun mécanisme opérationnel n'a été transposé en directive UE depuis. La leçon européenne : le débat est mûr depuis 8 ans mais aucun mécanisme opérant n'a émergé au niveau européen. La France peut prendre l'initiative en 2027 et entraîner ses partenaires (Pays-Bas, Espagne, Allemagne) vers une coordination ECOFIN entre 2030 et 2035. Antériorité française stratégique.
OCDE
Débats fiscalité numérique en cours (2024-2025), focus GAFA et plateformes
Les travaux OCDE sur la fiscalité numérique (Pilier 1 et Pilier 2 du Cadre inclusif) se concentrent sur la fiscalité des grandes plateformes numériques (GAFA, BATX) et le partage de l'assiette imposable entre pays. Aucun cadre OCDE ne traite spécifiquement la fiscalité de l'usage productif des IA chez les entreprises clientes. La leçon OCDE : la fiscalité GAFA (chiffre d'affaires des plateformes) et la fiscalité du travail tokenisé (usage productif chez les entreprises clientes) sont deux problématiques distinctes et complémentaires. La France peut combler ce vide doctrinal et l'apporter au débat OCDE via les voies diplomatiques (Bercy, ministère de l'Économie, Conseil d'État).
Estonie
Discipline fiscale numérique avancée (e-government, déclaration entièrement dématérialisée)
L'Estonie n'a pas de taxe spécifique sur le travail tokenisé, mais elle dispose de l'infrastructure fiscale numérique la plus avancée d'Europe : déclaration TVA en temps réel, intégration native des comptabilités d'entreprises au système fiscal, contrôles automatisés. La leçon estonienne pour PP39 : une nouvelle déclaration trimestrielle peut être ajoutée au système fiscal numérique sans surcharge administrative pour les entreprises, à condition que l'infrastructure le permette. La France dispose de cette infrastructure (DGFiP, espace pro, signature électronique avec FRANCE AGORA en projet). PP39 est techniquement déployable en 18 mois.
Singapour
Smart Nation, réflexion ouverte sur la fiscalité des automates productifs
Singapour, dans le cadre de sa stratégie Smart Nation, a ouvert depuis 2022 des consultations publiques sur la fiscalité des activités productives automatisées. Aucun cadre opérationnel n'a encore été défini, mais le pays observe attentivement les expérimentations internationales pour adapter sa propre fiscalité. La leçon singapourienne : les pays leaders en numérique observent et débattent, mais aucun n'a tranché à ce jour. La France peut prendre l'antériorité — premier pays au monde à proposer un mécanisme fiscal opérant pour le travail tokenisé.
États-Unis
Bill Gates 2017+, débats académiques actifs, pas de cadre fédéral
Bill Gates a publiquement défendu une « taxe robot » en 2017, popularisant le débat dans les milieux libéraux pragmatiques. Le débat académique est actif aux États-Unis (Brookings Institution, MIT Initiative on the Digital Economy, Stanford HAI) mais aucune législation fédérale n'a vu le jour. La leçon américaine : le sujet est porté par les libéraux pragmatiques (Gates) autant que par la gauche fiscale. C'est un sujet trans-partisan qui dépasse le clivage classique. PP39 peut être défendue dans toutes les sensibilités politiques françaises au-delà des étiquettes traditionnelles.
Mise en œuvre française
La doctrine PP39 — six leviers articulés
Levier 1 — Définition juridique opérante du « robot logiciel en production ». Est qualifié de robot logiciel en production tout système informatique qui : (a) consomme des tokens d’IA générative payants, (b) opère dans un workflow client final ou un processus métier productif, (c) remplace ou augmente de manière mesurable une tâche qui était précédemment effectuée par un salarié humain. La définition est fonctionnelle, pas technique — elle ne dépend pas du modèle d’IA utilisé, elle dépend de l’usage qui en est fait.
Levier 2 — Assiette : chiffre d’affaires API en euros, pas tokens techniques. Un token Claude Opus 4.7 n’a pas la même valeur économique qu’un token Haiku 4.5 ou GPT-3.5. Pour rester juste et stable, l’assiette est le prix payé en euros au fournisseur d’IA pour les usages qualifiés productifs.
Levier 3 — Distinction R&D / production via déclaration trimestrielle. Sur le modèle de la TVA, l’entreprise utilisatrice déclare chaque trimestre sa part R&D (exonérée) et sa part production (taxée). Les fournisseurs d’IA proposeront une séparation native sur leurs factures par environnement déclaré (R&D / staging / production). Audit aléatoire annuel par la DGFiP.
Levier 4 — Taux progressif et seuils d’exonération TPE/PME.
- 0 à 50 000 € de CA API productif annuel → exonéré
- 50 001 à 500 000 € → 0,5 %
- 500 001 à 5 millions € → 1 %
- Au-delà de 5 millions € → 2 %
Ces taux sont à valider lors d’une sandbox sur 100 entreprises pilotes (2028).
Levier 5 — Affectation au Fonds de transition emploi. Recettes intégralement et constitutionnellement affectées à un Fonds de transition emploi : (1) formation et reconversion des salariés impactés, (2) allègement charges sociales sur les emplois humains stratégiques non automatisables, (3) soutien aux activités à forte densité humaine.
Levier 6 — Reporting public sectoriel. Recettes globales publiées chaque trimestre par secteur d’activité (banque, assurance, e-commerce, services, santé, etc.), sans nominatif. Premier observatoire mondial de la dynamique de substitution travail humain / travail tokenisé.
Cas particuliers
Auto-hébergement de modèles open-source en local (Llama, Mistral) : pas de facturation tokens donc pas d’assiette directe. Pour ne pas créer de fuite : reporting volontaire incité par crédit d’impôt R&D bonifié. Pas de taxe punitive sur l’auto-hébergement.
Cas mixtes (startups IA qui développent ET vendent) : déclaration trimestrielle distingue les deux usages. Pour les jeunes entreprises de moins de 5 ans, présomption R&D élargie pendant les 3 premières années (statut JEI étendu).
Multi-fournisseurs : consolidation des dépenses API sur tous les fournisseurs (Anthropic + OpenAI + Mistral + autres) pour calculer l’assiette globale.
Coût et calendrier
Recettes annuelles nettes estimées :
- 2027 (loi-cadre, mise en œuvre partielle) : ~10 M€
- 2028 (sandbox 100 entreprises pilotes) : ~25 M€
- 2030 (généralisation) : ~240 M€
- 2050 (régime de croisière) : ~2 Md€
Coût administratif de mise en place : 30 M€ sur 3 ans (DGFiP, infrastructure déclarative, audit, communication).
Calendrier 2027-2031 :
- 2027 — Loi-cadre votée. Création de la Mission PP39 rattachée à Bercy + Ministère du Travail. Préparation de l’infrastructure déclarative.
- 2028 — Sandbox sur 100 entreprises pilotes (calibration des taux). Premier observatoire publié à 18 mois.
- 2029 — Généralisation à toutes les entreprises de plus de 50 000 € de CA API productif annuel.
- 2030 — Évaluation à 36 mois. Coordination européenne lancée (Conseil ECOFIN).
- 2031 — Régime de croisière. Première publication d’un livre blanc OCDE inspiré du modèle français.
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