{"id":32770,"date":"2025-02-04T21:17:06","date_gmt":"2025-02-05T02:17:06","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/?post_type=journal-entry&p=32770"},"modified":"2025-02-05T00:10:14","modified_gmt":"2025-02-05T05:10:14","slug":"exploiter-lia-en-vue-de-transformer-les-audits-ex-ante-des-marches-publics","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/exploiter-lia-en-vue-de-transformer-les-audits-ex-ante-des-marches-publics\/","title":{"rendered":"Exploiter l’IA en vue de transformer les audits ex ante des march\u00e9s publics"},"content":{"rendered":"\n

Auteur : Adnene Maali, Cour des comptes – Qatar<\/p>\n\n\n\n

Le r\u00f4le des ISC dans les audits des march\u00e9s publics ex ante<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dans le cadre du processus de passation des march\u00e9s publics, de nombreux organismes jouent un r\u00f4le dans la garantie de la conformit\u00e9 et de la responsabilit\u00e9 avant la finalisation des contrats. Les organes de contr\u00f4le des march\u00e9s publics, tels que les minist\u00e8res, les autorit\u00e9s et d’autres agences sp\u00e9cialis\u00e9es, sont souvent charg\u00e9s de l’audit ex ante ou de l’approbation des march\u00e9s publics. Ils veillent \u00e0 ce que les contrats soient conformes aux exigences l\u00e9gales, aux seuils financiers et aux sp\u00e9cifications de l’appel d’offres avant leur signature. Ils g\u00e8rent souvent une base de donn\u00e9es centralis\u00e9e sur les contrats, qui contient les enregistrements des accords de passation de march\u00e9s de toutes les entit\u00e9s gouvernementales.<\/p>\n\n\n\n

Certaines Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) ont pour mandat d’effectuer des audits ex ante des march\u00e9s publics. Pour g\u00e9rer efficacement le volume de ces contrats, des m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage sont souvent utilis\u00e9es. Les march\u00e9s soumis \u00e0 un contr\u00f4le ex ante peuvent \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s en fonction de seuils financiers – par exemple, les march\u00e9s d\u00e9passant un certain montant – ou en fonction de leur type, comme ceux li\u00e9s \u00e0 des appels d’offres publics ou \u00e0 des projets strat\u00e9giques. Cette approche permet aux ISC de se concentrer sur les contrats \u00e0 haut risque ou de grande valeur, en veillant \u00e0 ce que les probl\u00e8mes potentiels soient identifi\u00e9s \u00e0 un stade pr\u00e9coce sans que les ressources ne soient surcharg\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, des d\u00e9fis subsistent. Les ISC doivent effectuer ces contr\u00f4les dans des d\u00e9lais tr\u00e8s courts et la coordination avec d’autres entit\u00e9s d\u2019audit ex ante peut donner lieu \u00e0 des avis contradictoires. Si une ISC n’est pas d’accord avec l’approbation pr\u00e9alable d’un autre organisme lors d’un audit a posteriori, cela peut entra\u00eener des retards ou des actions en justice, surtout si des ressources importantes ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 engag\u00e9es. Par cons\u00e9quent, si l’audit ex ante renforce les contr\u00f4les pr\u00e9ventifs, il n\u00e9cessite une approche strat\u00e9gique et collaborative afin de concilier rigueur et efficacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

L’IA comme outil de transformation dans les examens de contrats ex ante<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


