00:04Il y a fait beaucoup parler dans les métiers du chiffre.
00:07Certains y voient une révolution totale, tandis que d'autres y voient une menace.
00:12Pour comprendre vraiment ce qu'elle change dans les métiers de l'audit,
00:17on va faire le point avec mon invité, Manuela Zagba,
00:22expert comptable et commissaire au compte au sein de Dièse.
00:26Manuela, bonjour.
00:27Bonjour Arnaud.
00:28L'IA est souvent décrite comme un outil qui va bouleverser l'audit,
00:33mais les discours aussi entre catastrophisme et triomphalisme.
00:39Alors la première question que j'ai envie de vous poser,
00:41où se situe réellement l'IA dans le domaine de l'audit ?
00:45Alors c'est vrai qu'on entend beaucoup de choses actuellement,
00:49mais à mon avis la réalité est un peu plus utile que ce qu'on entend un petit peu partout.
00:56L'IA ce n'est pas un gadget technologique, ça c'est clair,
00:59et ce n'est pas non plus une révolution.
01:03L'IA aujourd'hui est un accélérateur de l'audit,
01:06notamment dans les phases de préparation.
01:08L'IA est capable de lire, d'analyser, de traiter en quelques heures
01:14ce que des équipes entières d'audit faisaient en plusieurs semaines.
01:18Et ça c'est la réalité.
01:20En revanche, l'IA ne produit pas de vérité absolue.
01:24Une chose est sûre, c'est qu'on a toujours besoin de ce regard humain
01:29pour comprendre un petit peu le contexte.
01:31Et cette distinction, elle est fondamentale,
01:34parce que si la donnée d'entrée n'est pas bonne,
01:37ou si le cadre dans lequel les questions sont posées est totalement flou,
01:42l'IA peut produire une réponse convaincante, mais fausse.
01:45Donc c'est hyper important d'avoir ça en tête
01:48quand on utilise l'IA, l'audit notamment, pour prendre des décisions.
01:52Donc c'est pour ça qu'il faut avoir l'expertise d'un commissaire aux comptes
01:56pour poser les bonnes questions à l'IA.
01:59Tout à fait.
02:00Un autre point qui est important,
02:02parce qu'on entend beaucoup parler d'automatisation,
02:05d'analyse intelligente,
02:08que fait vraiment l'intelligence artificielle aujourd'hui dans les missions d'audit ?
02:12Alors, je vais vous prendre un exemple.
02:15D'une belle PME industrielle française,
02:18dans laquelle un fonds de private equity envisage d'investir.
02:23La due diligence est en cours.
02:25L'IA va principalement aider sur quatre axes.
02:27Le premier, c'est l'analyse et la préparation de la donnée.
02:32Donc on sait qu'avant même de commencer à analyser quoi que ce soit,
02:37on a besoin d'une donnée qui soit propre, cohérente et exploitable.
02:42Dans la vraie vie, ça n'arrive jamais, pour ne pas dire que c'est quand même extrêmement rare.
02:47Les données, elles viennent de trois systèmes différents,
02:50des systèmes comptables, des systèmes de gestion commerciale, des systèmes RH.
02:55Ces données, forcément, elles ont des formats différents.
02:57Elles ont des référentiels qui sont totalement hétérogènes.
03:00Donc l'IA, dans ce cadre, va aider à normaliser, structurer,
03:05pour avoir des formats qui sont totalement cohérents et exploitables.
03:08C'est-à-dire qu'elle va hiérarchiser certaines informations, les structurer ?
03:12Exactement. Et les harmoniser, en fait.
03:15Le deuxième axe, ça va être la revue documentaire.
03:18On a trois ans de contrat, des conventions réglementées,
03:22des factures, des procès-verbaux d'assemblée générale.
03:25L'IA lit très rapidement ces données, elle les synthétise, elle les rapproche
03:32et elle est capable de nous fournir une documentation,
03:35enfin une analyse qui est assez cohérente.
03:38Le troisième point, et à mon avis, c'est là où le changement est vraiment le plus profond,
03:43c'est ce que j'appelle le ciblage des zones de risque.
03:46De quoi s'agit-il ?
03:47Alors, le ciblage des zones de risque, c'est que, historiquement, on audite,
03:51on était plutôt sur des tests, des sondages, des échantillonnages.
03:58Aujourd'hui, avec l'IA, on est capable d'analyser des populations entières de données.
04:03De quelle manière ?
04:04Alors, on injecte, par exemple, plusieurs factures, un volume d'écriture comptable,
04:10voilà, sur trois ans.
