{"id":43859,"date":"2026-10-01T19:47:01","date_gmt":"2026-10-01T23:47:01","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/?post_type=journal-entry&p=43859"},"modified":"2026-10-01T19:47:40","modified_gmt":"2026-10-01T23:47:40","slug":"la-transformation-des-audits-de-performance-linnovation-en-matiere-daudit-axee-sur-la-technologie-du-controleur-et-auditeur-general-de-linde","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/la-transformation-des-audits-de-performance-linnovation-en-matiere-daudit-axee-sur-la-technologie-du-controleur-et-auditeur-general-de-linde\/","title":{"rendered":"La transformation des audits de performance : l\u2019innovation en mati\u00e8re d\u2019audit ax\u00e9e sur la technologie du Contr\u00f4leur et Auditeur g\u00e9n\u00e9ral de l\u2019Inde"},"content":{"rendered":"\n

Auteur : Contr\u00f4leur et Auditeur g\u00e9n\u00e9ral de l\u2019Inde<\/em><\/p>\n\n\n\n

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

La complexit\u00e9 croissante de la gouvernance num\u00e9rique a profond\u00e9ment boulevers\u00e9 le paysage de l\u2019audit. Les Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le des finances publiques (ISC) sont aujourd\u2019hui confront\u00e9es \u00e0 des volumes consid\u00e9rables de documents financiers et \u00e0 des architectures de programmes en constante \u00e9volution, qui mettent \u00e0 rude \u00e9preuve les m\u00e9thodes d\u2019audit traditionnelles. Les contr\u00f4les par \u00e9chantillonnage et les m\u00e9thodologies classiques d\u2019analyse des donn\u00e9es s\u2019av\u00e8rent de plus en plus insuffisants pour d\u00e9tecter les risques syst\u00e9miques, les relations cach\u00e9es et les d\u00e9faillances de gouvernance inh\u00e9rentes aux syst\u00e8mes num\u00e9riques interconnect\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Le Contr\u00f4leur et Auditeur g\u00e9n\u00e9ral de l\u2019Inde rel\u00e8ve ce d\u00e9fi gr\u00e2ce \u00e0 une innovation structur\u00e9e en mati\u00e8re d\u2019audit, fond\u00e9e sur la technologie. Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, notre institution a int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 ses processus d\u2019audit de performance des capacit\u00e9s analytiques avanc\u00e9es couvrant l\u2019analyse de r\u00e9seaux, l\u2019apprentissage automatique, la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) et l\u2019analyse d\u2019images aliment\u00e9e par l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tude de cas n\u00b0 1 : Audit de performance des programmes de protection sociale <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019architecture de protection sociale de l\u2019Inde englobe des dizaines de programmes sociaux qui se chevauchent, allant de la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire et du logement \u00e0 l\u2019assurance maladie et \u00e0 l\u2019emploi rural, chacun disposant de bases de donn\u00e9es ind\u00e9pendantes sur ses b\u00e9n\u00e9ficiaires. Si la mise en \u0153uvre num\u00e9rique par le biais des transferts directs de prestations (DBT) a consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 la transparence, elle a \u00e9galement engendr\u00e9 de nouveaux d\u00e9fis, tels que l\u2019exclusion de m\u00e9nages \u00e9ligibles, la duplication silencieuse des prestations et une couverture fragment\u00e9e entre les diff\u00e9rents programmes. Les audits conventionnels examinaient les programmes de mani\u00e8re isol\u00e9e, rendant pratiquement impossible toute analyse syst\u00e9mique inter-programmes.