L’intelligence artificielle (IA) a transform\u00e9 la mani\u00e8re dont les organisations juridiques et les entreprises \u00e0 forte intensit\u00e9 contractuelle traitent les r\u00e9visions d’accords. Les cabinets d’avocats, par exemple, utilisent des outils d’IA tels que Kira Systems <\/em>pour analyser les contrats et signaler les incoh\u00e9rences ou les risques juridiques gr\u00e2ce au traitement du langage naturel (NLP). En outre, certaines entit\u00e9s gouvernementales ont adopt\u00e9 des algorithmes d’IA, tels que ceux utilis\u00e9s par Palantir Technologies<\/em>, pour analyser les donn\u00e9es historiques relatives aux march\u00e9s publics afin de d\u00e9tecter des sch\u00e9mas de fraude, tels que l’attribution r\u00e9p\u00e9t\u00e9e de contrats sans appel d’offres. Les ISC peuvent appliquer ces pratiques fond\u00e9es sur l’IA, qui transforment d\u00e9j\u00e0 les audits juridiques et judiciaires, pour r\u00e9volutionner les audits des march\u00e9s publics. L’IA permet aux ISC de traiter de vastes volumes de donn\u00e9es plus rapidement et avec plus de pr\u00e9cision que les auditeurs humains, ce qui offre plusieurs avantages cl\u00e9s :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. De l’\u00e9chantillonnage \u00e0 l\u2019audit exhaustif des donn\u00e9es : <\/strong>Dans de nombreuses juridictions, les r\u00e9glementations ou les proc\u00e9dures limitent les ISC \u00e0 auditer les contrats sur la base de seuils financiers, en se concentrant sur les contrats de grande valeur en raison de contraintes de temps et de ressources. Ce recours \u00e0 l’\u00e9chantillonnage ne permet pas d’examiner les contrats de moindre valeur. L’IA surmonte ces limites en permettant l’examen de tous les contrats, quelle que soit leur valeur, ce qui garantit une couverture compl\u00e8te de la conformit\u00e9 tout au long du processus de passation des march\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
  2. Am\u00e9lioration de la conformit\u00e9 et de l’efficacit\u00e9 :<\/strong> La capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 identifier automatiquement les risques de conformit\u00e9, tels que les clauses non conformes ou les termes cl\u00e9s manquants, am\u00e9liore l’efficacit\u00e9 globale de l’audit. La d\u00e9tection des irr\u00e9gularit\u00e9s s’en trouve am\u00e9lior\u00e9e, ce qui permet aux auditeurs de se concentrer sur les contrats \u00e0 haut risque qui pourraient n\u00e9cessiter un examen plus approfondi. Par exemple, les syst\u00e8mes d’IA signalent les contrats dans lesquels il manque des clauses essentielles telles que des garanties d’ex\u00e9cution ou des conditions de responsabilit\u00e9, ce qui simplifie les contr\u00f4les de conformit\u00e9 pour les auditeurs.<\/li>\n\n\n\n
  3. \u00c9valuation pr\u00e9ventive de la fraude :<\/strong> L’IA joue un r\u00f4le essentiel dans l’identification des signaux d’alarme pr\u00e9coces qui pourraient indiquer une fraude potentielle dans les contrats d’approvisionnement. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA peut d\u00e9tecter des anomalies telles que des calendriers de paiement inhabituels, des \u00e9carts importants dans la tarification ou des irr\u00e9gularit\u00e9s dans le comportement des soumissionnaires – des signes d’alerte qui justifient un examen plus approfondi. Plut\u00f4t que de d\u00e9tecter la fraude apr\u00e8s qu’elle se soit produite, le processus d’audit ex ante se concentre sur l’identification proactive de ces signaux d’alerte, ce qui permet aux auditeurs de traiter les risques potentiels avant qu’ils ne s’aggravent.<\/li>\n\n\n\n
  4. Audits proactifs en temps r\u00e9el :<\/strong> L’un des aspects les plus transformateurs de l’IA est sa capacit\u00e9 \u00e0 assurer un suivi en temps r\u00e9el. Les outils d’IA peuvent analyser en continu les contrats nouvellement t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s, en signalant les probl\u00e8mes d\u00e8s qu’ils surviennent. Cette approche proactive renforce la gestion des risques, en permettant aux auditeurs d’aborder les probl\u00e8mes potentiels plus t\u00f4t dans le cycle d’approvisionnement, plut\u00f4t que d’attendre les audits post-contractuels.<\/li>\n\n\n\n
