Résumé de recherche

142

Recourir à l’apprentissage automatique pour créer un rôle d’impôt foncier : données de la ville de Kananga, R.D. Congo

La version originale est disponible en anglais

Recourir à l'apprentissage automatique pour créer un rôle d'impôt foncier : données de la ville de Kananga, R.D. Congo
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L’impôt foncier constitue souvent la première source de recettes publiques à l’échelle locale, et il est essentiel à la fourniture de biens publics locaux. Il reste pourtant l’un des impôts les moins exploités des pays en développement. Cela tient en partie à ce que taxer les biens exige de les cartographier et d’en évaluer la valeur, ce qui est complexe et coûteux. Seuls 39 pour cent des pays non membres de l’OCDE et 15 pour cent des pays d’Afrique subsaharienne ont cartographié les parcelles privées de leur plus grande ville.

Plusieurs approches ont été proposées pour cartographier et évaluer les biens. Certains pays recourent à des visites d’expertise sur place mais, quoique précises, celles-ci sont généralement coûteuses et propices à la corruption. Pour cette raison, de nombreux pays, comme le Pakistan, la Sierra Leone et le Malawi, ont adopté des méthodes d’évaluation simplifiées. L’approche la plus courante est l’évaluation par points, qui consiste à attribuer des points selon la surface du terrain et des bâtiments. Des points supplémentaires sont accordés pour les caractéristiques favorables, et retirés pour les caractéristiques défavorables.

Résumé du document de travail n° 176 de l’ICTD.

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Bergeron, A. ; Fournier, A. ; Kabeya, J. K. ; Tourek, G. et Weigel, J. L. (2024) Recourir à l’apprentissage automatique pour créer un rôle d’impôt foncier : données de la ville de Kananga, R.D. Congo, Résumé de recherche n° 142 de l’ICTD, Brighton : Institute of Development Studies, DOI : 10.19088/ICTD.2024.101

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