04:11On injecte un volume d'écriture comptable à l'IA sur trois ans,
04:15donc ça fait quand même un volume assez massif d'écriture,
04:17et l'IA va analyser, identifier des doublons,
04:21identifier des montants un petit peu atypiques
04:23pour pouvoir ressortir des informations, en fait,
04:27qui peuvent être très importantes,
04:30en tout cas des points sur lesquels l'auditeur, lui, il va aller creuser.
04:34Et à la fin, l'auditeur, il se retrouve avec une carte précise
04:38des analyses qu'il va devoir faire,
04:40et pas, voilà, juste une simple boussole, comme historiquement,
04:44où, voilà, il devait aller chercher un petit peu partout.
04:46Alors, on vient de voir les apports concrets de l'IA.
04:49Est-ce qu'il y a, malgré tout, des pièges à éviter
04:52avec l'intelligence artificielle ?
04:55Oui, et c'est une question très importante,
04:58parce que, pour moi, le piège principal,
05:02c'est ce que j'appelle le faux sentiment de sécurité.
05:04De quoi s'agit-il ?
05:05Donc, ce n'est pas seulement que l'IA se trompe,
05:09parce que ça, on le sait, c'est écrit partout,
05:10l'IA, il y a des erreurs.
05:11Les hallucinations.
05:12Exactement.
05:14Mais, ce faux sentiment de sécurité,
05:17c'est surtout que l'IA va donner l'impression
05:19d'une fiabilité,
05:21d'une, comment dire ça,
05:24d'une...
05:25Une certitude, presque.
05:26Voilà, d'une certitude,
05:28d'une réalité, d'une rapidité,
05:30et d'une intelligence supérieure,
05:32alors même que c'est un programme informatique
05:34qui a besoin de données d'entrée,
05:37de paramétrage,
05:38et du regard humain.
05:39Et pour ça, en fait,
05:41c'est totalement...
05:42Enfin, c'est totalement de la programmation
05:44et du paramétrage humain.
05:46Quand je parle de données d'entrée,
05:48je le disais tout à l'heure,
05:49la mauvaise qualité de données d'entrée
05:51va produire un mauvais résultat dans l'IA.
05:54J'ai un autre exemple
05:56sur ce que j'appelle
05:57les définitions qui ne sont pas partagées.
05:59Des notions comme le chiffre d'affaires,
06:02la marge, l'EBIDA,
06:04le risque exceptionnel,
06:06en plus, avec la nouvelle réglementation,
06:08c'est totalement d'actualité.
06:10Ce sont des notions
06:11qui n'ont pas la même définition
06:12en fonction des organisations.
06:14Donc, selon les modèles
06:15qui ont servi pour entraîner l'IA,
06:17on peut avoir des biais
06:18dans les résultats de nos analyses.
06:20Donc ça, il faut l'avoir en tête.
06:22Après, on a l'intelligence du contexte.
06:25L'IA ne sait pas identifier
06:30s'il y a un contexte spécifique
06:32à prendre en compte
06:33pendant une opération.
06:35Je vais reprendre mon exemple
06:36de la due diligence.
06:38On a chargé les données,
06:40on a trois ans de résultats,
06:42on lui demande un calcul de marge.
06:43La marge est stable sur 12 ans,
06:45très convaincant.
06:46Alors, il y a juste une petite subtilité
06:48qu'on n'a pas dit à l'IA.
06:49Rapidement, parce qu'on arrive
06:49à la fin de cet entretien.
06:51Donc, il y a une toute petite subtilité
06:52qu'on n'a pas dit à l'IA,
06:54c'est que cette marge,
06:56elle a changé de définition
06:57en cours d'année
06:57parce qu'il y a des charges courantes
06:59qui ont été déplacées
07:01et qui ont été capitalisées.
07:03Ça, l'IA ne le voit pas
07:04si on ne lui dit pas.
07:05Et le dernier piège
07:06qui est très important,
07:07auquel on ne pense pas souvent,
07:09c'est l'opacité du traitement
07:11de l'intelligence artificielle.
07:13Donc, aujourd'hui,
07:14il y a un rapport KPMG en 2024
07:16qui a énoncé que 99% des entreprises
07:21allaient utiliser l'IA
07:22pour la production
07:24de leur information financière.
07:25Et ça, comment est-ce qu'on le dit aujourd'hui ?
07:28C'est une vraie question
07:29que se pose en ce moment
07:30notre profession
07:31et à laquelle on commence à répondre.
07:33On va conclure là-dessus.
07:34Merci, Manuela Zagda.
07:36Je rappelle que vous êtes
07:37commissaire au compte chez Dièse.
07:40On termine cette première séquence
07:43et place tout de suite au débat.
07:44On va parler RSE.
07:45Merci, Manuela Zagda.
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