Intuit a réduit des mois de travail fiscal à quelques heures, avec un workflow adaptable aux secteurs réglementés

Lorsque le projet de loi fiscal américain "One Big Beautiful Bill" a été adopté, l'équipe de TurboTax chez Intuit s'est retrouvée face à un document de plus de 900 pages non structurées, sans formulaires officiels de l'IRS disponibles et avec une date de livraison impossible à repousser. Plutôt que de suivre la procédure habituelle qui prenait plusieurs mois, l'équipe a construit un pipeline de travail combinant des modèles de langage commerciaux, un langage de programmation propriétaire et un framework de tests unitaires sur mesure. Joy Shaw, directrice fiscale chez Intuit depuis plus de 30 ans, a supervisé le processus : les équipes ont utilisé ChatGPT pour résumer successivement les versions de la Chambre et du Sénat, réconcilier les différences de formulation entre les deux textes, puis filtrer uniquement les dispositions impactant les clients de TurboTax. Des tâches qui prenaient auparavant plusieurs semaines ont été réduites à quelques heures.

La prouesse va bien au-delà d'un simple gain de productivité. TurboTax repose sur un langage de programmation propriétaire développé en interne chez Intuit, et non sur un langage standard comme Python ou Java. Aucun modèle de langage n'a été entraîné sur cette syntaxe, ce qui rend la génération de code particulièrement délicate. C'est Claude, le modèle d'Anthropic, qui a été utilisé pour traduire le texte juridique en code fonctionnel et cartographier les dépendances entre les nouvelles dispositions et les décennies de code existant. Deux outils propriétaires ont également été développés pendant ce cycle : le premier génère automatiquement les écrans produit de TurboTax à partir des changements législatifs, une tâche auparavant réalisée manuellement pour chaque disposition ; le second produit des cas de test unitaires directement à partir du texte de loi, permettant de vérifier la conformité avec un seuil d'erreur proche de zéro, indispensable dans un domaine où la moindre imprécision engage la responsabilité légale d'Intuit.

Ce workflow a été forgé sous contrainte, mais il dessine un modèle applicable bien au-delà de la fiscalité. Lors de la précédente grande réforme fiscale américaine, le Tax Cuts and Jobs Act de 2017, les mêmes équipes avaient traversé le même processus sans assistance de l'IA, en plusieurs mois de travail manuel. La comparaison illustre l'ampleur du changement. Des secteurs entiers soumis à des corpus réglementaires complexes, comme la santé, la finance ou le droit, font face aux mêmes défis : documents non structurés, délais serrés, exigence de conformité absolue. Intuit a montré qu'il est possible de combiner des LLM généralistes pour l'analyse et des modèles plus spécialisés pour la génération de code, tout en conservant des humains en bout de chaîne pour la validation. La question n'est plus de savoir si l'IA peut s'intégrer dans ces pipelines réglementaires, mais à quelle vitesse les autres acteurs vont adapter cette approche à leurs propres contraintes de domaine.