{"id":17714,"date":"2020-10-27T09:04:06","date_gmt":"2020-10-27T13:04:06","guid":{"rendered":"https:\/\/intosai.nclud.com\/journal-entry\/artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit\/"},"modified":"2023-05-12T17:54:53","modified_gmt":"2023-05-12T21:54:53","slug":"artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/artificial-intelligence-preparing-for-the-future-of-audit\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle : Se pr\u00e9parer \u00e0 l’avenir de l’audit"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

par Ramu Prasad Dotel, Auditeur g\u00e9n\u00e9ral adjoint, Bureau de l’Auditeur g\u00e9n\u00e9ral, N\u00e9pal<\/em><\/p>\n\n\n\n

Contexte<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La r\u00e9volution technologique a transform\u00e9 et perturb\u00e9 nos vies de mani\u00e8re incroyable, et avec des volumes de donn\u00e9es et des processus de contr\u00f4le de plus en plus importants, la dynamique de l’audit public n\u00e9cessite \u00e9galement des changements substantiels.<\/p>\n\n\n\n

Approuv\u00e9e lors du XXIIIe Congr\u00e8s de l’Organisation internationale des institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (INTOSAI), la D\u00e9claration de Moscou encourage les institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) \u00e0 former les auditeurs du futur, capables d’utiliser des outils d’analyse de donn\u00e9es, d’intelligence artificielle (IA) et des m\u00e9thodes qualitatives avanc\u00e9es, de renforcer l’innovation et d’agir en tant qu’acteurs strat\u00e9giques, \u00e9changeurs de connaissances et producteurs de prospective.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9finition de l’IA<\/h2>\n\n\n\n

L’Organisation de coop\u00e9ration et de d\u00e9veloppement \u00e9conomiques d\u00e9finit l’IA comme un syst\u00e8me bas\u00e9 sur une machine qui, \u00e0 partir d’un ensemble d’objectifs d\u00e9finis par l’homme, peut faire des pr\u00e9dictions, des recommandations ou des d\u00e9cisions qui influencent l’environnement r\u00e9el ou virtuel.<\/p>\n\n\n\n

Les syst\u00e8mes d’IA, con\u00e7us pour fonctionner \u00e0 des niveaux d’autonomie variables, impliquent la saisie de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es relatives \u00e0 une t\u00e2che particuli\u00e8re et l’\u00e9laboration d’un ensemble de r\u00e8gles permettant \u00e0 la machine d’apprendre \u00e0 partir de ces donn\u00e9es afin de d\u00e9terminer comment ex\u00e9cuter efficacement la t\u00e2che. La philosophie de base du syst\u00e8me d’IA : utiliser des algorithmes pour identifier des sch\u00e9mas sous-jacents g\u00e9n\u00e9ralement cach\u00e9s \u00e0 la vue de tous.<\/p>\n\n\n\n

Ces actions imitent le cerveau humain, ce qui implique un certain degr\u00e9 de r\u00e9flexion, d’analyse, de raisonnement et de discr\u00e9tion. Lorsque de telles actions sont r\u00e9alis\u00e9es par une machine ou un ordinateur, on dit qu’ils sont artificiellement intelligents. Les exemples incluent les technologies de reconnaissance vocale et faciale, les robots \u00e0 action humaine et les voitures sans conducteur.<\/p>\n\n\n\n

Utilisation de l’intelligence artificielle dans l’audit public<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’IA peut faciliter le processus d’audit, car elle permet d’effectuer plus efficacement de nombreuses t\u00e2ches chronophages. L’ISC du N\u00e9pal pr\u00e9voit actuellement de mettre en \u0153uvre des outils d’intelligence artificielle pour faciliter le travail d’audit :<\/p>\n\n\n\n

