{"id":43709,"date":"2026-09-21T15:30:13","date_gmt":"2026-09-21T19:30:13","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/preparing-for-a-digital-audit-workforce-lessons-learned-from-applying-agentic-ai-at-the-swiss-federal-audit-office\/"},"modified":"2026-10-06T09:43:18","modified_gmt":"2026-10-06T13:43:18","slug":"preparing-for-a-digital-audit-workforce-lessons-learned-from-applying-agentic-ai-at-the-swiss-federal-audit-office","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/preparing-for-a-digital-audit-workforce-lessons-learned-from-applying-agentic-ai-at-the-swiss-federal-audit-office\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9parer les effectifs d’audit au num\u00e9rique : Le\u00e7ons tir\u00e9es de la mise en \u0153uvre de l’IA agentique au Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances suisse"},"content":{"rendered":"\n

Auteurs : Orlando Willig<\/strong>, (orlando.willig@efk.admin.ch<\/a>) et Marco Schreyer<\/strong>, Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances (CFC), Berne, Suisse (marco.schreyer@efk.admin.ch<\/a> )<\/p>\n\n\n\n

1. Une \u00e9volution technologique pour les audits publics<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019int\u00e9gration de l\u2019intelligence artificielle (IA) dans le secteur public a atteint un stade o\u00f9 les Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) ne peuvent plus la consid\u00e9rer comme une question lointaine ou exp\u00e9rimentale. Les applications \u00e9mergentes de l\u2019IA agentique commencent \u00e0 red\u00e9finir le travail des services de connaissances sp\u00e9cialis\u00e9s, y compris l\u2019audit. Le rythme de cette \u00e9volution, port\u00e9 \u00e0 la fois par l\u2019adoption commerciale dans le secteur priv\u00e9 et par l\u2019\u00e9volution rapide des normes techniques ouvertes, rend cette technologie pertinente pour l\u2019audit public d\u00e8s aujourd\u2019hui, et non plus \u00e0 un moment ind\u00e9termin\u00e9 dans le futur.<\/p>\n\n\n\n

Des signaux r\u00e9cents en provenance du secteur priv\u00e9 illustrent l\u2019ampleur de cette mutation : les \u00ab Big Four \u00bb des cabinets d\u2019audit estiment que les agents d\u2019IA contribueront \u00e0 hauteur de 20 \u00e0 30 % d\u2019un audit financier type d\u2019ici 2029.1<\/a><\/sup> Bien que les ISC op\u00e8rent selon des mandats fondamentalement diff\u00e9rents, la courbe technologique sous-jacente est commune \u2013 et une redistribution de cette ampleur red\u00e9finirait consid\u00e9rablement la composition du travail d\u2019audit.<\/p>\n\n\n\n

Cet article s\u2019appuie sur les premi\u00e8res exp\u00e9riences du Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances (CDF) en mati\u00e8re de d\u00e9ploiement de l\u2019IA agentique dans des contextes d\u2019audit, y compris les audits de performance. Il identifie les consid\u00e9rations qui m\u00e9ritent l\u2019attention des institutions, quel que soit le niveau de maturit\u00e9 technique actuel, et esquisse la direction dans laquelle l\u2019architecture sous-jacente \u00e9volue. Sa th\u00e8se centrale est que les ISC ne peuvent pas appr\u00e9hender l\u2019IA agentique de l\u2019ext\u00e9rieur. Une implication concr\u00e8te \u2013 par le biais de petits projets bien cibl\u00e9s, encadr\u00e9s par des dispositions appropri\u00e9es en mati\u00e8re de protection des donn\u00e9es et de gouvernance \u2013 constitue le moyen le plus s\u00fbr d\u2019acqu\u00e9rir les connaissances institutionnelles n\u00e9cessaires pour utiliser cette technologie de mani\u00e8re responsable et selon les propres modalit\u00e9s de l\u2019ISC.<\/p>\n\n\n\n

