Au cours des deux dernières années, l'IA est devenue le mot à la mode dans le monde des affaires. Elle semble être omniprésente, généralement avec la mention qu'elle va perturber les industries, les sections et les professions. Dans cet article, nous souhaitons nous pencher sur l'IA et l'audit : l'IA a-t-elle également fait son entrée dans notre profession ? Et à quoi cela ressemblera-t-il ?
Une récente enquête de KPMG a révélé que quatre auditeurs sur dix s'attendent à ce que les gains d'efficacité générés par l'IA réduisent la taille des équipes d'audit. Circit estime que l'IA va apparaître et continuer à progresser et à évoluer, mais pas pour remplacer les auditeurs ou réduire les équipes. Au contraire, l'IA dans l'audit permettra aux auditeurs de se décharger des tâches répétitives afin d'accroître l'attention humaine et de se concentrer sur les domaines où elle est nécessaire, où elle apporte une valeur ajoutée et où elle contribue à la qualité de l'audit.
Qu'est-ce quel'IA ?
La plupart des profanes auront entendu parler de l'IA grâce à l'explosion et à la croissance de ChatGPT. Le chatbot génératif alimenté par l'IA a été lancé en décembre 2022 et a atteint 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels en l'espace de deux mois. Si le ChatGPT est connu de beaucoup, les technologies sous-jacentes de l'IA restent généralement mal comprises. Au sens large, l'IA est un sous-ensemble de technologies qui utilisent la puissance informatique pour effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine.
Dans le domaine de l'audit, l'IA sera en mesure d'accomplir des tâches répétitives et d'entreprendre des analyses complexes qui dépassent les capacités humaines. Les exemples incluent l'examen des états financiers, l'automatisation des tâches répétitives telles que la saisie de données et des capacités de test complètes qui vont au-delà des méthodes d'échantillonnage traditionnelles. Au fur et à mesure que ces technologies continueront à se développer et à s'intégrer dans les piles technologiques utilisées par les professionnels de la finance, le travail deviendra plus rationnel, ce qui se traduira par des rapports financiers de meilleure qualité et plus rapides.
Les différents types d'IA
Bien que nous l'appelions simplement "IA", ce terme recouvre différents modèles qui ont des spécialisations différentes.
Programmation en langage naturel (NLP)
La PNL est l'une des technologies d'IA les plus courantes et de nombreuses personnes ont déjà eu affaire à elle, car elle équipe les assistants virtuels de tous les jours, tels que Siri et Alexa. Elle permet de comprendre et de manipuler le langage humain, tant à l'oral qu'à l'écrit.
Le NLP est également suffisamment sophistiqué pour mesurer le sentiment, ce qui lui permet de créer des résultats précis basés sur le ton émotionnel des commandes. Deloitte a rédigé un article fascinant soulignant les avantages de l'IA sociale, par exemple en ce qui concerne la gestion et la satisfaction des clients.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un type d'IA qui permet à la puissance de calcul d'apprendre à partir de données et d'améliorer les performances sans être programmée. Les algorithmes deviennent plus précis et font des prédictions en fonction du volume de données sur lequel ils sont formés.
Grands modèles linguistiques (LLM)
Les LLM peuvent comprendre et générer des textes semblables à ceux des humains. Ils sont formés sur de grandes quantités de données textuelles pour apprendre des modèles et le contexte du langage afin de pouvoir répondre aux entrées de l'utilisateur de manière précise et cohérente. Ils peuvent résumer de grandes quantités d'informations et répondre à des questions. Ils constituent l'une des principales technologies utilisées par ChatGPT.
Cas d'utilisation
De nombreux fournisseurs de services de comptabilité et d'audit utilisent déjà l'IA directement dans leurs produits, et les outils logiciels généraux d'IA ont des capacités qui peuvent soutenir les flux de travail des professionnels de la finance. Nous avons rassemblé un résumé des cas d'utilisation existants de l'IA dans le domaine de l'audit et de la comptabilité :
Automatiser les tâches quotidiennes
Les principaux fournisseurs de livres comptables, dont Sage et Xero, ont lancé des copilotes alimentés par l'IA qui peuvent effectuer des tâches comptables quotidiennes. Les copilotes sont des assistants virtuels sophistiqués qui s'appuient sur les LLM pour permettre aux utilisateurs d'améliorer leur productivité en posant des questions contextuelles liées aux données existantes. Les copilotes comptables permettent aux comptables de générer des invites qui accomplissent des tâches telles que la création de factures, la recherche de paiements en retard, l'édition de devis, les flux de trésorerie instantanés et les aperçus en temps réel. Dans le domaine de l'audit, les copilotes pourraient contribuer à rationaliser la communication avec les clients, la saisie des données et l'analyse des états financiers.