\n L’automatisation des processus robotiques (RPA<\/strong>\n<\/em>). De nombreuses t\u00e2ches d’audit it\u00e9ratives peuvent \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es plus efficacement gr\u00e2ce \u00e0 la RPA. Une fois que les donn\u00e9es des entit\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es sont t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es dans le syst\u00e8me d’une ISC, la RPA peut identifier les incoh\u00e9rences et les valeurs aberrantes que les contr\u00f4leurs humains peuvent ensuite traiter.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, des retenues fiscales sont effectu\u00e9es sur les paiements \u00e0 un taux prescrit. Si ces paiements sont effectu\u00e9s sans les d\u00e9ductions fiscales prescrites, l’APR communique cette information, ce qui permet aux auditeurs humains d’approfondir leur enqu\u00eate.<\/p>\n\n\n\n

La puissance des technologies robotiques peut \u00e9galement \u00eatre exploit\u00e9e pour prendre en compte de multiples variables et peut \u00eatre programm\u00e9e pour fournir des alertes \u00e0 diff\u00e9rentes parties prenantes.<\/p>\n\n\n\n

\n Outils d’optimisation de la recherche<\/strong>\n<\/em>. L’\u00e9valuation des risques est une activit\u00e9 d’audit essentielle, et l’ISC du N\u00e9pal affecte les ressources d’audit en fonction du degr\u00e9 de risque.<\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes d’IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour classer et regrouper les entit\u00e9s, tandis qu’un moteur de risque con\u00e7u par l’IA peut calculer un score sur la nature croissante du risque. Le moteur de risque peut \u00eatre programm\u00e9 pour prendre en compte diff\u00e9rents crit\u00e8res, tels que l’importance relative, le volume et la cat\u00e9gorie des transactions, la sensibilit\u00e9 et la complexit\u00e9, et classer les entit\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es par cat\u00e9gorie, ce qui facilite l’affectation des ressources.<\/p>\n\n\n\n

En outre, l’IA permet d’\u00e9liminer les limites inh\u00e9rentes \u00e0 l’\u00e9chantillonnage d’audit en utilisant divers points de contr\u00f4le pour analyser les transactions et les classer comme pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9, moyen ou faible.<\/p>\n\n\n\n

L’utilisation d’algorithmes d’IA pour cartographier les points de contr\u00f4le permet de r\u00e9aliser des examens en un seul clic, et les transactions \u00e0 haut risque peuvent \u00eatre rapidement recherch\u00e9es et donner lieu \u00e0 des alertes pour les auditeurs.<\/p>\n\n\n\n

De m\u00eame, les outils d’optimisation des recherches sont tout aussi utiles pour identifier les march\u00e9s publics et les analyses g\u00e9ospatiales de grande valeur. L’optimisation de la recherche est \u00e9galement efficace dans les audits de revenus, car l’IA peut rapidement identifier les d\u00e9faillances et les anomalies dans les d\u00e9clarations fiscales, telles que les d\u00e9clarations montrant des pertes fr\u00e9quentes, des ratios de b\u00e9n\u00e9fices bruts et nets n\u00e9gatifs, et des taux tarifaires diff\u00e9rents appliqu\u00e9s \u00e0 des marchandises similaires.<\/p>\n\n\n\n

\n R\u00e9seau de neurones artificiels<\/strong>\n<\/em>. Les r\u00e9seaux neuronaux artificiels reconnaissent et m\u00e9morisent des donn\u00e9es ou des mod\u00e8les de transaction, et l’ISC N\u00e9pal pr\u00e9pare un mod\u00e8le pr\u00e9dictif bas\u00e9 sur des probl\u00e8mes ou des observations identifi\u00e9s lors d’audits pr\u00e9c\u00e9dents, tels que des d\u00e9passements de co\u00fbts et de d\u00e9lais, des \u00e9carts par rapport \u00e0 la loi sur les march\u00e9s publics, des calculs fiscaux erron\u00e9s, des d\u00e9caissements non autoris\u00e9s de subventions publiques et des d\u00e9penses inhabituelles, afin de d\u00e9tecter des cas similaires.<\/p>\n\n\n\n