  5. Des informations pr\u00e9cieuses pour la planification des audits :<\/strong> Les examens ex ante des contrats d’audit pilot\u00e9s par l’IA peuvent fournir des informations cruciales qui aident les ISC \u00e0 mieux planifier leurs futurs audits. En analysant les donn\u00e9es des contrats, les auditeurs peuvent identifier des risques cl\u00e9s, des faiblesses de contr\u00f4le ou des mod\u00e8les qui peuvent informer la s\u00e9lection des entit\u00e9s pour les plans d’audit annuels. En outre, ces informations peuvent aider les auditeurs \u00e0 d\u00e9terminer les domaines prioritaires pour les missions d’audit sp\u00e9cifiques des entit\u00e9s contractantes, ce qui am\u00e9liore l’efficacit\u00e9 globale du processus d’audit.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    Source: Adobe Stock Images, TarikVision<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Mise en \u0153uvre de l’IA dans le processus d’audit des contrats ex ante<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Les ISC peuvent envisager les \u00e9tapes suivantes pour mettre en \u0153uvre l’IA dans le processus d\u2019audit ex ante des contrats. <\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Construire une base num\u00e9rique pour des audits aliment\u00e9s par l’IA<\/strong>: La premi\u00e8re \u00e9tape, et la plus cruciale, pour tirer parti de l’IA dans les audits des march\u00e9s publics est la num\u00e9risation compl\u00e8te des contrats. Le passage des contrats papier aux formats num\u00e9riques facilite l’acc\u00e8s, la gestion centralis\u00e9e des donn\u00e9es et l’am\u00e9lioration de la transparence. Des technologies telles que la reconnaissance optique de caract\u00e8res (ROC) jouent un r\u00f4le essentiel \u00e0 cet \u00e9gard en convertissant les documents papier num\u00e9ris\u00e9s en texte lisible par une machine, ce qui garantit que m\u00eame les contrats non num\u00e9riques peuvent \u00eatre analys\u00e9s par les syst\u00e8mes d’IA. Le processus de num\u00e9risation devrait id\u00e9alement \u00eatre initi\u00e9 et maintenu par les organismes de surveillance des march\u00e9s publics, car de nombreuses l\u00e9gislations locales centralisent les donn\u00e9es relatives aux march\u00e9s publics au sein de ces organisations. Cependant, les ISC peuvent se faire les championnes de la num\u00e9risation, en exhortant ces parties prenantes \u00e0 lancer et \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer le processus afin de garantir des contr\u00f4les complets et transparents. En m\u00eame temps, les ISC peuvent choisir de d\u00e9velopper leurs propres syst\u00e8mes num\u00e9riques conform\u00e9ment \u00e0 leur mandat, en particulier lorsque ces bases de donn\u00e9es centralis\u00e9es ne r\u00e9pondent pas enti\u00e8rement \u00e0 leurs besoins ou lorsqu’elles ont besoin de fonctions sp\u00e9cifiques pour des contr\u00f4les avanc\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
    2. Renforcer la collaboration num\u00e9rique entre les ISC et les organismes de contr\u00f4le des march\u00e9s publics<\/strong>: Pour les institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC), il est essentiel d’\u00e9tablir une solide int\u00e9gration des donn\u00e9es avec les organismes de r\u00e9glementation, en particulier pour l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es centralis\u00e9es sur les march\u00e9s publics. En mettant en place des syst\u00e8mes de liaison \u00e9lectronique, les ISC peuvent se connecter directement aux bases de donn\u00e9es g\u00e9r\u00e9es par les organes de contr\u00f4le des march\u00e9s publics. Les ISC n’ont donc pas besoin d’investir des ressources importantes pour d\u00e9velopper leurs propres bases de donn\u00e9es ou pour travailler directement avec les entit\u00e9s audit\u00e9es, en particulier lorsqu’il s’agit de contr\u00f4ler des contrats ou des agences de petite taille. Cette int\u00e9gration \u00e9lectronique permet aux ISC d’effectuer des audits en temps r\u00e9el, d’acc\u00e9der aux donn\u00e9es contractuelles les plus r\u00e9centes et de concentrer leurs ressources sur les contrats de plus grande valeur ou sur les audits plus complexes. Cette approche rationalis\u00e9e am\u00e9liore l’efficacit\u00e9 des audits tout en r\u00e9duisant la charge administrative des auditeurs et des entit\u00e9s audit\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