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ISC de l\u2019Inde m\u00e8ne actuellement un audit des programmes d\u2019aide sociale fond\u00e9 sur les donn\u00e9es, portant sur sept grands programmes d\u2019aide sociale dans sept \u00c9tats indiens. Le montant total des d\u00e9penses publiques consacr\u00e9es \u00e0 ces sept programmes au cours de l\u2019exercice 2023 \u00e0 2024 s\u2019\u00e9levait \u00e0 4,14 milliards de roupies. L\u2019audit a adopt\u00e9 un cadre analytique int\u00e9gr\u00e9 centr\u00e9 sur les m\u00e9nages, traitant les dossiers des b\u00e9n\u00e9ficiaires des sept programmes comme des n\u0153uds interconnect\u00e9s au sein d\u2019un mod\u00e8le graphique unifi\u00e9. La taille combin\u00e9e des bases de donn\u00e9es des sept programmes s\u2019\u00e9l\u00e8ve \u00e0 environ 800 To, dont environ 140 To de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9es comme pertinentes et n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019audit. Les valeurs de hachage de l\u2019Aadhaar1<\/a><\/sup> ont servi d\u2019identifiants de liaison anonymis\u00e9s, permettant de cartographier les sch\u00e9mas de convergence et d\u2019exclusion des prestations au niveau des m\u00e9nages sans compromettre la vie priv\u00e9e.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Le processus analytique comprenait l\u2019extraction et la normalisation des ensembles de donn\u00e9es, la cartographie des m\u00e9nages entre les diff\u00e9rents programmes, la mod\u00e9lisation de graphes et l\u2019analyse des entit\u00e9s li\u00e9es, la d\u00e9tection des anomalies, ainsi que la hi\u00e9rarchisation des priorit\u00e9s en fonction des risques pour la v\u00e9rification sur le terrain. La validation par drone visant \u00e0 v\u00e9rifier les dossiers du programme de logement Pradhan Mantri Awas Yojana (PMAY, ou mission pour le logement abordable men\u00e9e par le gouvernement indien) dans des sites s\u00e9lectionn\u00e9s a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 un d\u00e9calage entre l\u2019\u00e9tat d\u2019avancement de la construction des logements et le d\u00e9blocage des fonds. <\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse de m\u00e9gadonn\u00e9es portant sur l\u2019ensemble de la population, nous avons observ\u00e9 qu\u2019environ 3,6 millions de familles restaient exclues des prestations pr\u00e9vues par les principaux programmes sociaux, bien qu\u2019elles r\u00e9pondent aux crit\u00e8res d\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 en tant que m\u00e9nages cibles. Ce constat aurait \u00e9t\u00e9 impossible \u00e0 mettre en \u00e9vidence \u00e0 l\u2019aide des m\u00e9thodes conventionnelles d\u2019\u00e9chantillonnage et d\u2019analyse des donn\u00e9es. Cela a \u00e9galement mis en \u00e9vidence la n\u00e9cessit\u00e9 de r\u00e9formes syst\u00e9miques des m\u00e9canismes de ciblage et de la coordination entre les programmes, d\u00e9montrant ainsi comment l\u2019analyse int\u00e9gr\u00e9e peut fournir des informations fond\u00e9es sur des donn\u00e9es probantes concernant l\u2019efficacit\u00e9 de la mise en \u0153uvre des programmes sociaux et la r\u00e9partition \u00e9quitable des prestations.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tude de cas n\u00b0 2 : \u00ab Artifacial Intelligence \u00bb \u2014 Outil d\u2019analyse d\u2019images bas\u00e9 sur l\u2019IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La v\u00e9rification des b\u00e9n\u00e9ficiaires dans le cadre des audits des programmes sociaux s\u2019est traditionnellement appuy\u00e9e sur des champs de donn\u00e9es structur\u00e9s pour d\u00e9tecter les anomalies. Pourtant,<\/em> une dimension importante de l\u2019identit\u00e9 des b\u00e9n\u00e9ficiaires est rest\u00e9e totalement non v\u00e9rifi\u00e9e, \u00e0 savoir<\/em> les photographies stock\u00e9es aux c\u00f4t\u00e9s des enregistrements de la base de donn\u00e9es dans pratiquement tous les grands programmes sociaux. Les fraudes visuelles, telles que la r\u00e9utilisation de photographies permettant des inscriptions multiples, les images vides ou non humaines, ou encore les photographies de groupe masquant l\u2019identit\u00e9 individuelle, constituent une vuln\u00e9rabilit\u00e9 syst\u00e9matique que l\u2019analyse des donn\u00e9es structur\u00e9es ne peut d\u00e9tecter. <\/p>\n\n\n\n

