Fiscalité Ivoirienne

La récente actualité ivoirienne nous invite à revenir sur certaines notions essentielles qu’il convient de mieux comprendre.

Les notions de blanchiment de capitaux, blanchiment autonome et enrichissement illicite sont liées à la lutte contre la criminalité financière, mais elles correspondent à des infractions distinctes.

1. Le blanchiment de capitaux

Le blanchiment de capitaux est l’ensemble des opérations visant à dissimuler l’origine frauduleuse ou criminelle de biens, fonds ou revenus afin de leur donner une apparence légale.

Éléments constitutifs

Le blanchiment suppose généralement :
• L’existence d’une infraction préalable (corruption, détournement de fonds publics, fraude fiscale, trafic de drogue, escroquerie, etc.) ;
• La détention ou l’utilisation de fonds provenant de cette infraction ;
• Des actes destinés à masquer l’origine de ces fonds.

Exemple

Une personne détourne 500 millions FCFA d’une entreprise publique puis investit ces fonds dans l’immobilier par l’intermédiaire de sociétés écrans afin d’en masquer l’origine.

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2. Le blanchiment autonome

Le blanchiment autonome est une évolution moderne du droit pénal économique.

Définition

Il s’agit de la possibilité de condamner une personne pour blanchiment sans qu’une condamnation préalable pour l’infraction d’origine ne soit nécessaire.

L’autorité judiciaire doit simplement démontrer que les biens proviennent d’une activité criminelle ou délictuelle, même si :
• l’auteur de l’infraction principale est inconnu ;
• l’infraction principale n’a pas encore été jugée ;
• l’infraction principale a été commise à l’étranger.

Intérêt pratique

Cette notion facilite les poursuites lorsque les fonds d’origine criminelle sont identifiés mais que la preuve complète de l’infraction initiale est difficile à établir.

Exemple

Un individu possède plusieurs milliards de FCFA circulant à travers des comptes offshore. L’enquête démontre l’origine criminelle probable des fonds mais l’auteur de l’infraction génératrice n’est pas identifié. Il peut néanmoins être poursuivi pour blanchiment autonome.

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3. L’enrichissement illicite

L’enrichissement illicite est une infraction distincte du blanchiment.

Définition

Il consiste, pour une personne soumise à certaines obligations légales (souvent un agent public ou assimilé), à ne pas pouvoir justifier l’origine légitime d’une augmentation substantielle de son patrimoine au regard de ses revenus déclarés.

Éléments caractéristiques
• Augmentation importante du patrimoine ;
• Absence de justification licite ;
• Disproportion manifeste entre les revenus connus et le patrimoine détenu.

Exemple

Un fonctionnaire percevant 1 000 000 FCFA par mois devient propriétaire de plusieurs villas, immeubles et véhicules de luxe d’une valeur de plusieurs milliards sans pouvoir démontrer l’origine légale des fonds.

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LA QUESTION DE LA RESPONSABILITÉ CIVILE DANS L'USAGE DE L'IA EN COTE D’IVOIRE À LA DATE DU 28 JUIN 2026

Idée centrale

La responsabilité civile dans l’usage de l’IA, c’est la question de savoir qui doit réparer un dommage causé par un système d’IA: erreur de décision, atteinte à la réputation, fuite de données, discrimination, mauvais conseil automatisé, perte financière, etc.

En Côte d’Ivoire, je n’ai pas identifié, dans les sources officielles consultées au 28 mai 2026, un régime autonome déjà pleinement consacré pour la responsabilité civile propre à l’IA. L’analyse se fait donc surtout à partir du droit commun de la responsabilité, des contrats, des règles de protection des données personnelles, de cybersécurité et, selon les cas, des règles sectorielles.

1. Le point de départ juridique

L’IA n’est pas, en pratique, le débiteur final de la réparation. La responsabilité remonte vers des personnes ou entités humaines:

l’entreprise qui utilise l’outil
le fournisseur ou éditeur de la solution
l’intégrateur ou prestataire technique
le salarié ou dirigeant qui a pris, validé ou laissé produire une décision fautive
parfois plusieurs acteurs à la fois

Autrement dit, on ne raisonne pas en disant “l’IA est responsable”, mais plutôt “quel acteur devait prévenir, contrôler ou corriger le risque”.

2. Les deux grands terrains de responsabilité

A. La responsabilité contractuelle

Elle apparaît lorsqu’un dommage survient dans une relation encadrée par un contrat.

Exemples:

un fournisseur d’IA livre un outil non conforme à ce qui était promis
un prestataire implémente un système défaillant
une société utilise une IA pour traiter un client et viole ses engagements de service, de confidentialité ou de fiabilité

La question devient alors:

quelle obligation avait été promise
y a-t-il eu mauvaise exécution
quel préjudice en est résulté

Ici, les clauses du contrat sont décisives:

niveau de performance annoncé
limites d’usage
obligation de supervision humaine
répartition des responsabilités
exclusion ou plafonnement de responsabilité
garanties sur les données, la sécurité et la conformité

B. La responsabilité extracontractuelle ou délictuelle

Elle apparaît lorsqu’un tiers subit un dommage sans lien contractuel direct.

Exemples:

un outil d’IA publie une information diffamatoire sur une personne
un système de scoring écarte abusivement un candidat ou un client
une IA médicale ou financière influence une décision dommageable
un chatbot fournit une réponse trompeuse causant une perte

En pratique, il faut souvent démontrer:

une faute, une négligence ou une imprudence
un dommage réel
un lien de causalité entre le comportement reproché et le dommage

3. Où peut se situer la faute dans l’usage de l’IA ?

La faute ne vient pas forcément d’un “bug”. Elle peut résulter de tout le cycle d’usage.

