Il y a quelques semaines, un client m’a transmis un fichier Excel soigneusement rempli. Chaque tâche de ses projets R&D y était listée, avec en face une ventilation supposée pré mâchée : CIR, CII, ou hors périmètre. Travail propre, structuré, argumenté. Il avait utilisé un LLM pour l’aider, lui avait fourni la liste complète de ses travaux, et lui avait demandé de classer.
Le problème ? Ce travail était entièrement à refaire.
L’erreur n’était pas dans les réponses. Elle était dans la question.
L’IA avait analysé chaque tâche individuellement et avait rendu un verdict pour chacune. Cohérent, documenté, convaincant… mais au final faux.
Car en matière de CIR, l’unité d’analyse pertinente n’est pas la tâche. C’est l’opération de R&D : un ensemble cohérent d’activités conduites pour lever un verrou technique précis, face à une incertitude scientifique ou technologique identifiée. C’est ce que vérifie l’administration fiscale au final.
Prise isolément, une tâche peut sembler banale : tester un matériau, rédiger une spécification, analyser un log. Mais si cette tâche s’inscrit dans une démarche globale visant à lever un verrou (si elle fait partie d’une opération de R&D correctement caractérisée), elle est éligible. C’est la conduite globale du problème, et la définition des tâches à accomplir pour y répondre, qui constitue la R&D. Pas la tâche unitaire en elle-même.
L’IA (ou plutôt le LLM) avait pour objectif de répondre au prompt de son maître : classe en CIR, CII ou hors périmètre. Le prompt ne mentionnait pas de prendre du recul et de regrouper par thématique globale autour d’un verrou technologique. Et surtout : elle ne savait pas qu’elle ne savait pas cet écueil primordial. A noter (nous sommes encore en mai 2026 à date de l’écriture de cet article) que la majeure partie de l’expertise CIR est structurellement inaccessible à l’entraînement : les vrais dossiers sont confidentiels, les rescrits ne sont pas publiés, les retours de contrôle oral non plus, et la doctrine praticienne se transmet par l’expérience, pas par des textes indexables.
Le vrai risque : une IA ne signale jamais son incertitude
On reproche aux LLM de se tromper. Je dirai que le problème n’est pas qu’ils produisent de mauvaises réponses, c’est qu’ils produisent toujours une réponse à la fois structurée, argumentée, et au final rassurante. Rare sont les fois où l’on voit « je ne suis pas sûr de l’unité d’analyse correcte ici » ou encore « cette question nécessite une connaissance de la jurisprudence récente que je n’ai pas ». On peut évidemment bien paramétrer son système pour éviter cet écueil mais j’ai la sensation que 99% des utilisateurs n’ont pas demandé expressément et systématiquement à son LLM de ne PAS avancer des arguments s’ils ne sont pas vérifiés (en plus d’éviter le ton trop consensuel 🙄).
Un expert dit « ça dépend » et explique de quoi. Un LLM sans cadrage dit « voici la réponse » et la justifie.
Dans un contexte fiscal et réglementaire comme le CIR/CII, cette absence de doute exprimé est finalement un risque. L’administration fiscale, elle, a des doutes, et elle les exprime lors des contrôles.
Ce que le LLM n’a pas, et que l’expert apporte
Le financement public de l’innovation n’est pas un domaine de connaissance générale. Il mobilise simultanément :
- Le droit fiscal : BOFIP, rescrits, positions administratives qui évoluent
- La doctrine Frascati appliquée secteur par secteur, projet par projet
- La jurisprudence : des décisions récentes ont précisé ,ou déplacé, les frontières de l’éligibilité sur des sujets aussi concrets que le développement logiciel, l’IA elle-même, ou les projets multi-partenaires
- L’historique du dossier : ce qui a été accepté ou refusé les années précédentes, les remarques des contrôleurs, les engagements pris
- La comptabilité analytique : les règles d’assiette, les plafonds, les interactions avec les subventions reçues
Aucun de ces éléments n’est dans la fenêtre de contexte d’un LLM interrogé à froid par un dirigeant qui découvre le sujet. Et sans ce contexte, le modèle opère dans un vide qu’il ne perçoit pas.
Je me sers de l’IA tous les jours. C’est précisément pour ça que je sais de quoi je parle.
Je gère simultanément des dizaines de projets CIR/CII. Sans IA, je ne pourrais pas synthétiser des centaines de pages de documentation technique, ni maintenir la cohérence des argumentaires sur des dossiers pluriannuels. L’IA est un levier de productivité réel, dans ma pratique.
Mais je l’utilise pour exécuter ma stratégie, pas pour la définir. Je lui soumets des problèmes déjà cadrés, avec les bonnes unités d’analyse, les bons référentiels, les bonnes contraintes.
Quand la bonne réponse n’existe pas
Il y a un cas encore plus révélateur que l’erreur factuelle : celui où la doctrine est elle-même instable.
Sur la prise en compte des avances remboursables BPIfrance dans l’assiette CIR, une décision du Conseil d’État et plusieurs décisions contraires coexistent aujourd’hui sans que la position soit stabilisée. Ce n’est pas un angle mort de l’expert , c’est l’état réel du droit sur ce sujet précis.
La posture correcte face à cette situation n’est pas de trancher. C’est d’identifier le risque, de le quantifier, et de décider stratégiquement : ce projet subventionné mérite-t-il d’être inclus dans l’assiette CIR, ou vaut-il mieux l’en exclure pour sécuriser le dossier global ? Parfois, la réponse optimale est simplement de ne pas inclure un projet subventionné, non par ignorance, mais par arbitrage conscient entre potentiel de gain et exposition au contrôle.
C’est du conseil sous incertitude. Un LLM ne peut pas faire ça, non pas parce qu’il ignore la jurisprudence, mais parce qu’il ignore qu’elle est contradictoire. Il vous donnera une réponse ferme là où la situation exige une décision mesurée…
La question à se poser avant d’utiliser un LLM sur votre dossier
Pas « est-ce que l’IA peut m’aider ? » la réponse est oui, dans presque tous les cas.
La vraie question : lui avez-vous donné le cadre, ou seulement les données ?
Si vous lui avez transmis la liste de vos travaux sans lui expliquer ce qu’est un verrou technique au sens Frascati, sans lui préciser votre historique de dossiers, sans lui fournir les positions jurisprudentielles récentes sur votre secteur, vous avez obtenu une réponse mais pas nécessairement la bonne.
Et lors d’un contrôle fiscal, la différence entre les deux n’est pas anecdotique.
En tout cas, LLM ou non, n’hésitez pas à prendre contact pour obtenir un support d’expert.