6 Cas d'utilisation de l'IA pour les auditeurs internes

Les fonctions d’audit interne subissent une pression croissante pour faire davantage avec des ressources limitées. Les paysages de risques s’élargissent, les exigences réglementaires augmentent et les parties prenantes attendent des informations plus rapides et plus approfondies. L’intelligence artificielle offre aux auditeurs internes des outils pratiques pour répondre à ces exigences. Voici six façons concrètes dont l’IA est appliquée aujourd’hui à l’audit interne.

1. Surveillance continue des transactions

Les audits internes traditionnels reposent sur des examens périodiques et un échantillonnage statistique. L’IA permet d’évoluer vers une surveillance continue, où les algorithmes analysent 100 % des transactions en temps réel ou quasi-réel.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être entraînés pour reconnaître les modèles de transactions normaux et signaler les écarts. Les montants de paiement inhabituels, les relations atypiques avec les fournisseurs, les transactions effectuées en dehors des heures de bureau et les paiements en double peuvent tous être détectés automatiquement. Cette approche fait passer l’audit interne d’une posture réactive, détectant les problèmes après coup, à une posture proactive qui identifie les risques à mesure qu’ils apparaissent.

Le volume de données dans les entreprises modernes rend la surveillance continue impossible sans automatisation. L'IA gère l'échelle et les auditeurs concentrent leur expertise sur l'enquête sur les éléments signalés et l'évaluation de leur importance.

2. Détection et prévention de la fraude

La détection de fraude est l’une des applications les plus matures de l’IA dans l’audit interne. Les modèles d’apprentissage automatique excellent dans l’identification de modèles que les humains auraient du mal à détecter sur de grands ensembles de données.

L'IA peut analyser les notes de frais à la recherche d'indicateurs de fraude tels que les dépenses rondes, les numéros de reçus séquentiels, les soumissions le week-end et les montants juste en dessous des seuils d'approbation. Dans la comptabilité fournisseurs, les modèles peuvent identifier les fournisseurs fictifs en analysant les chevauchements d'adresses avec les dossiers des employés, les modèles de paiement et l'absence de caractéristiques typiques des fournisseurs.

La puissance de l’IA dans la détection des fraudes réside dans sa capacité à apprendre et à s’adapter. À mesure que de nouveaux stratagèmes frauduleux apparaissent, les modèles peuvent être recyclés pour reconnaître les modèles mis à jour. Cette adaptabilité constitue un avantage significatif par rapport aux systèmes statiques basés sur des règles.

3. Évaluation des risques et planification de l'audit

L’IA peut améliorer le processus d’évaluation des risques qui détermine la planification des audits. En analysant les données de l'ensemble de l'organisation, notamment les transactions financières, les mesures opérationnelles, les dossiers de conformité et les données externes, les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les domaines à risque élevé.

Le traitement du langage naturel peut analyser les mises à jour réglementaires, les rapports du secteur et les communications internes pour signaler les risques émergents. Les modèles prédictifs peuvent estimer la probabilité et l'impact potentiel de divers scénarios de risque, aidant ainsi les responsables de l'audit à allouer des ressources aux domaines les plus importants.

Cette approche de l'évaluation des risques basée sur les données complète le jugement professionnel avec des preuves quantitatives, ce qui donne lieu à des plans d'audit mieux ciblés et plus défendables.

4. Analyse des documents et revue des contrats

Les auditeurs internes examinent fréquemment les contrats, les politiques et les documents réglementaires. Le traitement du langage naturel basé sur l’IA peut accélérer considérablement ce travail.

Les outils peuvent extraire les conditions clés des contrats, telles que les conditions de paiement, les clauses de renouvellement, les plafonds de responsabilité et les obligations de conformité. Ils peuvent comparer les conditions contractuelles aux politiques de l’entreprise ou aux exigences réglementaires et signaler les écarts. Pour les audits de portefeuilles de baux, d’accords d’approvisionnement ou de contrats de revenus, cette fonctionnalité permet de gagner un temps considérable.

L’IA peut également analyser les politiques et procédures internes pour identifier les lacunes, les incohérences ou les dispositions obsolètes. Cela prend en charge les examens de gouvernance et aide les organisations à maintenir une documentation actuelle et efficace.

5. Automatisation des feuilles de travail

La préparation des feuilles de travail est l’un des aspects les plus chronophages de l’audit interne. Les outils d'IA peuvent automatiser certaines parties de ce processus en extrayant les données des systèmes sources, en effectuant des analyses standard et en générant des projets de documentation.

Par exemple, l’IA peut extraire des données de balance de vérification, effectuer des procédures analytiques, comparer les résultats de la période en cours aux périodes et budgets précédents et documenter les résultats dans un format standardisé. Les auditeurs examinent et affinent les résultats plutôt que de tout créer à partir de zéro.

Cette automatisation réduit le temps consacré à la documentation de routine et permet aux auditeurs de consacrer davantage d'efforts aux aspects de leur travail qui nécessitent beaucoup de jugement, comme l'évaluation de l'importance des constatations et l'élaboration de recommandations.

6. Analyse de données pour les tests de contrôle

Les analyses basées sur l'IA transforment la façon dont les auditeurs internes testent les contrôles. Plutôt que de sélectionner des échantillons et de tester des transactions individuelles, les auditeurs peuvent utiliser l’IA pour analyser des populations entières et évaluer l’efficacité des contrôles sur toutes les activités.

Pour les contrôles d'accès, l'IA peut analyser les autorisations des utilisateurs sur les systèmes et identifier les conflits de séparation des tâches. Pour les contrôles financiers, les modèles peuvent vérifier que les flux de travail d'approbation ont été suivis pour chaque transaction, et pas seulement pour un échantillon. Pour les contrôles informatiques, l'IA peut surveiller les journaux système pour détecter les tentatives d'accès non autorisées ou les modifications de configuration.

Cette approche globale des tests de contrôle offre une plus grande assurance que les méthodes d’échantillonnage traditionnelles. Il génère également des données plus riches à rendre compte aux comités d'audit et à la direction, renforçant ainsi la crédibilité et l'influence de la fonction d'audit interne.

Aller de l'avant

L’adoption de l’IA ne nécessite pas que les équipes d’audit interne deviennent des data scientists. De nombreux outils sont conçus pour les utilisateurs professionnels et s'intègrent aux flux de travail d'audit existants. La clé est de commencer par des cas d’utilisation spécifiques à forte valeur ajoutée, de renforcer la confiance grâce à des victoires précoces et d’élargir progressivement la portée du travail d’audit assisté par l’IA. Les auditeurs internes qui adoptent ces outils apporteront plus de valeur, identifieront davantage de risques et fonctionneront plus efficacement.