L'audit interne est à la croisée des chemins.
Pendant des décennies, les auditeurs internes ont été les garants de l'assurance des entreprises : ils ont évalué les contrôles internes, atténué les risques et donné des assurances aux conseils d'administration et aux dirigeants. Mais le sol sous lequel ils évoluent est en train de changer. L'explosion de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et des outils génératifs tels que ChatGPT transforment non seulement le fonctionnement des organisations, mais aussi la manière dont elles sont contrôlées et gouvernées.
Cette nouvelle réalité exige plus qu'une rigueur procédurale. Elle exige un personnel qui maîtrise les données, qui est sensible à l'IA et qui est capable de parler le langage de la transformation numérique. Pour les responsables de l'audit interne (CAE) et les dirigeants de l'audit, le défi est clair : comment s'assurer que votre équipe ne se contente pas de suivre - mais qu'elle est à la pointe ?
Les nouvelles compétences des auditeurs internes
Les auditeurs internes modernes doivent acquérir un ensemble de compétences plus large et plus technique. En particulier, trois domaines apparaissent comme non négociables :
- Sensibilisation à l'IA et à l'apprentissage automatique
- Outils d'ingénierie rapide et d'IA générative
- Maîtrise des données et réflexion analytique
Nous allons décomposer chacun d'entre eux et donner des conseils pratiques pour les intégrer dans votre fonction d'audit.
1. L'IA et l'apprentissage automatique : De la boîte noire à l'actif stratégique
L'IA n'est pas seulement un outil d'efficacité du back-office - elle est de plus en plus au cœur de la stratégie de l'entreprise. De la détection des fraudes à l'analyse prédictive, les organisations intègrent l'IA dans leurs opérations. Les auditeurs internes doivent acquérir une connaissance pratique de ces systèmes, non pas pour les coder, mais pour les auditer et les remettre en question de manière efficace.
Compétence clé : Les auditeurs doivent comprendre les étapes du cycle de vie de l'IA/ML, les pratiques d'approvisionnement en données, les principes de gestion du risque de modèle et les considérations éthiques telles que la partialité et l'équité.
Exemple concret : Dans une grande banque européenne, l'équipe d'audit interne s'est associée au département de science des données pour examiner la manière dont les modèles de risque de crédit étaient déployés à l'aide de l'apprentissage automatique. Pour ce faire, les auditeurs devaient comprendre les notions d'apprentissage supervisé, d'overfitting et de dérive des données - pas au niveau d'un doctorat, mais suffisamment pour poser des questions difficiles et évaluer les contrôles.
Mesure à prendre par les ECA : Organiser régulièrement des sessions "AI 101" et inviter les scientifiques des données internes à organiser des déjeuners avec l'équipe d'audit. Cela permet de renforcer la compréhension interfonctionnelle et d'encourager la collaboration entre les auditeurs et les propriétaires de données.
2. Prompt Engineering : Mettre l'IA générative au service de l'audit
Les outils d'IA générative tels que ChatGPT, Claude et Gemini sont déjà en train de remodeler le travail de connaissance, et l'audit interne ne fait pas exception à la règle. Mais pour libérer de la valeur, les auditeurs doivent apprendre à utiliser ces outils avec compétence. Cela signifie qu'ils doivent maîtriser l'ingénierie d'aide : l'art et la science de créer des données d'entrée qui produisent des données de sortie précises et exploitables.
Compétence clé : Prompt engineering aide les auditeurs à utiliser des outils d'IA pour des tâches telles que le résumé des politiques, la génération de scripts d'audit et l'analyse de grands ensembles de données textuelles (par exemple, des contrats ou des courriels). C'est un multiplicateur de productivité - s'il est utilisé de manière responsable.
Exemple concret : Une entreprise technologique figurant au palmarès Fortune 500 a créé un "Prompt Playbook for Auditors" qui comprend des modèles pour la rédaction de rapports d'audit, l'identification d'anomalies dans les réponses aux enquêtes ouvertes et le résumé des changements réglementaires. Le résultat ? Un gain de temps de 40 % pour certaines activités de reporting.
