{"id":21451,"date":"2023-10-19T08:02:00","date_gmt":"2023-10-19T12:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/?post_type=journal-entry&p=21451"},"modified":"2023-10-30T03:04:01","modified_gmt":"2023-10-30T07:04:01","slug":"machine-learning-application-for-sais","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/machine-learning-application-for-sais\/","title":{"rendered":"Application de l’apprentissage automatique pour les ISC"},"content":{"rendered":"\n

par Tiare Rivera, Institution sup\u00e9rieure de contr\u00f4le des finances publiques du Chili (CGR)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Introduction<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) sont la pierre angulaire du maintien de la responsabilit\u00e9, de la transparence et de l’efficacit\u00e9 dans le secteur public, en particulier dans les op\u00e9rations gouvernementales. <\/p>\n\n\n\n

Cependant, la technologie \u00e9voluant \u00e0 une vitesse fulgurante, il est imp\u00e9ratif que les ISC adoptent des technologies de donn\u00e9es de pointe, telles que l’apprentissage automatique (ML), pour r\u00e9volutionner leurs processus d’audit. Gr\u00e2ce \u00e0 ML, les ISC peuvent am\u00e9liorer l’efficience, la pr\u00e9cision et l’efficacit\u00e9, en fournissant une analyse plus compl\u00e8te et ax\u00e9e sur les donn\u00e9es des op\u00e9rations gouvernementales, garantissant ainsi les normes les plus \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de responsabilit\u00e9 et de confiance.<\/p>\n\n\n\n

Engager les ISC dans les technologues de donn\u00e9es avanc\u00e9es<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Plusieurs \u00e9tapes doivent \u00eatre franchies pour guider une Institution sup\u00e9rieure de contr\u00f4le des finances publiques vers l’int\u00e9gration et l’utilisation efficace des technologies de donn\u00e9es avanc\u00e9es telles que l’apprentissage automatique : <\/p>\n\n\n\n

\u00c9laborer une strat\u00e9gie claire : <\/strong>une ISC ax\u00e9e sur les donn\u00e9es et les technologies doit disposer d’une strat\u00e9gie claire d\u00e9crivant les buts et les objectifs de l’organisation. Cette strat\u00e9gie doit \u00eatre \u00e9labor\u00e9e avec la participation de toutes les parties prenantes, y compris les auditeurs, les professionnels de l’informatique et les experts en la mati\u00e8re. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Investir dans la technologie : <\/strong>les ISC doivent investir dans la technologie et les outils n\u00e9cessaires \u00e0 la collecte, au stockage et \u00e0 l’analyse de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Il s’agit notamment d’investir dans des syst\u00e8mes de gestion des donn\u00e9es, des outils d’analyse des donn\u00e9es et des technologies d’IA\/ML. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Constituer une main-d’\u0153uvre qualifi\u00e9e : <\/strong>pour utiliser efficacement les donn\u00e9es et la technologie dans le processus d’audit, les ISC ont besoin d’une main-d’\u0153uvre qualifi\u00e9e, form\u00e9e \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es, \u00e0 la technologie et aux m\u00e9thodologies d’audit. Il s’agit notamment de former les auditeurs aux techniques d’analyse des donn\u00e9es et d’embaucher des professionnels de l’informatique et des scientifiques des donn\u00e9es pour soutenir le processus d’audit.<\/p>\n\n\n\n

Promouvoir la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es : <\/strong>les ISC doivent promouvoir la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es dans l’ensemble de l’organisation. Il s’agit notamment d’utiliser les donn\u00e9es pour bien vouloir informer la planification de l’audit et l’\u00e9valuation des risques, et d’int\u00e9grer l’analyse des donn\u00e9es dans le processus d’audit.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9laborer des partenariats :<\/strong> les ISC doivent \u00e9laborer des partenariats avec d’autres organisations, telles que les agences gouvernementales, afin d’acc\u00e9der aux donn\u00e9es et de les partager, et de collaborer au d\u00e9veloppement et \u00e0 l’utilisation de la technologie dans le processus d’audit.<\/p>\n\n\n\n

