Le programme d'Ensemble présente certaines mesures fiscales et patrimoniales qui pourraient avoir un impact la population la plus aisée.
👉 Les principales mesures
Engagement à respecter une "règle d'or anti-hausse d'impôt pour les Français"
Poursuite de la lutte contre la fraude fiscale et sociale
Aucun impôt ne sera appliqué aux successions et donations jusqu'à 150 000 € par enfant, y compris pour les familles recomposées
Exonération jusqu'à 100 000 € transmis aux petits-enfants
Poursuite de la baisse des impôts de production (CVAE) pour stimuler les implantations industrielles
🚦Analyse de la crédibilité du programme
Cohérence interne : Les mesures proposées s'inscrivent dans la continuité de la politique menée depuis 2017, avec un accent mis sur la stabilité fiscale et l'attractivité économique. Cette approche semble cohérente avec la vision globale d'Ensemble.
Faisabilité juridique : Les mesures mentionnées semblent juridiquement réalisables dans le cadre institutionnel actuel. La plupart peuvent être mises en œuvre par des modifications législatives classiques.
Viabilité économique et sociale : L'absence de nouvelles taxes sur les hauts revenus ou les grands patrimoines pourrait être questionnée dans un contexte de déficit public et d'inégalités croissantes. La viabilité sociale de cette approche dépendra de la perception de l'opinion publique sur la répartition de l'effort fiscal.
💡Décryptage de la stratégie politique
La stratégie d'Ensemble concernant les plus aisés semble s'articuler autour de trois axes principaux :
Stabilité fiscale : L'engagement à ne pas augmenter les impôts vise à rassurer les contribuables, y compris les plus aisés.
Attractivité économique : Les mesures de simplification et de baisse des impôts de production cherchent à créer un environnement favorable à l'investissement et à l'entrepreneuriat.
Transmission patrimoniale facilitée : L'augmentation des seuils d'exonération pour les successions et donations vise à faciliter la transmission du patrimoine.
Cette stratégie semble viser à maintenir un environnement fiscal et économique stable et attractif, sans cibler spécifiquement les plus riches par des mesures restrictives.
😀 Questions avant de voter
L'absence de nouvelles mesures fiscales sur les hauts revenus ou les grands patrimoines est-elle justifiée dans un contexte d'inégalités croissantes ?
Comment le gouvernement compte-t-il financer ses politiques publiques sans augmenter la contribution des plus aisés ?
L'augmentation des seuils d'exonération pour les successions ne risque-t-elle pas d'accentuer les inégalités patrimoniales ?
Quelles mesures sont prévues pour s'assurer que les grandes entreprises et les plus riches paient leur juste part d'impôts ?
Comment Ensemble compte-t-il concilier attractivité économique et justice fiscale ?
Méthodologie analyse IA Législatives 2024
🗄️ Sources utilisées Cette analyse est basée uniquement sur les informations fournies par les programmes officiels publiés pour les législatives 2024. Le programme du Nouveau Front Populaire Le programme d’Ensemble Le programme du Rassemblement National
🧠 LLM utilisé : Claude 3.5 Sonnet Toutes les analyses ont été effectuées avec Claude 3.5 Sonnet la dernière version du LLM développée par la société Anthropic, dont les performances se sont révélées assez spectaculaires.
📌 La méthodologie utilisée pour comparer les programmes politiques repose sur plusieurs étapes :
Collecte des données : Les programmes des trois partis politiques (Nouveau Front Populaire, Ensemble, Rassemblement National) ont été rassemblés et numérisés.
Analyse thématique : Les programmes sont découpés en thèmes principaux (économie, social, écologie, sécurité, etc.) pour faciliter la comparaison.
Extraction des propositions : Pour chaque thème, les principales propositions de chaque parti sont identifiées et résumées.
Comparaison factuelle : Les propositions sont comparées de manière objective, en mettant en évidence les similitudes et les différences entre les partis.
Analyse de la cohérence : La cohérence interne de chaque programme est évaluée, ainsi que sa faisabilité juridique et économique.
Contextualisation : Les propositions sont replacées dans le contexte politique et stratégique de chaque parti.
💪 Principaux avantages de l'IA pour ce travail :
Traitement rapide de grandes quantités de données : L'IA peut analyser rapidement l'ensemble des programmes, ce qui serait beaucoup plus long pour un humain.
Objectivité : L'IA peut effectuer une analyse factuelle sans biais idéologiques préexistants.
Capacité de synthèse : L'IA peut extraire et résumer efficacement les points clés de chaque programme.
Analyse sémantique : L'IA peut identifier des similitudes et des différences subtiles entre les propositions, même lorsqu'elles sont formulées différemment.
Mise à jour en temps réel : L'IA peut intégrer rapidement de nouvelles informations ou modifications des programmes.
🔔 Limites et réserves à prendre en compte :
Manque de contexte historique et politique : L'IA peut avoir du mal à saisir pleinement les nuances et les implications historiques de certaines propositions.
Difficulté à évaluer la faisabilité réelle : L'IA peut avoir des limites dans l'évaluation de la faisabilité pratique de certaines mesures complexes.
Interprétation des intentions : L'IA peut avoir du mal à déceler les intentions sous-jacentes ou les non-dits dans les programmes politiques.
Biais potentiels dans les données d'entraînement : L'IA peut reproduire des biais présents dans ses données d'entraînement.
Manque de jugement éthique : L'IA ne peut pas porter de jugement moral sur les propositions, ce qui reste une prérogative humaine.
⚙️ Fonctionnement du RAG (Retrieval-Augmented Generation) :
Le RAG est une technique qui combine la recherche d'informations et la génération de texte. Voici son fonctionnement simplifié :
Indexation : Les documents (ici, les programmes politiques) sont indexés dans une base de données.
Requête : Lorsqu'une question est posée, le système recherche les passages les plus pertinents dans la base de données.
Récupération : Les passages pertinents sont extraits.
Augmentation : Ces passages sont ajoutés au contexte de l'IA générative.
Génération : L'IA génère une réponse en se basant sur sa connaissance générale et les informations spécifiques récupérées.
GenAI
Article rédigé sous supervision éditoriale avec des outils d'Intelligence Artificielle Générative.