2. Du chatbot \u00e0 l\u2019agent : un changement structurel<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La distinction entre l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative et l\u2019IA agentique est structurelle, et non simplement progressive. Alors que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative r\u00e9pond \u00e0 des invites, les syst\u00e8mes agentiques<\/em> fonctionnent de mani\u00e8re autonome pour atteindre des objectifs d\u00e9finis sur de longues p\u00e9riodes2<\/a><\/sup> \u2013 en combinant l\u2019utilisation d\u2019outils, la m\u00e9moire et la planification pour d\u00e9composer des t\u00e2ches complexes, acc\u00e9der \u00e0 des sources de donn\u00e9es externes et affiner leurs r\u00e9sultats en fonction des r\u00e9sultats interm\u00e9diaires.3<\/a><\/sup> 4<\/a><\/sup> 5<\/a><\/sup> 6<\/a><\/sup> 7<\/a><\/sup> Pour l\u2019audit de performance, cette \u00e9volution rev\u00eat une importance particuli\u00e8re : les audits de performance sont par nature it\u00e9ratifs, s\u2019appuient sur de multiples sources et reposent sur le jugement.8<\/a><\/sup> Ils n\u00e9cessitent le type de recherche inter-syst\u00e9mique et de synth\u00e8se des preuves9<\/a><\/sup> que les architectures agentiques sont sp\u00e9cifiquement con\u00e7ues pour g\u00e9rer (voir figure 1).<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Figure 1 : IA g\u00e9n\u00e9rative contre IA agentique : Architecture d\u2019un agent d\u2019audit IA combinant l\u2019utilisation d\u2019outils, la m\u00e9moire et la planification. Source: Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances (CFC).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

3. Premi\u00e8res exp\u00e9riences au Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances suisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Au CDF, les premiers travaux sur l\u2019IA agentique se sont concentr\u00e9s sur des situations d\u2019audit concr\u00e8tes plut\u00f4t que sur des exp\u00e9rimentations abstraites. L\u2019objectif \u00e9tait de comprendre comment les agents se comportent lorsqu\u2019ils sont appliqu\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches d\u2019audit fondamentales : pr\u00e9paration d\u2019interviews, examen de rapports, comparaison d\u2019informations et structuration des conclusions. Trois axes sont particuli\u00e8rement instructifs : la pr\u00e9paration des interviews, l\u2019assurance qualit\u00e9 des rapports d\u2019audit et la collaboration multi-agents dans les flux de travail d\u2019audit (voir \u00e9galement la figure 2).<\/p>\n\n\n\n

3.1 L\u2019IA agentique au service de la pr\u00e9paration des entretiens<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Un premier prototype visait \u00e0 faciliter la pr\u00e9paration d\u2019une r\u00e9union de suivi dans le cadre d\u2019un mandat d\u2019audit. \u00c0 l\u2019aide d\u2019un dispositif d\u2019IA agentique connect\u00e9 \u00e0 une base de donn\u00e9es d\u2019audit et \u00e0 un ensemble de documents relatifs \u00e0 un dossier, l\u2019agent a examin\u00e9 les \u00e9l\u00e9ments provenant de ces deux sources, compar\u00e9 les informations issues de diff\u00e9rentes parties du dossier d\u2019audit, identifi\u00e9 les incoh\u00e9rences et \u00e9labor\u00e9 un guide d\u2019entretien structur\u00e9 comportant des points sp\u00e9cifiques \u00e0 clarifier et \u00e0 approfondir. Le prototype a d\u00e9montr\u00e9 l\u2019int\u00e9r\u00eat de l\u2019IA agentique pour une synth\u00e8se cibl\u00e9e \u00e0 partir de documents d\u2019audit h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Une t\u00e2che qui n\u00e9cessiterait g\u00e9n\u00e9ralement plusieurs heures d\u2019examen manuel a pu \u00eatre accomplie en quelques minutes, tandis que l\u2019auditeur restait charg\u00e9 d\u2019\u00e9valuer la pertinence, l\u2019exactitude et le ton. L\u2019enseignement \u00e0 en tirer n\u2019est pas que l\u2019agent puisse se substituer \u00e0 la pr\u00e9paration de l\u2019audit, mais qu\u2019il puisse acc\u00e9l\u00e9rer la recherche, la comparaison et la structuration afin d\u2019appuyer le jugement professionnel humain.<\/p>\n\n\n\n

3.2 L\u2019IA agentique au service de l\u2019assurance qualit\u00e9 des rapports d\u2019audit<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Un deuxi\u00e8me prototype se concentre sur l\u2019assurance qualit\u00e9 des rapports d\u2019audit. Il facilite la r\u00e9vision finale humaine10<\/a><\/sup> des projets de rapport gr\u00e2ce \u00e0 un flux de travail structur\u00e9 et assist\u00e9 par l\u2019IA, allant de la r\u00e9vision pr\u00e9liminaire \u00e0 l\u2019approbation finale. Le syst\u00e8me v\u00e9rifie le langage, la structure, la coh\u00e9rence et la qualit\u00e9 r\u00e9dactionnelle par rapport \u00e0 des \u00e9tapes de r\u00e9vision d\u00e9finies, aux directives de r\u00e9daction sp\u00e9cifiques au SFAO et aux directives f\u00e9d\u00e9rales applicables. Ce prototype illustre comment l\u2019IA agentique peut contribuer \u00e0 une partie du travail d\u2019audit qui est essentielle mais chronophage et souvent document\u00e9e de mani\u00e8re in\u00e9gale. En comparant le texte original aux r\u00e9visions propos\u00e9es et en documentant les \u00e9tapes de r\u00e9vision, les r\u00e8gles appliqu\u00e9es, les points en suspens et le statut d\u2019approbation, il apporte une plus grande transparence au processus d\u2019assurance qualit\u00e9. L\u2019enseignement \u00e0 en tirer est que l\u2019IA agentique peut aider \u00e0 appliquer les normes institutionnelles de mani\u00e8re plus coh\u00e9rente, \u00e0 condition que les r\u00e9viseurs humains conservent la responsabilit\u00e9 d\u2019accepter, de rejeter ou d\u2019adapter les modifications propos\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