    3. Extraction automatis\u00e9e des donn\u00e9es<\/strong>: Une fois que les contrats sont num\u00e9ris\u00e9s et que l’acc\u00e8s direct est \u00e9tabli par les ISC, les outils d’IA peuvent automatiquement extraire des informations essentielles, telles que les termes du contrat, les montants financiers et les parties impliqu\u00e9es. Cette capacit\u00e9 permet aux auditeurs d’identifier rapidement les risques potentiels et de prioriser leurs efforts sur les domaines signal\u00e9s par le syst\u00e8me. L’automatisation de l’extraction des donn\u00e9es \u00e9limine le processus manuel et fastidieux d’examen des contrats \u00e0 la recherche de d\u00e9tails pertinents, ce qui permet aux auditeurs de se concentrer sur les domaines \u00e0 haut risque qui n\u00e9cessitent un examen plus approfondi.<\/li>\n\n\n\n
    4. Analyse des donn\u00e9es pilot\u00e9e par l’IA<\/strong>: Une fois les donn\u00e9es cl\u00e9s extraites des contrats d’approvisionnement, l’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 utiliser ces informations pour une analyse compl\u00e8te. La capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des statistiques d\u00e9taill\u00e9es, \u00e0 identifier des mod\u00e8les et \u00e0 cr\u00e9er des r\u00e9sum\u00e9s visuels fournit aux auditeurs des informations inestimables. En examinant de vastes ensembles de donn\u00e9es, l’IA d\u00e9couvre des tendances et des corr\u00e9lations cach\u00e9es qui peuvent r\u00e9v\u00e9ler des risques sous-jacents ou des inefficacit\u00e9s dans le processus de passation de march\u00e9s. Par exemple, l’IA peut mettre en \u00e9vidence les clauses non conformes les plus fr\u00e9quentes, ce qui permet aux auditeurs de se concentrer sur les probl\u00e8mes syst\u00e9miques potentiels. Cette analyse approfondie offre des pistes d’audit claires, facilitant la d\u00e9tection des irr\u00e9gularit\u00e9s et la compilation des preuves pour une enqu\u00eate plus approfondie.<\/li>\n\n\n\n
    5. D\u00e9tection des anomalies par l’IA<\/strong>: L’IA utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les anomalies dans les conditions contractuelles, les prix et les clauses qui s’\u00e9cartent des mod\u00e8les d’approvisionnement standard. Ces \u00e9carts peuvent \u00eatre le signe d’une fraude potentielle, d’une mauvaise gestion ou d’un non-respect des exigences de l’appel d’offres. Par exemple, des structures de prix inhabituelles, des calendriers de paiement anticip\u00e9 ou l’absence de clauses de dommages-int\u00e9r\u00eats lib\u00e9ratoires peuvent \u00eatre signal\u00e9s automatiquement. En mettant en \u00e9vidence ces irr\u00e9gularit\u00e9s, l’IA permet aux auditeurs de r\u00e9pondre rapidement \u00e0 ces pr\u00e9occupations, am\u00e9liorant ainsi l’examen global des contrats de passation de march\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
    6. Cat\u00e9gorisation des anomalies et alertes aliment\u00e9es par l’IA<\/strong>: Apr\u00e8s avoir d\u00e9tect\u00e9 des anomalies dans les contrats, les syst\u00e8mes d’IA peuvent les classer en fonction de leur gravit\u00e9, de leur type et de leur destination. Cette cat\u00e9gorisation intelligente permet au syst\u00e8me d’avertir automatiquement l’autorit\u00e9 comp\u00e9tente, qu’il s’agisse d’un organisme de contr\u00f4le, d’une \u00e9quipe d’audit ou d’une agence d’investigation publique. En attribuant les responsabilit\u00e9s en fonction de la nature de l’anomalie, l’IA garantit que les constatations sont trait\u00e9es efficacement et par les bons experts. Par exemple, l’IA peut identifier une incoh\u00e9rence contractuelle mineure qui doit \u00eatre trait\u00e9e par l’entit\u00e9 concern\u00e9e, tandis que des constatations plus s\u00e9rieuses, comme une \u00e9ventuelle fraude, peuvent \u00eatre imm\u00e9diatement transmises aux autorit\u00e9s charg\u00e9es de l’enqu\u00eate.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