Investir dans les donn\u00e9es : <\/strong>les donn\u00e9es collect\u00e9es et stock\u00e9es par les ISC doivent \u00eatre nettoy\u00e9es, mises \u00e0 l’\u00e9chelle et transform\u00e9es pour produire des r\u00e9sultats une fois l’analyse avanc\u00e9e effectu\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Cr\u00e9er les algorithmes :<\/strong> les mod\u00e8les \u00e0 utiliser doivent \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s en fonction du type d’informations recherch\u00e9es, et le mod\u00e8le doit \u00eatre form\u00e9 et affin\u00e9 pour produire de meilleurs r\u00e9sultats. Le mod\u00e8le doit \u00eatre \u00e9valu\u00e9 sur des ensembles de tests en vue d’une application ult\u00e9rieure \u00e0 des donn\u00e9es r\u00e9elles, et les mod\u00e8les finaux doivent \u00eatre contr\u00f4l\u00e9s et entretenus r\u00e9guli\u00e8rement.Contr\u00f4le et am\u00e9lioration continus :<\/strong> les ISC doivent surveiller et \u00e9valuer en permanence l’utilisation de la technologie et des donn\u00e9es dans le processus d’audit afin d’identifier les domaines \u00e0 am\u00e9liorer et de proc\u00e9der aux ajustements n\u00e9cessaires. Il s’agit notamment d’examiner et de mettre \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8rement la strat\u00e9gie de l’organisation en mati\u00e8re de technologie et de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Caract\u00e9ristiques fondamentales des algorithmes d’apprentissage automatique<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Une fois que l’ISC est pr\u00eate \u00e0 passer \u00e0 l’\u00e9tape suivante, il existe deux approches fondamentales pour appliquer l’apprentissage automatique, en fonction de la disponibilit\u00e9 de donn\u00e9es appropri\u00e9es et de l’existence d’une structure sous-jacente dans ces donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage supervis\u00e9 :<\/strong> ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour classer et pr\u00e9dire les r\u00e9sultats en s’appuyant sur des donn\u00e9es de formation \u00e9tiquet\u00e9es. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s par les ISC pour classer les transactions comme frauduleuses ou non, pr\u00e9dire la probabilit\u00e9 de fraude dans un domaine donn\u00e9 ou classer les fournisseurs comme pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 ou faible.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage non supervis\u00e9 :<\/strong> ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour identifier des mod\u00e8les et des structures dans des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s par les ISC pour identifier des sch\u00e9mas de mauvaise gestion financi\u00e8re, d\u00e9tecter des transactions suspectes ou identifier des valeurs aberrantes dans les sch\u00e9mas de d\u00e9penses.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Types d\u2019algorithmes de l\u2019apprentissage automatique pouvant \u00eatre utilis\u00e9s par les ISC<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il existe plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans les ISC pour am\u00e9liorer l’efficience, la pr\u00e9cision et l’efficacit\u00e9 du processus d’audit. Voir le diagramme pour une vue d’ensemble.<\/p>\n\n\n\n

Voici quelques-uns des algorithmes d’apprentissage automatique les plus couramment utilis\u00e9s et leurs applications potentielles dans les ISC :<\/p>\n\n\n\n

Clustering (regroupement) : <\/strong>ces algorithmes regroupent des points de donn\u00e9es similaires. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans les ISC pour regrouper des ensembles de donn\u00e9es similaires, comme les d\u00e9penses par d\u00e9partement, ou pour identifier des groupes de programmes ou de projets gouvernementaux similaires, ce qui facilite la comparaison et l’\u00e9valuation de leurs performances.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