Mesure à prendre par les ECA : Intégrer la connaissance de l'IA dans les programmes de formation interne. Encourager les auditeurs à expérimenter les outils dans des environnements de type "bac à sable" et élaborer des lignes directrices éthiques pour l'utilisation de l'IA, y compris une validation appropriée et une supervision humaine.
3. Maîtrise des données : Transformer les données en connaissances
La maîtrise des données est sans doute la compétence la plus fondamentale de l'ère numérique. Il ne s'agit pas seulement d'utiliser Excel ou Power BI, mais de comprendre quelles questions poser, comment interroger les sources de données et comment interpréter les résultats.
Compétences clés : Les auditeurs doivent être à l'aise avec l'interrogation de données de base (par exemple, SQL), la visualisation de données et la narration à l'aide de données. Tout comme les connaissances financières étaient autrefois un prérequis pour les auditeurs, les connaissances en matière de données sont désormais indispensables.
Exemple concret : Chez un fournisseur de soins de santé basé aux États-Unis, les auditeurs internes ont utilisé des outils de visualisation des données pour cartographier les tendances en matière d'anomalies de facturation des patients. En intégrant des tableaux de bord simples dans leur travail sur le terrain, l'équipe a découvert des schémas que les méthodes d'échantillonnage traditionnelles n'auraient pas détectés.
Mesures à prendre par les CAE : Élaborer un cadre de compétences en matière de données à plusieurs niveaux. Tous les auditeurs n'ont pas besoin d'être des scientifiques des données, mais tous devraient être en mesure d'utiliser et de remettre en question les données produites. Envisagez des programmes de certification comme le Data Literacy Project ou des modules personnalisés proposés par des associations professionnelles.
Stratégies pour les EAC : Construire une culture de l'apprentissage continu
La mise à niveau n'est pas une initiative ponctuelle, c'est un changement d'état d'esprit. Voici comment les responsables de l'audit peuvent intégrer cette évolution dans l'ADN de la fonction :
- Créer des parcours d'apprentissage : Élaborer des feuilles de route de formation personnalisées pour chaque auditeur en fonction de ses compétences actuelles et de ses futures fonctions. Utilisez une combinaison d'ateliers internes, de cours externes et d'apprentissage par les pairs.
- Encourager l'innovation : Reconnaissez les auditeurs qui expérimentent de nouveaux outils et de nouvelles techniques et qui partagent leurs connaissances avec l'ensemble de l'équipe. Les prix de l'innovation ou les badges numériques peuvent renforcer le moral et la motivation.
- Recruter pour la curiosité : Lors du recrutement, privilégiez les candidats qui font preuve de curiosité numérique et d'une volonté d'apprendre plutôt que d'une expertise technique approfondie. Les responsables d'audit d'aujourd'hui ont besoin de "personnes qui apprennent" et non de "personnes qui savent".
- S'aligner sur la stratégie numérique de l'entreprise : Travailler en étroite collaboration avec les équipes informatiques, de gouvernance des données et d'innovation pour s'assurer que l'audit reste en phase avec les efforts de transformation de l'entreprise. Cela permet aux auditeurs de comprendre le "pourquoi" des changements technologiques, et pas seulement le "quoi".
Conclusion : L'avenir n'est pas optionnel
Alors que les organisations adoptent l'IA et la prise de décision fondée sur les données, l'audit interne doit évoluer sous peine d'être dépassé. Mais il ne s'agit pas d'une histoire de remplacement - c'est une histoire d'autonomisation.
Les auditeurs du futur ne se contenteront pas de cocher des cases, ils seront des conseillers avisés qui aideront les organisations à naviguer dans l'incertitude en faisant preuve de perspicacité, d'intégrité et d'intelligence.
En investissant dès aujourd'hui dans la maîtrise de l'IA, l'ingénierie prompte et la maîtrise des données, les CAE préparent l'avenir de la profession et élèvent la valeur stratégique de l'audit interne pour les années à venir.