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

      L’int\u00e9gration de l’IA dans l’audit des march\u00e9s publics repr\u00e9sente une opportunit\u00e9 de changement pour les ISC. En tirant parti des capacit\u00e9s avanc\u00e9es de l’IA, les ISC peuvent non seulement relever des d\u00e9fis de longue date tels que la limitation des ressources, l’\u00e9chantillonnage d’audit et la d\u00e9tection tardive des risques, mais aussi am\u00e9liorer le processus d’audit global en temps r\u00e9el. Ce changement d’approche, qui consiste \u00e0 passer d’examens a posteriori \u00e0 des strat\u00e9gies proactives et pr\u00e9ventives, renforce la responsabilit\u00e9 publique et la transparence.<\/p>\n\n\n\n

      L’adoption de l’IA par les ISC n’est pas seulement un changement technique, mais un changement qui pourrait remodeler enti\u00e8rement le paysage de l’audit. Cependant, pour que l’IA r\u00e9alise son plein potentiel, les mandats et l\u00e9gislations existants r\u00e9gissant les ISC doivent \u00e9voluer. Ces cadres doivent s’adapter aux processus pilot\u00e9s par l’IA, permettant aux ISC d’adopter de nouvelles capacit\u00e9s d\u2019audit jusqu’alors irr\u00e9alisables. Ce faisant, les ISC seront en mesure de renforcer leur r\u00f4le de gardiennes de la transparence et de la confiance du public, ce qui se traduira par un contr\u00f4le plus efficace des activit\u00e9s de passation des march\u00e9s publics.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Dans le cadre du processus de passation des march\u00e9s publics, de nombreux organismes jouent un r\u00f4le dans la garantie de la conformit\u00e9 et de la responsabilit\u00e9 avant la finalisation des contrats. Les organes de contr\u00f4le des march\u00e9s publics, tels que les minist\u00e8res, les autorit\u00e9s et d’autres agences sp\u00e9cialis\u00e9es, sont souvent charg\u00e9s de l’audit ex ante ou de l’approbation des march\u00e9s publics. Ils veillent \u00e0 ce que les contrats soient conformes aux exigences l\u00e9gales, aux seuils financiers et aux sp\u00e9cifications de l’appel d’offres avant leur signature. Ils g\u00e8rent souvent une base de donn\u00e9es centralis\u00e9e sur les contrats, qui contient les enregistrements des accords de passation de march\u00e9s de toutes les entit\u00e9s gouvernementales.<\/p>\n","protected":false},"author":330,"featured_media":32752,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[3971],"content-tags":[1886,1880,1879],"country":[4035],"region":[879],"section":[868],"coauthors":[4032],"class_list":["post-32770","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q4-2024-fr","content-tags-approvisionnement","content-tags-intelligence-artificielle","content-tags-science-et-technologie","country-qatar-fr","region-arabosai-fr","section-spotlight-on-science-and-technology-fr"],"acf":[],"yoast_head":"\nExploiter l'IA en vue de transformer les audits ex ante des march\u00e9s publics - 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:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/exploiter-lia-en-vue-de-transformer-les-audits-ex-ante-des-marches-publics\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Exploiter l'IA en vue de transformer les audits ex ante des march\u00e9s publics - INTOSAI Journal\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Dans le cadre du processus de passation des march\u00e9s publics, de nombreux organismes jouent un r\u00f4le dans la garantie de la conformit\u00e9 et de la responsabilit\u00e9 avant la finalisation des contrats. 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