Une équipe de chercheurs affiliés aux universités de Ngaoundéré et de Dschang ainsi qu’à l’ESSCA School of Management, en France, affirme avoir développé un système d’intelligence artificielle capable de détecter la fraude fiscale au Cameroun avec une précision de 97,2 %. Selon les auteurs, le dispositif a été évalué sur 3,2 millions de transactions, puis expérimenté dans trois centres fiscaux, où il aurait réduit de 67 % le temps de traitement et généré des recettes supplémentaires.

Le montant de ces recettes n’est toutefois pas communiqué. Le résumé public ne précise pas davantage l’identité des centres, la durée du pilote ou le nombre de dossiers effectivement contrôlés. Au 25 août 2026, aucun document public de la Direction générale des impôts (DGI) retrouvé lors de cette vérification ne permet de corroborer cette expérimentation précise.

Les résultats sont présentés par Moïse Demlegue Frina, Jean Robert Kala Kamdjoug et Donald Richie Kuete Menou dans le chapitre de conférence Optimizing Tax Revenue Through Machine Learning-Driven Fraud Detection: An Explainable Approach for Cameroon.  Publié en ligne le 2 août 2026 par Springer Nature , le texte occupe les pages 252 à ...