Exemples fréquents:

choix d’un outil inadapté à un usage sensible
absence de test avant déploiement
absence de contrôle humain sur des décisions importantes
données d’entraînement ou d’entrée biaisées, inexactes ou illicites
défaut d’information des utilisateurs
sécurité insuffisante
confiance excessive dans une sortie probabiliste
absence de procédure pour corriger les erreurs
usage de l’IA hors du périmètre prévu par le fournisseur

C’est souvent là que se joue le dossier: non pas “l’IA s’est trompée”, mais “l’organisation a-t-elle agi prudemment et sérieusement ?”

4. Cas pratiques où la responsabilité peut être engagée

Décision automatisée interne

recrutement
crédit
assurance
notation de performance
tri de dossiers

Risque: discrimination, erreur manifeste, atteinte à des droits, absence de justification de la décision.

Production de contenu

hallucinations
faux faits
atteinte à la réputation
violation de droits d’auteur ou de confidentialité

Risque: publication fautive, diffusion d’un contenu trompeur, atteinte à un tiers.

Traitement de données personnelles

collecte excessive
réutilisation non autorisée
conservation irrégulière
fuite de données
absence de base légale ou d’information suffisante

Risque: responsabilité civile envers les personnes concernées, plus sanctions administratives.

IA embarquée dans un produit ou service

outil industriel
logiciel d’aide à la décision
solution de sécurité
système de surveillance

Risque: dommage matériel, corporel ou financier si le système fonctionne mal ou est mal paramétré.

5. En Côte d’Ivoire, le sujet des données personnelles est central

Pour beaucoup d’usages de l’IA, le premier risque concret n’est pas “l’IA” en elle-même, mais le traitement des données personnelles.

Si une entreprise utilise l’IA pour profiler, classer, analyser ou prédire à partir de données personnelles, il faut au minimum vérifier:

la finalité du traitement
la licéité de la collecte et de l’usage
la proportionnalité des données
l’information des personnes
la sécurité du système
la traçabilité des accès et décisions

Quand ces points ne sont pas respectés, il peut y avoir:

atteinte aux droits des personnes
préjudice réparable civilement
sanctions administratives de l’autorité compétente

6. Le vrai sujet difficile: la preuve

En matière d’IA, la responsabilité civile se complique souvent à cause de la preuve.

Difficultés classiques:

opacité du modèle
multiplicité des intervenants
enchaînement entre donnée, paramétrage, modèle et décision finale
intervention humaine partielle
conservation insuffisante des logs et versions

Donc, plus un acteur veut réduire son risque, plus il doit pouvoir prouver:

quel outil a été utilisé
pour quel usage
avec quelles consignes
sous quel contrôle humain
avec quelles validations
avec quels correctifs en cas d’incident

Sans documentation, la défense devient fragile.

7. Qui supporte le risque en pratique ?

Souvent, la responsabilité est partagée ou discutée entre plusieurs acteurs.

L’utilisateur professionnel
Peut être responsable s’il adopte un outil sans gouvernance, sans contrôle, ou pour un usage sensible non sécurisé.

Le fournisseur
Peut être exposé si l’outil est défectueux, trompeur, insuffisamment documenté, ou non conforme à ses engagements.

L’intégrateur
Peut être en cause s’il a mal configuré, mal entraîné, mal connecté ou mal sécurisé la solution.

Le décideur humain
Reste important, surtout si la décision finale a été validée sans esprit critique.

8. Approche pratique de prévention

Pour une entreprise, la bonne approche n’est pas seulement technique. Elle est aussi juridique et documentaire.

Je recommande généralement:

cartographier les usages de l’IA
distinguer les usages à faible risque et les usages sensibles
interdire l’automatisation non supervisée sur les décisions à fort impact
mettre des validations humaines obligatoires
documenter les outils, versions, prompts, jeux de données et incidents
encadrer contractuellement le fournisseur
vérifier la conformité données personnelles et sécurité
prévoir une procédure de retrait ou de suspension rapide en cas d’anomalie
former les équipes à ne pas traiter la sortie de l’IA comme une vérité

9. Formulation simple à retenir

Sur le plan civil, l’IA ne supprime pas la responsabilité humaine. Elle la déplace et la rend plus technique à prouver.

Plus l’outil influence une décision importante, plus l’exigence de prudence, de contrôle et de traçabilité augmente.

10. Conclusion prudente

En droit ivoirien, la question n’est donc pas seulement “l’IA a-t-elle causé un dommage ?”, mais surtout:

qui contrôlait le système
qui avait l’obligation de prévenir le risque
qui a manqué à une obligation contractuelle, de prudence, de sécurité ou de conformité
quel dommage peut être démontré
et comment prouver le lien entre l’outil et ce dommage

Sources

Stratégie nationale de l’IA de la Côte d’Ivoire, ANSSI: https://anssi.gouv.ci/reglementations/textes-nationaux/strategies/
PDF de la Stratégie nationale de l’IA:https://anssi.gouv.ci/documents/87/Strat%C3%A9gie_Nationale_de_lIntelligence_Artificielle_250321_041840.pdf
Loi n° 2013-450 du 19 juin 2013 relative à la protection des données à caractère personnel, signalée par l’ANSSI: https://www.anssi.gouv.ci/reglementations/textes-nationaux/lois/
Présentation ARTCI des lois et ordonnances, incluant la loi n° 2013-450: https://www.artci.ci/index.php/35-lois-et-ordonnances.html
Communication ARTCI rappelant le rôle de l’autorité de protection et l’article 47 de la loi de 2013: https://www.artci.ci/index.php/publications/artci-days/root/textes-de-reference/92-actualites/1066-protection-des-donnees-personnelles-l-artci-sensibilise-les-entreprises-du-secteur-prive-et-des-startups.html