Le Centre de gestion et d\u2019analyse des donn\u00e9es (CDMA) de la Cour des comptes indienne (SAI India) a d\u00e9velopp\u00e9 une bo\u00eete \u00e0 outils d\u2019analyse d\u2019images bas\u00e9e sur l\u2019IA, baptis\u00e9e \u00ab Artifacial Intelligence \u00bb, qui utilise des biblioth\u00e8ques Python open source pour la v\u00e9rification des b\u00e9n\u00e9ficiaires \u00e0 partir d\u2019images. Cet outil permet de d\u00e9tecter les images en double \u00e0 l\u2019aide du hachage perceptuel, de signaler les photographies identiques utilis\u00e9es dans plusieurs inscriptions avec un seuil de correspondance de 100 % afin de minimiser les faux positifs, de d\u00e9tecter les images erron\u00e9es, d\u2019identifier les fichiers dot\u00e9s d\u2019extensions d\u2019image valides mais ne contenant aucune donn\u00e9e d\u2019image r\u00e9elle, ainsi que de proc\u00e9der \u00e0 la d\u00e9tection des visages et \u00e0 l\u2019analyse de leur nombre.<\/p>\n\n\n\n

Con\u00e7ue \u00e0 partir des biblioth\u00e8ques OpenCV, dlib et face_recognition, avec une interface graphique PyQt6, l\u2019application ne n\u00e9cessite aucune connaissance en programmation, fonctionne sur des ordinateurs de bureau standard et g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats sous forme de fichiers CSV structur\u00e9s ou de r\u00e9pertoires d\u2019images organis\u00e9s. Un diagramme de Sankey2<\/a><\/sup> r\u00e9sume visuellement les r\u00e9sultats de l\u2019analyse \u00e0 des fins de rapports d\u2019audit.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L\u2019outil a trait\u00e9 238 000 photographies associ\u00e9es \u00e0 119 000 b\u00e9n\u00e9ficiaires lors d\u2019un audit de performance. Des failles syst\u00e9miques dans l\u2019infrastructure informatique du dispositif, telles que la duplication d\u2019images et des entr\u00e9es non valides, auraient pu permettre un d\u00e9tournement des fonds sociaux. Ces conclusions ont directement aliment\u00e9 les observations d\u2019audit et les recommandations strat\u00e9giques visant \u00e0 renforcer les contr\u00f4les de validation des photos dans les syst\u00e8mes informatiques des dispositifs d\u2019aide sociale.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tude de cas n\u00b0 3 : Audits des march\u00e9s publics \u00e9lectroniques \u00e0 l\u2019aide d\u2019un algorithme d\u2019apprentissage automatique<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les march\u00e9s publics restent l\u2019un des domaines pr\u00e9sentant le plus de risques de d\u00e9faillances en mati\u00e8re de gouvernance. Les ententes entre soumissionnaires, la formation de cartels, la rotation des offres, les offres de couverture et le recours \u00e0 des fournisseurs interm\u00e9diaires constituent des risques persistants que les audits classiques des march\u00e9s publics peinent \u00e0 identifier. L\u2019examen minutieux de chaque appel d\u2019offres, aussi approfondi soit-il, ne permet pas de mettre en \u00e9vidence les sch\u00e9mas \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du r\u00e9seau qui caract\u00e9risent la collusion syst\u00e9mique.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ISC de l\u2019Inde a d\u00e9velopp\u00e9 un cadre d\u2019analyse de r\u00e9seaux centr\u00e9 sur les relations pour les audits des march\u00e9s publics \u00e9lectroniques, int\u00e9grant trois techniques analytiques compl\u00e9mentaires. L\u2019analyse de r\u00e9seaux bas\u00e9e sur des graphes, mod\u00e9lis\u00e9e sous forme de n\u0153uds et d\u2019ar\u00eates interconnect\u00e9s, permet de visualiser \u00e0 grande \u00e9chelle les grappes denses de soumissionnaires, les r\u00e9seaux de fournisseurs dominants et les relations d\u2019approvisionnement anormales. La d\u00e9tection de sch\u00e9mas \u00e0 l\u2019aide de l\u2019algorithme Apriori3<\/a><\/sup> permet d\u2019identifier les combinaisons r\u00e9currentes de soumissionnaires sur plusieurs march\u00e9s publics. La r\u00e9solution d\u2019entit\u00e9s par correspondance floue (technique utilis\u00e9e pour identifier et relier des cha\u00eenes de donn\u00e9es qui ne correspondent pas exactement, mais qui sont susceptibles de repr\u00e9senter la m\u00eame entit\u00e9) a permis de recouper les noms, adresses et informations d\u2019enregistrement des fournisseurs afin de d\u00e9tecter les identit\u00e9s de fournisseurs en double et les relations dissimul\u00e9es entre des soumissionnaires apparemment ind\u00e9pendants.<\/p>\n\n\n\n

