L’audit face aux enjeux de l’Intelligence Artificielle

Communiqué de presse

L’audit face aux enjeux de l’Intelligence Artificielle

30 juin 2022

Grant Thornton, Membre Fondateur du Cercle Dauphine Numérique, et le Master CARF de l’Université Paris-Dauphine - PSL, présentent une nouvelle enquête sur la place de l’Intelligence Artificielle dans les pratiques d’audit.

Cet état des lieux mené au cours de l’année 2021 auprès de 120 auditeurs, au sein d’entreprises cotées et non cotées, permet de mettre en exergue des tendances clés :

• 78% des sondés estiment que l’IA va permettre le développement de l’audit en continu ;
• 79% d’entre eux estiment que le principal frein à l’utilisation est le manque de confiance dans les programmes d’IA ;
• L’auditeur de demain ne sera définitivement pas remplacé par un robot pour 96% des auditeurs d’aujourd’hui. Le panel plébiscite en effet les qualités d’analyse de données de l’IA (89% des avis) lorsqu’elle est combinée à une séniorité accrue (50%) dans les pratiques d’audit à venir ; une tendance encore loin des bouleversements radicaux souvent promus.

Gwenaëlle Nogatchewsky, Professeure des universités, Directrice du Master CARF et Béatrice Bon-Michel, Professeure associée, Université Paris Dauphine-PSL commentent : « Les résultats de cette, enquête illustrent la place croissante que les outils liés à l’IA prennent dans l’univers de l’audit. La technologie permet d’améliorer la productivité des missions et pousse à passer d’un audit périodique à des audits en continu. Les démarches évoluent pour prendre en compte ces nouvelles technologies : les compétences doivent ainsi s’adapter sur le plan académique pour comprendre la technologie, optimiser son utilisation et réussir à s’affranchir du recours systématique à des experts tels que les Data Scientists ».

Nicolas Gasnier-Duparc, Associé, Responsable des activités d’audit interne Business Risk Services, évoque quant à lui : « L’IA introduit un changement de paradigme pour l’auditeur. Là où l’auditeur cherchait à imaginer les risques possibles sans garantie d’exhaustivité, l’IA assure cette dernière de par sa capacité à traiter de grands volumes de données. En effet, elle permet de définir « la normalité » à partir de l’historique pour ensuite identifier l’exhaustivité des situations anormales sur lesquelles porter un regard particulier. Ces paramètres à intégrer vont amener les auditeurs à faire évoluer leur approche d’audit, et aussi les conduire à intégrer l’IA dans le périmètre de celle-ci (d’outil à objet d’audit) ».

L’IA fait partie du quotidien de la très grande majorité des auditeurs

L’IA n’est pas en passe de remplacer l’auditeur mais elle va « l’augmenter », en apportant plus de

valeur ajoutée à ses travaux. En effet, selon l’enquête, près de 60% des auditeurs utilisent au moins l’un des outils liés à l’IA tandis que 13% n’en ont jamais utilisé. Toutefois, le taux d’utilisation est inversement proportionnel au niveau de complexité de l’IA embarquée. S’ils sont environ 50% à s’appuyer sur des outils d’analyse des données, ils ne sont plus que 3% à utiliser fréquemment ou très fréquemment des robots, ou encore 11% à utiliser des technologies de machine learning et 13% à utiliser des outils de reconnaissance visuelle.

Concernant les contrôles, les modèles utilisés s’appuient sur des algorithmes qui peuvent traiter un ensemble significatif de données afin de prédire des résultats et en tirer de savantes conclusions. Les échantillons sont ainsi plus nombreux, plus fiables et l’algorithme apprend progressivement de ses résultats.

Une fonction de plus en plus capitalistique

Les principaux freins au développement et à l’utilisation des outils liés à l’IA dans l’audit sont, pour 63% des répondants, principalement d’ordre financier et technique. La perception du coût de ces développements est également à mettre en perspective avec les résultats attendus. La fonction d’audit, à l’instar de nombreuses fonctions dans l’entreprise, s’outille et devient plus consommatrice en capital et nécessite des investissements réguliers dans une perspective long terme.

L’utilisation progressive de l’IA dans les missions et l’augmentation des retours d’expérience positifs permettront à terme de réduire le coût relatif de ces investissements. En ce qui concerne l’audit externe, la situation est sensiblement différente. En effet, tous les grands acteurs de l’audit intègrent l’évolution technologique dans leurs processus d’audit. De nombreux outils leur permettent aujourd’hui d’automatiser des contrôles, des rapprochements et de piloter notamment les mandats internationaux.

L’efficacité croissante des missions d’audit

Parmi les bénéfices perçus des technologies liées à l’IA, les auditeurs soulignent une meilleure

fiabilité des travaux et des conclusions (84%), le développement de l’audit en continu (78%) et enfin la possibilité d’augmenter le périmètre des travaux pouvant être réalisés à distance (65%).

Les avis, en revanche, sont partagés quant à l’assistance que peut apporter l’IA à la rédaction des rapports d’audit. Seuls les auditeurs externes semblent y voir assez logiquement une opportunité. Cela s’explique sans doute par le caractère plus normé des restitutions liées au commissariat aux comptes. Les gains d’efficacité pourraient se traduire par des durées de mission moins longues ou par des périmètres plus larges par mission au fur et à mesure du développement des technologies de l’IA, selon 65% des répondants. En revanche, ces technologies devraient avoir peu d’impact sur la taille des équipes d’audit car seuls 24% du panel prévoient une réduction des équipes.

L’IA est donc loin de réduire le rôle de l’auditeur, dont les qualités d’analyste seront essentielles pour savoir exploiter et traduire les résultats issus des outils. Bien au contraire, elle permettra de « l’augmenter », avec une gestion des tâches plus efficiente et un jugement affiné.

EXPERTS / AUTEURS

Nicolas Gasnier-Duparc

Associé, Business Risk Services and Forensic.

Gwenaëlle Nogatchewsky

Professeure des universités, Directrice du Master CARF, Université Paris Dauphine-PSL

Béatrice Bon-Michel

Professeure associée, Université Paris Dauphine-PSL