Dans ce contexte, l’ISC N\u00e9pal utilisera la reconnaissance optique de caract\u00e8res pour automatiser l’extraction de certaines informations fixes sur le terrain \u00e0 partir de documents de diff\u00e9rents formats et utilisera des algorithmes qui rapprochent les donn\u00e9es relatives \u00e0 la perception des recettes pour aider \u00e0 tirer des conclusions d’audit.<\/p>\n\n\n\n

Extraction d’informations et exploration de donn\u00e9es.<\/strong><\/em> L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour collecter, regrouper, extraire et analyser les recettes et les d\u00e9penses publiques stock\u00e9es dans divers syst\u00e8mes. Les algorithmes peuvent \u00e9galement corroborer les donn\u00e9es d’importation et d’exportation provenant de syst\u00e8mes int\u00e9gr\u00e9s afin d’identifier rapidement les anomalies.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, l’ISC du N\u00e9pal peut utiliser l’IA pour rechercher et comparer les prix de catalogue des biens publi\u00e9s par les producteurs avec les prix des march\u00e9s publics. De m\u00eame, les informations sur les ventes d’une entreprise peuvent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9es en appliquant des techniques d’exploration de donn\u00e9es sur les m\u00e9dias sociaux ou les sites web connexes.<\/p>\n\n\n\n

Traitement du langage naturel.<\/strong><\/em> Ces algorithmes peuvent automatiser les classifications des observations d’audit sur la base de donn\u00e9es historiques afin d’apprendre des crit\u00e8res et d’appliquer des r\u00e8gles similaires pour l’automatisation des t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

La compr\u00e9hension du langage naturel permet d’examiner les donn\u00e9es et de g\u00e9n\u00e9rer automatiquement des questionnaires \u00e0 envoyer aux entit\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es si des lacunes notables apparaissent.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, si un syst\u00e8me identifie une augmentation substantielle des frais g\u00e9n\u00e9raux, des salaires, des frais de vente et de distribution des contribuables par rapport \u00e0 l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente, il peut automatiquement g\u00e9n\u00e9rer des questions concernant les raisons et les preuves de ces conditions.<\/p>\n\n\n\n

De m\u00eame, si une entit\u00e9 ne respecte pas les r\u00e8gles de passation des march\u00e9s tout au long de l’ann\u00e9e, le traitement du langage naturel peut soulever des questions et demander des \u00e9claircissements aux entit\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Conclusion<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il reste primordial de renforcer la confiance du public dans la budg\u00e9tisation, la gestion financi\u00e8re et l’information des gouvernements et de veiller \u00e0 ce que les mandats et les ressources des ISC favorisent l’obligation de rendre compte et la transparence.<\/p>\n\n\n\n

L’IA aide consid\u00e9rablement \u00e0 effectuer le travail de surveillance en utilisant les ressources disponibles pour produire des r\u00e9sultats de haute qualit\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 diverses analyses, les outils d’IA identifient des sch\u00e9mas et des exceptions qui doivent faire l’objet d’un examen plus approfondi par des auditeurs humains et augmentent les possibilit\u00e9s d’audit \u00e0 distance.<\/p>\n\n\n\n

L’utilisation compl\u00e8te de l’IA n’est possible que si les entit\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es sont automatis\u00e9es et fournissent un acc\u00e8s en ligne aux informations. En outre, l’IA ne peut pas remplacer les humains et le scepticisme professionnel des auditeurs.<\/p>\n\n\n\n

Si les syst\u00e8mes d’IA peuvent indiquer des risques, des auditeurs humains sont n\u00e9cessaires pour approfondir l’analyse des conditions r\u00e9elles, des causes et des effets. Il est imp\u00e9ratif que l’IA soit utilis\u00e9e comme une technologie d’assistance pour am\u00e9liorer le processus d’audit et il est tout aussi important que les ISC cultivent une main-d’\u0153uvre qualifi\u00e9e pour exploiter la technologie de l’IA.<\/p>\n\n\n\n

L’appel de l’INTOSAI \u00e0 utiliser l’IA est \u00e0 la fois encourageant et appropri\u00e9, et les ISC doivent se pr\u00e9parer \u00e0 relever les d\u00e9fis d’un paysage de l’audit boulevers\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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