État des Lieux de l’Audit Financier

L’audit financier traditionnel repose sur l’analyse manuelle des données financières, une approche qui, bien que fiable, est de plus en plus considérée comme limitée face à la complexité croissante des transactions commerciales. En effet, outre les limitations humaines relatives aux délais de collecte et de traitement de grandes quantités de données, les principales diligences de contrôle des auditeurs restent centrées sur des travaux de vérifications et de documentations linéaires, souvent basées sur les travaux de l’année précédente.

Un constat qui s’applique aussi bien à l’approche anglo-saxonne, qu’à la profession de commissaire aux comptes française.

Face à cela, l’avènement de l’IA offre des possibilités inédites d’analyse en profondeur et de traitement automatique des données, promettant une révolution dans la précision et l’efficacité des audits. En effet, l’audit moderne ou « futuriste » devrait permettre l’intégration des analyses de données continues, d’utiliser la technologie cloud à son plein potentiel et de s’appuyer sur l’IA pour générer des recommandations personnalisées et spécifiques aux enjeux rencontrés. Des perspectives qui marquent, aujourd’hui, une évolution significative vers une approche plus dynamique et adaptative.

L’Audit aux États-Unis et en France

Aux États-Unis, l’adoption rapide des technologies d’IA dans l’audit se manifeste par l’intégration de systèmes d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive, permettant une identification plus rapide des risques financiers et une meilleure personnalisation des services d’audit.

Cependant, cette adoption, bien plus rapide qu’en Europe, reste entravée par des considérations éthiques et techniques, quant à la maîtrise des données, à leur confidentialité et à l’assimilation des modèles de langage (LLM)[1] par les différents acteurs du marché américain.

En France, bien que l’intérêt pour ces technologies soit marqué, en atteste les différentes actions portées par la CNCC[2] et le CSOEC[3], le rythme d’adoption est plus mesuré, en partie à cause d’une réglementation (AI Act, RGPD, etc.) plus stricte et d’une approche traditionnelle plus ancrée dans la profession.

Technologies IA Génératives (ChatGPT, Gemini, Mistral, etc.) et leur impact sur l’Audit

L’incorporation du big data, de l’IA et du machine learning dans l’écosystème de l’audit financier souligne la volonté croissante de la profession et des instances, de tendre vers des audits plus efficaces et orientés données.

De plus, l’utilisation de l’IA à travers les diligences d’audit devrait permettre de dépasser la simple automatisation des tâches répétitives. Elle ouvre des perspectives en matière d’analyse prédictive et de modélisation des risques financiers, en offrant ainsi une compréhension plus profonde des organisations auditées. Cela inclut notamment la détection des fraudes, l’analyse des tendances de marché, et la personnalisation de recommandations financières porteuses de valeur ajoutée pour les cabinets.

Cette technologie recentre, en conséquence, les travaux d’analyse du commissaire aux comptes sur des aspects plus profonds et pertinents des processus sources de la donnée financière, répondant par la même aux attentes croissantes des clients en matière de qualité et de valeur ajoutée des missions d’audit.

Défis et opportunités pour la profession en France

Pour autant tel que cela a déjà été évoqué, la transition vers un audit enrichi par l’IA présente des défis en termes :

• La formation et les outils :

Les cabinets d’audit devraient s’investir dans la formation de leurs équipes sur les nouvelles technologies et dans l’acquisition d’outils technologiques à base d’IA pour garantir leur plus-value métier.

• Le développement et l’adoption d’une méthodologie d’audit moderne :

Passer d’une pratique d’audit traditionnelle à une pratique modernisée nécessite une refonte de la méthodologie d’audit, intégrant à bon escient les technologies émergentes (IA, Blockchain, Machine Learning, Big Data, etc.) pour maximiser l’efficacité et la qualité des travaux d’audit.

• La gestion du changement :

L’adoption de nouvelles technologies et méthodologies d’audit est un défi majeur qui nécessite une gestion du changement efficace, impliquant l’adhésion des équipes et une approche organisée du changement, par la promotion d’une culture de l’innovation au sein de toute la profession.

• Orientation vers la technologie:

L’audit du futur doit être résolument orienté vers la technologie, exploitant l’IA, l’automatisation, et l’analyse de données pour améliorer la qualité du travail et apporter une plus grande valeur ajoutée aux clients.

• La conformité réglementaire :

L’adaptation des cadres réglementaires doit permettre de faciliter l’innovation tout en protégeant les données des clients et en répondant aux exigences des normes d’exercice de la profession.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’audit financier est inévitable et représente une évolution majeure pour la profession. En s’inspirant des pratiques américaines et en adaptant ces innovations au contexte français, les auditeurs français peuvent devenir des leaders dans l’application de ces technologies avancées.

Tout reste à faire !

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[1] Un modèle LLM, ou Modèle de Langage à Long Terme, est un type d’intelligence artificielle qui est formé 
pour comprendre et générer du texte. 
Il apprend à partir d’une grande quantité de données textuelles et utilise cette connaissance pour prédire la suite 
d’une séquence de mots.

En termes simples, imaginez que vous lisez une phrase et essayez de deviner le mot suivant. C’est exactement ce que fait un modèle LLM, mais à une échelle beaucoup plus grande et plus complexe.

[2] Compagnie Nationale des Commissaires aux Comptes

[3] Conseil Supérieur de l’Ordre des Experts-Comptables