Simulation et visualisation des modifications de dotations budgétaires

Contexte :

L’État verse chaque année aux collectivités territoriales des dotations budgétaires. Les paramètres de répartition de ces dotations sont prévus par la loi. Dans le cadre de l’examen du projet de loi de finances de l’année, ces paramètres sont régulièrement modifiés par le législateur, afin d’ajuster la répartition des dotations entre collectivités territoriales. Lors de ces débats, les parlementaires regrettent régulièrement de ne pas disposer des simulations qui leur permettraient d’anticiper les conséquences de leurs votes pour les collectivités territoriales. À titre d’exemple, l’Assemblée nationale envisagerait de proposer une réforme de la dotation d’équipement des territoires ruraux (DETR) ou encore de la dotation de solidarité rurale (DSR) en 2020.

Défi :

Créer un outil de simulation et de visualisation de l’impact de modifications législatives sur les paramètres d’une ou plusieurs dotations aux collectivités territoriales.

Jeux de données utilisés :

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Dans quelles mesures et contraintes(juridiques, fiscales etc…) , à des fins de prospective et de chiffrage, serait-il possible de construire une fonction d’évaluation de la DSU, type F(x1,x2,…,xn) -> DSU en se basant sur des outils de machine learning [deep learning, réseaux de neurones ?] ou d’autres algorithmes moins “boîte noire” qui évaluent les intervalles de confiance ?
On pourrait alors , avec l’outil existant (le code source existant non encore publié) construire une base d’entrainement.
Plus généralement, dans quelle.s mesure.s cette étude offriraient des pistes de simplifications de la norme ?