L'année dernière a vu une explosion de l'utilisation de l'IA générative, principalement sous l'impulsion de ChatGPT.
Bien que ChatGPT soit encore en cours de développement, il a donné lieu à de nombreux cas d'utilisation et laisse entrevoir le potentiel de l'IA dans tous les secteurs d'activité. Dans un avenir assez proche, nous verrons probablement les fournisseurs de technologies d'audit intégrer l'IA dans leurs produits pour permettre aux auditeurs de générer des informations et d'effectuer des tests d'audit sur de vastes ensembles de données. Cela s'inscrira dans la tendance plus générale de l'adoption de la technologie dans le domaine de l'audit comme une nécessité pour améliorer la qualité de l'audit et soutenir les révisions des ISA.
L'adoption devrait se développer rapidement, une étude récente prévoyant des taux de croissance annuels moyens de 30 % dans le secteur de la comptabilité entre 2022 et 2027. Les auditeurs ne doivent pas avoir peur, car cela leur permettra de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et sur la communication avec les clients.
Comment l'IA ajoutera de la valeur aux audits
L'IA ajoutera de la valeur aux audits en rationalisant les processus existants et en augmentant la portée des tests grâce à l'automatisation, ce qui permettra de surmonter les limites de l'échantillonnage. La productivité des emplois sera stimulée par la prise en charge plus efficace des tâches administratives manuelles par l'IA. Il s'agit par exemple d'identifier les éléments volumineux et inhabituels à tester, une tâche qui peut prendre beaucoup de temps et de ressources en personnel.
Le potentiel de gains d'efficacité est mis en évidence par une étude de PwC montrant que 54 % des dirigeants de tous les secteurs estiment que l'IA a déjà amélioré la productivité de leur entreprise .
L'IA facilitera la collaboration, le personnel et les clients tirant parti des gains d'efficacité de la gestion centralisée des documents et de la recherche intelligente pour minimiser les réunions et les chaînes de courriels encombrantes. Ce temps gagné pourra être utilisé par les auditeurs pour se concentrer sur les transactions nuancées qui requièrent un scepticisme professionnel et sur une collaboration plus étroite avec les personnes chargées de la gouvernance.
Il peut également améliorer les audits en offrant des capacités d'analyse dépassant celles des auditeurs, par exemple en permettant d'analyser de vastes ensembles de données financières et de détecter des transactions potentiellement frauduleuses qui, autrement, n'auraient pas été détectées.
Comment cela s'inscrit-il dans l'avenir de l'audit ?
L'adoption attendue de l'IA dans le domaine de l'audit s'inscrit dans les tendances de l'avenir de l'audit, l'adoption de la technologie étant encouragée pour répondre aux préoccupations relatives à la qualité de l'audit. Cette orientation a été influencée par plusieurs faillites d'entreprises très médiatisées, notamment celles de Patisserie Valerie et de Carillion, qui ont conduit à la publication de plusieurs rapports sur l'état du marché, dont un examen indépendant du Financial Reporting Council (FRC).
Bien que cela ait conduit à l'annonce d'un programme de réforme de l'audit, les changements proposés ont été retardés, notamment la création de l'Autorité d'audit, de rapport et de gouvernance (ARGA) pour remplacer le FRC, qui a maintenant été repoussée jusqu'en 2027.
Cela dit, la nécessité d'améliorer l'audit a tellement dominé le discours public que de nombreux fournisseurs de logiciels intègrent déjà la technologie dans leurs logiciels pour en faire bénéficier les auditeurs et leurs clients.
Soutien aux modifications de l'ISA
La technologie de l'IA peut aider à modifier les normes ISA, notamment la norme ISA 315 (identification et évaluation des risques d'anomalies significatives) et la norme ISA 240 (responsabilités en matière de fraude).
Ces mises à jour exigent une approche plus holistique et plus nuancée qui devrait améliorer la qualité de l'audit. Par exemple, la norme ISA 315 contient de nouvelles exigences pour mettre au jour les facteurs de risque, tels que la prise en compte de la complexité, de la subjectivité, de la partialité de la direction et de la fraude.
Il est clair que cela demandera plus de travail de la part des auditeurs. Toutefois, les orientations des deux normes portent sur l'utilisation d'outils et de techniques automatisés. Le FRC reconnaît ainsi que les auditeurs utilisent souvent des outils technologiques pour gérer des ensembles de données de plus en plus importants et atteindre les seuils de qualité de l'audit.
L'IA facilitera la mise en conformité avec ces modifications de la LSA car elle est capable de traiter les données à grande vitesse et d'utiliser l'apprentissage automatique pour signaler les transactions devant faire l'objet d'une inspection plus approfondie.
L'IA complétera, mais ne remplacera pas les auditeurs
Les auditeurs expérimentés peuvent craindre que l'IA ne les rende redondants du fait que la technologie exécute les tâches plus rapidement et plus efficacement.
Toutefois, l'IA améliorera la qualité de l'audit en complétant les auditeurs plutôt qu'en les remplaçant. Les travailleurs seront libérés du traitement des données et pourront consacrer leur temps et développer leurs compétences à des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que l'interprétation des données et la suggestion d'améliorations des processus aux clients.
Cela leur permettra de travailler sur des flux de travail plus gratifiants plutôt que sur des exercices de type "tick and bash" et d'améliorer les relations avec les clients.
En conclusion, comme dans la plupart des secteurs, l'avènement de l'IA est en cours et son impact sur la profession est inévitable. À ce stade précoce, il est difficile de dire quelle forme exacte prendra cette évolution, mais il faut savoir que des changements sont à venir et que les auditeurs tournés vers l'avenir qui peuvent adopter l'IA et d'autres avancées technologiques peuvent s'attendre à un impact positif sur leurs processus et sur la qualité de l'audit, tout en augmentant la probabilité de démontrer la conformité.