Cela présente plusieurs avantages : le personnel gagne du temps sur les tâches répétitives, ce qui lui permet de se consacrer à des éléments qui bénéficient de l'attention d'un expert, tels que l'analyse des risques. Les gains de temps générés par une analyse plus rapide et la réduction des tâches manuelles permettent aux auditeurs de fournir des conseils opportuns aux clients et de répercuter éventuellement les économies sur les coûts.
Évaluation des risques
L'IA peut soutenir les processus de planification de l'audit par des fournisseurs soutenus par le LLM qui utilisent des algorithmes pour analyser de grands ensembles de données et des tendances afin de se concentrer sur les domaines à haut risque sur lesquels se concentrer pendant les missions.
KPMG utilise déjà l'IA générative à l'échelle mondiale pour surveiller le risque d'audit. Cela permettra aux auditeurs d'améliorer la qualité des audits, de réduire potentiellement les coûts et de libérer du temps pour interroger les personnes chargées de la gouvernance. Les travaux peuvent également être réalisés plus rapidement, car cela minimise le temps nécessaire à la phase de planification. En outre, cela permettra de passer à une approche d'audit continu, avec un contrôle des risques en temps réel évaluant les données transactionnelles en temps réel.
Détection de la fraude
Traditionnellement, les audits sont réalisés par échantillonnage, les auditeurs sélectionnant une poignée de transactions dépassant le seuil d'importance relative. Jusqu'à présent, l'approche par échantillonnage a prévalu en raison de la dépendance à l'égard des processus manuels. Cependant, les capacités d'apprentissage automatique permettront aux éditeurs de logiciels d'audit d'analyser des ensembles de données complets et de repérer toute transaction aberrante ou inhabituelle, plutôt que celles qui se situent juste au-dessus du seuil de matérialité.
Examens des contrats
Les auditeurs consacrent beaucoup de temps à la recherche de contrats, que ce soit pour identifier des clauses (c'est-à-dire des conditions d'engagement), des dates de résiliation pour les fournisseurs et les clients, ou d'autres informations permettant de déterminer le traitement des transactions. La recherche de ces éléments d'information sera facilitée si les auditeurs utilisent des outils NLP pour identifier et extraire les informations pertinentes. À partir de ces résultats, les auditeurs peuvent confirmer la nature des transactions les plus délicates et évaluer les risques qui y sont associés.
Ce n'est que la partie émergée de l'iceberg
Si tous les cas d'utilisation ci-dessus montrent comment nous pouvons bénéficier de l'IA dans l'audit, il ne s'agit que de la partie émergée de l'iceberg. Les capacités de l'IA se développent à un rythme exponentiel. La première version de ChatPGT pouvait mémoriser environ trois pages de texte, alors qu'un récent article de Google affirme que l'entreprise dispose d'une technologie permettant de donner aux LLM un contexte infini. Il en résulte un éventail impressionnant de possibilités pour l'analyse et le traitement des données comptables et d'audit.
Les individus devraient appliquer un état d'esprit de bricolage, en utilisant des outils comme les TPG, pour construire des outils et des flux de travail adaptés aux besoins des clients. Dudley Gould, vice-président du développement commercial chez Circit, a exploré certaines de ces possibilités, y compris l'interprétation des normes comptables, dans un article récent sur notre blog.
Plutôt que de réduire la taille des équipes, l'IA dans le domaine de l'audit permettra de mettre en place de nouveaux flux de travail, en automatisant et en allégeant les tâches quotidiennes qui prennent du temps mais n'apportent pas de valeur ajoutée. Si nous considérons l'IA comme un copilote ou un assistant, ouvrant la voie à de nouvelles fonctionnalités et capacités dont nous ne disposions pas auparavant, nous pouvons voir comment les auditeurs et les comptables peuvent travailler avec cette technologie pour ajouter de la valeur au travail d'audit et à la qualité.