3.3 L\u2019IA agentique pour les flux de travail d\u2019audit multi-agents <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Un troisi\u00e8me prototype a explor\u00e9 la mani\u00e8re dont l\u2019IA agentique peut \u00eatre structur\u00e9e non seulement comme un syst\u00e8me unique, mais aussi comme une \u00e9quipe d\u2019agents collaborant entre eux. Dans cette d\u00e9monstration de faisabilit\u00e9, trois agents ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9s en s\u00e9quence, chacun assumant un r\u00f4le d\u2019audit distinct : un agent \u00ab Auditeur \u00bb charg\u00e9 d\u2019identifier et d\u2019extraire les entit\u00e9s pertinentes d\u2019un document source, un agent \u00ab Auditeur TI \u00bb charg\u00e9 de croiser ces entit\u00e9s avec une base de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence externe, et un agent \u00ab Auditeur principal \u00bb charg\u00e9 de synth\u00e9tiser les r\u00e9sultats dans un rapport d\u2019audit structur\u00e9. Le prototype a d\u00e9montr\u00e9 qu\u2019une r\u00e9partition des t\u00e2ches entre les agents peut refl\u00e9ter la r\u00e9partition des responsabilit\u00e9s au sein d\u2019une \u00e9quipe d\u2019audit humaine. Aucun agent n\u2019a effectu\u00e9 la t\u00e2che dans son int\u00e9gralit\u00e9 ; chacun s\u2019est appuy\u00e9 sur les r\u00e9sultats du pr\u00e9c\u00e9dent, cr\u00e9ant ainsi des points de relais pouvant servir de points de contr\u00f4le pour une r\u00e9vision humaine. La le\u00e7on \u00e0 retenir est d\u2019ordre architectural : les t\u00e2ches d\u2019audit complexes peuvent \u00eatre d\u00e9compos\u00e9es en \u00e9tapes sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque r\u00f4le, rendant ainsi les flux de travail bas\u00e9s sur des agents plus transparents, plus faciles \u00e0 g\u00e9rer et compatibles avec une supervision humaine.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Figure 2 : Trois flux de travail d\u2019audit impliquant des agents IA con\u00e7us par le SFAO. Source: Contr\u00f4le f\u00e9d\u00e9ral des finances (CFC).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Parall\u00e8lement, des agents ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9s au sein du SFAO sur toute une s\u00e9rie de t\u00e2ches internes. L\u2019int\u00e9r\u00eat de ces exp\u00e9riences r\u00e9side moins dans chaque r\u00e9sultat individuel que dans l\u2019\u00e9tendue de l\u2019exp\u00e9rience pratique qu\u2019elles offrent \u2013 tant pour familiariser l\u2019institution avec la technologie que pour identifier o\u00f9 celle-ci apporte une valeur ajout\u00e9e dans la pratique.<\/p>\n\n\n\n

4. D\u00e9fis et consid\u00e9rations pour les ISC<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019exp\u00e9rience d\u00e9crite ci-dessus soul\u00e8ve une s\u00e9rie de consid\u00e9rations que chaque ISC devrait examiner avant de g\u00e9n\u00e9raliser l\u2019utilisation de l\u2019IA agentique dans ses pratiques courantes. Le passage des techniques d\u2019audit assist\u00e9es par ordinateur (CAAT) \u00e0 l\u2019IA agentique introduit de nouvelles formes de d\u00e9pendance technique et organisationnelle : les agents combinent des capacit\u00e9s de recherche, de validation, d\u2019extraction et de capacit\u00e9s analytiques, et les exploitent avec un degr\u00e9 d\u2019autonomie dont les outils ant\u00e9rieurs ne disposaient pas. Cinq d\u00e9fis interd\u00e9pendants sont particuli\u00e8rement pertinents.11<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n