Le cadre a \u00e9t\u00e9 enti\u00e8rement d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 partir de technologies open source telles que le langage de programmation R et les biblioth\u00e8ques Python4<\/a><\/sup>, garantissant \u00e0 la fois \u00e9volutivit\u00e9 et rentabilit\u00e9. La m\u00e9thodologie a permis une analyse exhaustive des comportements en mati\u00e8re de passation de march\u00e9s, en d\u00e9tectant les liens cach\u00e9s entre fournisseurs, les sch\u00e9mas d\u2019appels d\u2019offres collusoires et en signalant les risques syst\u00e9miques invisibles lors d\u2019un examen conventionnel. Nous avons \u00e9galement renforc\u00e9 les capacit\u00e9s analytiques institutionnelles gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les de flux de travail standardis\u00e9s, r\u00e9duisant ainsi les obstacles techniques pour les \u00e9quipes d\u2019audit ult\u00e9rieures.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tude de cas n\u00b0 4 : OCR et analyse documentaire assist\u00e9e par l\u2019IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Une caract\u00e9ristique d\u00e9terminante de l\u2019audit public dans les grands syst\u00e8mes de gouvernance est le volume consid\u00e9rable de pi\u00e8ces justificatives non structur\u00e9es, telles que des certificats num\u00e9ris\u00e9s, des livrets bancaires manuscrits, des factures, des avis d\u2019imposition, etc. L\u2019examen manuel de ces pi\u00e8ces est chronophage, source d\u2019erreurs et intrins\u00e8quement limit\u00e9 en termes de couverture. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019ISC de l\u2019Inde a d\u00e9ploy\u00e9 la technique de reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) dans deux volets d\u2019audit distincts. Elle a \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre pour les audits des prestations sociales et de l\u2019int\u00e9grit\u00e9 des documents, en int\u00e9grant l\u2019OCR bilingue (hindi et anglais) au traitement du langage naturel (NLP) et \u00e0 la vision par ordinateur afin d\u2019extraire et d\u2019analyser le texte des certificats des b\u00e9n\u00e9ficiaires, des livrets bancaires et des documents connexes. Une couche d\u2019analyse judiciaire d\u00e9tecte les indices de falsification tels que les traces de correcteur blanc, les enregistrements modifi\u00e9s ou les photographies en double, tandis qu\u2019une couche de fusion des r\u00e9sultats d\u2019audit synth\u00e9tise les preuves textuelles et visuelles pour aboutir \u00e0 des conclusions d\u2019audit explicables et assist\u00e9es par l\u2019IA. De m\u00eame, dans le cadre des audits relatifs \u00e0 la fiscalit\u00e9 directe et aux \u00e9tats financiers, l\u2019OCR extrait des donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 partir de rapports d\u2019audit fiscal, de factures, de feuilles de calcul et d\u2019\u00e9tats financiers au format PDF ou num\u00e9ris\u00e9s. Les donn\u00e9es extraites sont normalis\u00e9es, recoup\u00e9es avec les documents sources et analys\u00e9es \u00e0 la recherche d\u2019anomalies et d\u2019incoh\u00e9rences. Des contr\u00f4les sp\u00e9cifiques, notamment des tests de date limite des factures, des recoupements entre les d\u00e9clarations d\u2019imp\u00f4t sur le revenu et les rapports d\u2019audit fiscal, etc., sont effectu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Cela a permis de r\u00e9duire consid\u00e9rablement la charge de travail li\u00e9e \u00e0 l\u2019examen manuel, d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le traitement des \u00e9l\u00e9ments probants, d\u2019am\u00e9liorer la d\u00e9tection des indicateurs de fraude et d\u2019\u00e9largir la port\u00e9e de l\u2019audit.<\/p>\n\n\n\n

