Améliorer l’analyse budgétaire grâce à l’apprentissage automatique et à l’analyse des données

par Nunzio Mario Tritto, docteur en droit, magistrat à la Corte dei conti

Les sections régionales d’audit de la Corte dei conti, l’institution supérieure de contrôle (ISC) italienne, effectuent diverses tâches, notamment l’analyse des comptes des collectivités locales afin de vérifier l’exactitude des données et la viabilité des systèmes comptables. La région des Pouilles, qui comprend 257 municipalités et d’autres entités (telles que les autorités sanitaires locales et les universités) devant faire l’objet d’un audit annuel, comporte de nombreux comptes et annexes, ce qui crée un processus d’analyse très complexe, traditionnellement effectué par le magistrat et son personnel.

Toutefois, ces dernières années, des mesures législatives spécifiques ont été adoptées pour obliger les autorités à saisir numériquement les informations pertinentes dans un système qui facilite la collecte, l’interprétation et l’examen des données. Bien que le nouveau système permette d’améliorer la collecte des données, le contexte national (7 904 municipalités et des centaines d’entités régionales, provinciales et métropolitaines) rend difficile l’analyse approfondie de tous les documents et de toutes les données.

Pour améliorer le travail d’audit, la région des Pouilles a récemment mis en œuvre des mécanismes particuliers – techniques avancées d’analyse des données et apprentissage automatique – qui permettent de traiter de grands volumes d’informations et d’analyser des quantités massives de données.

Sans intervention ou assistance humaine, l’apprentissage automatique, une application d’intelligence artificielle, fournit aux systèmes des capacités d’apprentissage et d’amélioration automatiques basées sur l’expérience. Le processus d’apprentissage commence par des observations (données) – la recherche de modèles et l’élaboration de meilleures décisions sur la base d’exemples fournis. Le système de la région est conçu pour signaler les écarts par rapport aux paramètres de référence (contraintes établies indiquant la normalité). Au fur et à mesure que les données sont saisies dans le système, le logiciel avertit le personnel de toute anomalie constatée.

Par exemple, la législation italienne impose à chaque municipalité de conserver des fonds suffisants pour faire face à toute dépense future résultant d’un litige en cours. Comme les municipalités ne constituent pas toujours de telles provisions, elles peuvent manquer des liquidités nécessaires. En évaluant ces cas en fonction de divers critères fondés sur le risque et en constituant dans chaque cas des provisions appropriées, il est possible de stabiliser la volatilité institutionnelle.

Une méthode d’analyse similaire a été appliquée à l’évolution des flux de trésorerie. Comme il n’est pas rare de constater des disparités entre les recettes et les dépenses, l’approche fondée sur les données est conçue pour alerter les auditeurs sur les situations susceptibles d’entraîner un manque de liquidités pour les institutions.

Si les données et l’intelligence humaine constituent la base du travail d’audit, la Corte dei conti a constaté que l’analyse avancée des données, associée à l’apprentissage automatique, permet d’améliorer le travail d’audit dans la région, en particulier pour prévenir les situations de crise. Le système et les techniques de la région des Pouilles constituent une plateforme pour des efforts de mise en œuvre similaires dans les régions de l’ensemble du pays.