D\u00e9tection des anomalies : <\/strong>ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter les points de donn\u00e9es qui s’\u00e9cartent de mani\u00e8re significative de la norme. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans les ISC pour d\u00e9tecter les irr\u00e9gularit\u00e9s budg\u00e9taires ou pour prioriser les audits en s’appuyant sur les domaines o\u00f9 la performance s’\u00e9carte des mod\u00e8les attendus.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9seaux neuronaux artificiels :<\/strong> ces algorithmes s’inspirent de la structure du cerveau humain et peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour une s\u00e9rie de t\u00e2ches, y compris la reconnaissance d’images et de la parole et le traitement du langage naturel. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans les ISC pour traiter et analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es, telles que des textes et des images, et en extraire des informations.<\/p>\n\n\n\n

Arborescences de d\u00e9cision : <\/strong>ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour classer des points de donn\u00e9es en s’appuyant sur un ensemble de r\u00e8gles de d\u00e9cision. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s par les ISC pour classer les transactions comme frauduleuses ou non, pour classer les fournisseurs comme pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 ou faible, ou pour pr\u00e9dire la probabilit\u00e9 de fraude dans un domaine donn\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

K-Voisins les plus proches : <\/strong>ces algorithmes sont utilis\u00e9s dans les applications de reconnaissance d’images et de vid\u00e9os, d’analyse des stocks et de reconnaissance de l’\u00e9criture manuscrite. Il utilise des points de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9s pour \u00e9tiqueter d’autres points. La m\u00e9thodologie consiste \u00e0 cr\u00e9er un syst\u00e8me de vote des plus proches voisins. Le \u00ab k \u00bb est le nombre de voisins qu’il v\u00e9rifie. Ses avantages sont la simplicit\u00e9 de mise en \u0153uvre et le fait qu’il fonctionne bien avec des donn\u00e9es bruit\u00e9es. Leur principal inconv\u00e9nient est qu’ils n\u00e9cessitent une quantit\u00e9 importante de calculs, ce qui peut s’av\u00e9rer co\u00fbteux pour les grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Obstacles potentiels<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

S’il existe des outils ML pour la d\u00e9tection des fraudes et la surveillance financi\u00e8re, il n’est pas toujours facile de les mettre en \u0153uvre de mani\u00e8re op\u00e9rationnelle, d’adopter de nouveaux outils num\u00e9riques ou de les int\u00e9grer dans les institutions d’audit. Il existe plusieurs obstacles \u00e0 l’innovation en mati\u00e8re d’apprentissage automatique dans les ISC et les agences gouvernementales. <\/p>\n\n\n\n

Par exemple, de nombreuses ISC peuvent ne pas disposer de donn\u00e9es pr\u00e9cises ou coh\u00e9rentes, ce qui peut avoir un impact n\u00e9gatif sur la performance des algorithmes d’apprentissage automatique et limiter leur efficacit\u00e9. Un manque d’expertise technique peut affecter la capacit\u00e9 des ISC \u00e0 mettre en \u0153uvre et \u00e0 utiliser avec succ\u00e8s les algorithmes d’apprentissage automatique, ce qui n\u00e9cessite une formation et un soutien sp\u00e9cialis\u00e9s. En outre, les ISC peuvent avoir besoin d’int\u00e9grer ces algorithmes dans leurs syst\u00e8mes et processus existants, ce qui peut s’av\u00e9rer difficile et n\u00e9cessiter des ressources importantes.<\/p>\n\n\n\n

De nombreuses agences sont confront\u00e9es \u00e0 des obstacles culturels et structurels au changement. Il s’agit notamment d’une r\u00e9ticence \u00e0 innover, d’une pr\u00e9f\u00e9rence pour le statu quo, d’une peur de l’\u00e9chec, d’un cloisonnement excessif o\u00f9 diff\u00e9rents services traitent des donn\u00e9es et des segments diff\u00e9rents de missions cl\u00e9s, et d’un manque de dirigeants et de gestionnaires capables de faciliter le changement. Dans de nombreuses organisations, les obstacles au changement ne sont pas seulement techniques, mais aussi structurels, op\u00e9rationnels, li\u00e9s \u00e0 la gestion et culturels. Si les dirigeants ne s’engagent pas \u00e0 cr\u00e9er une culture de l’innovation, l’adoption de nouvelles technologies ne produira presque jamais les avantages escompt\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Consid\u00e9rations d\u00e9ontologiques et reddition de comptes :<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique ont le potentiel de perp\u00e9tuer ou m\u00eame d’exacerber les pr\u00e9jug\u00e9s soci\u00e9taux. Il est donc important de prendre en compte les implications d\u00e9ontologiques du mod\u00e8le, d’\u00eatre conscient de ses limites et de prendre des mesures pour att\u00e9nuer les cons\u00e9quences n\u00e9gatives.<\/p>\n\n\n\n