Pistes pratiques pour les ISC : Se lancer dans l\u2019innovation en mati\u00e8re d\u2019audit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019exp\u00e9rience de l\u2019ISC d\u2019inde dans le cadre de ces quatre initiatives offre des enseignements concrets. La premi\u00e8re \u00e9tape est diagnostique et fondamentale : les ISC peuvent commencer par \u00e9valuer la disponibilit\u00e9, la qualit\u00e9 et l\u2019accessibilit\u00e9 des donn\u00e9es num\u00e9riques d\u00e9tenues par les entit\u00e9s audit\u00e9es. Les ISC doivent proc\u00e9der \u00e0 une \u00e9valuation honn\u00eate de leurs capacit\u00e9s analytiques internes : les comp\u00e9tences disponibles, les outils d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s et les lacunes \u00e0 combler.<\/p>\n\n\n\n

La deuxi\u00e8me \u00e9tape consiste en une exp\u00e9rimentation cibl\u00e9e. Plut\u00f4t que de tenter une transformation \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019institution d\u2019un seul coup, les ISC ont tout int\u00e9r\u00eat \u00e0 identifier un domaine d\u2019audit sp\u00e9cifique o\u00f9 des donn\u00e9es num\u00e9riques sont disponibles et o\u00f9 la question d\u2019audit est bien d\u00e9finie. <\/p>\n\n\n\n

La troisi\u00e8me \u00e9tape est celle de la consolidation m\u00e9thodologique. Les projets pilotes couronn\u00e9s de succ\u00e8s doivent \u00eatre codifi\u00e9s en cadres r\u00e9utilisables : des flux de travail document\u00e9s, des scripts standardis\u00e9s, des mod\u00e8les d\u2019audit et des protocoles d\u2019assurance qualit\u00e9 qui permettent aux \u00e9quipes suivantes de reproduire et d\u2019adapter la m\u00e9thodologie sans avoir \u00e0 la reconstruire \u00e0 partir de z\u00e9ro. C\u2019est \u00e0 ce stade que l\u2019innovation passe de l\u2019expertise individuelle \u00e0 la capacit\u00e9 institutionnelle.<\/p>\n\n\n\n

La quatri\u00e8me \u00e9tape, la plus cruciale, concerne les capacit\u00e9s et la culture. Les ISC doivent investir dans des programmes de formation structur\u00e9s qui d\u00e9veloppent les comp\u00e9tences analytiques de l\u2019ensemble des cadres d\u2019audit. Il ne s\u2019agit pas de transformer chaque auditeur en \u00ab data scientist \u00bb, mais de veiller \u00e0 ce que les outils analytiques soient compris, consid\u00e9r\u00e9s comme fiables et utilis\u00e9s avec discernement professionnel. <\/p>\n\n\n\n

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

La transformation num\u00e9rique des syst\u00e8mes de gouvernance exige une transformation correspondante de l\u2019audit du secteur public. L\u2019exp\u00e9rience de l\u2019ISC de l\u2019Inde d\u00e9montre que les technologies \u00e9mergentes telles que les drones, l\u2019analyse d\u2019images et les techniques d\u2019IA\/d\u2019apprentissage automatique (ML) peuvent, collectivement, faire \u00e9voluer les capacit\u00e9s d\u2019audit d\u2019un contr\u00f4le r\u00e9actif des transactions vers une surveillance proactive, fond\u00e9e sur le renseignement.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 mesure que les syst\u00e8mes de gouvernance gagnent en complexit\u00e9 et en interconnexion num\u00e9rique, les ISC qui apporteront la plus grande valeur publique sont celles qui investissent d\u00e8s aujourd\u2019hui dans les outils, les techniques et la culture institutionnelle n\u00e9cessaires pour relever les d\u00e9fis d\u2019audit de demain. La transformation a commenc\u00e9 ; il est d\u00e9sormais imp\u00e9ratif de l\u2019acc\u00e9l\u00e9rer et de la diffuser.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Notes de bas de page<\/h2>\n\n\n
  1. \u00a0Le num\u00e9ro Aadhar est un num\u00e9ro d’identification unique \u00e0 12 chiffres attribu\u00e9 aux r\u00e9sidents de l’Inde. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. \u00a0Un diagramme de Sankey est un organigramme visuel dans lequel la largeur des fl\u00e8ches est directement proportionnelle au d\u00e9bit ou \u00e0 la quantit\u00e9 de donn\u00e9es. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  3. \u00a0Algorithme d’apprentissage automatique non supervis\u00e9 \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  4. \u00a0Biblioth\u00e8ques Python, notamment NetworkX, igraph et tidygraph \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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