Toutes ces pr\u00e9occupations sont limit\u00e9es dans un environnement qui repose sur le jugement humain. Par cons\u00e9quent, l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’audit pour lutter contre la corruption et la fraude pose des d\u00e9fis \u00e9thiques, juridiques et de gouvernance uniques. <\/p>\n\n\n\n

L’un des plus grands d\u00e9fis consiste \u00e0 d\u00e9terminer comment traduire les grands principes \u00e9thiques tels que la justice, l’\u00e9quit\u00e9, la confidentialit\u00e9, la transparence, la responsabilit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 humaine dans des applications concr\u00e8tes.  Ces principes sont parfois contradictoires et les ISC doivent d\u00e9finir leur signification dans le contexte d’un syst\u00e8me particulier et d\u00e9terminer comment \u00e9valuer les algorithmes d’apprentissage automatique en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n

Par ailleurs, certains mod\u00e8les sont complexes et difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter. Il est important de comprendre le processus de prise de d\u00e9cision du mod\u00e8le et de disposer de mod\u00e8les interpr\u00e9tables pour expliquer le raisonnement qui sous-tend la d\u00e9cision du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n

Effets escompt\u00e9s de l’utilisation de l’apprentissage automatique par les ISC<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’un des principaux avantages d’int\u00e9grer des technologies de donn\u00e9es avanc\u00e9es dans le processus d’audit est la capacit\u00e9 d’analyser rapidement et avec pr\u00e9cision de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et d’identifier des mod\u00e8les et des tendances qui pourraient ne pas \u00eatre \u00e9vidents pour les auditeurs humains. Cela peut aider les ISC \u00e0 identifier les fraudes potentielles ou la mauvaise gestion financi\u00e8re et \u00e0 prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es sur les domaines dans lesquels elles doivent concentrer leurs efforts d’audit. <\/p>\n\n\n\n

En automatisant certaines t\u00e2ches, telles que la saisie et l’analyse des donn\u00e9es, les auditeurs peuvent se concentrer sur des t\u00e2ches plus complexes et \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e, telles que l’interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats de l’audit et la formulation de recommandations d’am\u00e9lioration.<\/p>\n\n\n\n

L’utilisation de l’apprentissage automatique par les Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques a le potentiel d’am\u00e9liorer la capacit\u00e9 des ISC \u00e0 communiquer et \u00e0 s’engager aupr\u00e8s du public en fournissant des outils interactifs tels que des tableaux de bord en temps r\u00e9el et des rapports personnalisables. Ces effets attendus pourraient conduire \u00e0 un secteur public plus transparent et plus responsable, contribuant ainsi \u00e0 une meilleure gouvernance et \u00e0 la confiance dans les institutions.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) sont la pierre angulaire du maintien de la responsabilit\u00e9, de la transparence et de l’efficacit\u00e9 dans le secteur public, en particulier dans les op\u00e9rations gouvernementales.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"author":168,"featured_media":21439,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[3587],"content-tags":[1881,2037,1879],"country":[3187],"region":[2870],"section":[2133],"coauthors":[3565],"class_list":["post-21451","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q2-2023-fr","content-tags-apprentissage-automatique","content-tags-audit-informatique","content-tags-science-et-technologie","country-chile-fr","region-olacefs-de-fr","section-articles-en-vedette"],"acf":[],"yoast_head":"\nApplication de l'apprentissage automatique pour les ISC - INTOSAI Journal<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/machine-learning-application-for-sais\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Application de l'apprentissage automatique pour les ISC - 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