Adopter l’IA

Nous travaillons tous quotidiennement avec des ordinateurs et pourtant, la plupart d’entre nous ne savent pas comment fonctionne une puce ni ce que contient une carte mère. De même, les auditeurs n’ont pas à devenir des spécialistes des algorithmes et de la théorie mathématique formant les bases de l’IA pour apprendre à se servir de l’IA et de ses outils. Si vous souhaitez en savoir plus sur les avantages de l’IA et de l’automatisation, et commencer à utiliser cette technologie dans votre pratique professionnelle, voici des façons de faire pour adopter l’IA.

S’informer et s’instruire

On compte de nombreuses ressources intéressantes pour mieux comprendre l’IA. CPA Canada a sélectionné les documents clés suivants qui sauront aider les CPA à tirer le maximum de l’IA :

• Introduction d’un CPA à l’IA : Ce que vous devez savoir, des algorithmes à l’apprentissage profond;
• Audit axé sur les données : incidence de l’automatisation et de l’IA sur l’audit et le rôle de l’auditeur;
• Mégadonnées et intelligence artificielle – L’avenir de la comptabilité et de la finance;
• Allier éthique et intelligence artificielle : un exercice qui demande beaucoup de réflexion;
• Automatisation des processus par la robotique : Tendance technologique.

À la lecture de ces publications, vous constaterez que l’automatisation et l’IA offrent de nombreux avantages et possibilités aux certificateurs (voir ci-dessous). Développez vos connaissances et renseignez-vous sur les possibilités et les outils d’IA qui existent sur le marché. Découvrez comment d’autres organisations tirent parti de l’IA et si des idées semblables sont envisageables pour votre organisation. Beaucoup de ces notions sont aussi abordées à l’occasion de notre forum annuel sur les technologies.

Demandez à vos clients comment ils mettent en œuvre l’automatisation robotisée des processus et l’IA. Les auditeurs sont tenus de comprendre les systèmes de leurs clients, y compris lorsque les clients ont mis en œuvre l’IA dans leurs processus d’information financière.

Approfondissez vos connaissances en participant à des séminaires et à des webinaires de perfectionnement professionnel; il pourrait s’agir d’un point de départ pour en savoir davantage sur l’IA et des sujets connexes comme l’analyse de données ou l’automatisation. Le certificat en automatisation robotisée des processus donné conjointement par CPA Canada et l’American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) est une autre excellente ressource à consulter.

Trouver les leaders de l’IA au sein de l’entreprise

Trouvez les leaders de l’IA au sein de votre organisation. S’il n’y en a pas, demandez pourquoi. Déterminez qui, au sein de votre organisation, vous aidera à mettre en œuvre des changements concrets et à saisir les occasions que vous ciblez dans le domaine de l’IA. Si personne au sein de votre organisation ne s’y intéresse, joignez-vous à un réseau externe et consultez les intervenants. Quels outils utilisent-ils? Ont-ils des conseils à vous donner?

Découvrir les possibilités d’automatisation

Il est important de comprendre que la mise en œuvre de l’IA s’inscrit dans un virage numérique et n’est pas un processus comportant une seule étape. Une des premières étapes de la mise en œuvre de l’IA consiste à déterminer les occasions d’automatisation et d’analyse. Pensez de façon stratégique! L’idéal est de commencer par les occasions présentant des avantages élevés et nécessitant peu d’efforts. Les processus qui se prêtent à l’automatisation sont de nature uniforme et répétitive et leur automatisation permet d’améliorer rapidement l’efficience et la qualité du travail : par exemple, l’examen des feuilles de calcul, le filtrage et le tri d’informations, l’examen des documents, la saisie manuelle des informations dans les systèmes d’enregistrement et le suivi des processus décisionnels reposant sur des faits et circonstances.

Lorsque vous aurez informatisé vos processus d’audit et obtenu les tableaux et les informations des clients en format électronique, il vous sera plus facile de découvrir les possibilités d’automatisation et d’analyse. Notre publication intitulée Audit axé sur les données : incidence de l’automatisation et de l’IA sur l’audit et le rôle de l’auditeur, préparée conjointement avec l’AICPA, présente en annexe de nombreux exemples de l’usage de l’automatisation et de l’IA dans les audits. Ces exemples vous aideront à cibler d’autres occasions et défis propres à l’usage de l’automatisation et de l’IA dans l’avenir.

Voici quelques exemples de possibilités d’usage de l’automatisation.

Seuil de signification et étendue

L’automatisation robotisée des processus et l’analyse peuvent servir à l’extraction des données de périodes antérieures ou d’états financiers intermédiaires aux fins de la détermination du seuil de signification proposé en fonction d’une fourchette de référence. Les mêmes techniques peuvent être utilisées pour déterminer le seuil de signification dans le cadre d’un audit en continu ou en temps réel. L’automatisation robotisée des processus et l’analyse peuvent servir à détecter des transactions anormales ou des aspects qui n’entrent pas dans le cours normal des activités, ce qui permet de déterminer l’étendue et d’orienter les tests sur les comptes ou les transactions semblant présenter un risque plus important d’anomalies.

Automatisation des procédures

Numérisez des aspects de l’audit et réalisez des gains d’efficience en automatisant les procédures d’audit; les « robots d’audit » pourront ainsi effectuer des tâches répétitives grâce à l’automatisation robotisée des processus. Les robots d’audit peuvent notamment :

• copier des données dans différents dossiers d’audit sans se fatiguer ni faire d’erreurs de saisie;
• effectuer des calculs (généralement ceux qui nécessitent la prise en compte de règles, comme des calculs simples relatifs à l’impôt) afin de déterminer l’exactitude mathématique des états financiers, la cohérence interne ainsi que les liens avec les montants de l’exercice précédent;
• reconstituer les états financiers à partir de données sous-jacentes pour formuler des attentes indépendantes des états financiers aux fins de rapprochement.

Examen de contrats

Le recours à l’automatisation et à l’IA pourrait permettre une réduction considérable du temps consacré à l’examen de contrats importants. En ce qui concerne l’automatisation, la reconnaissance optique de caractères (ROC) pourrait servir à extraire des termes de contrats types pour effectuer des comparaisons et s’assurer qu’aucune modification n’a été apportée, ou pour évaluer les modifications.

En raison de l’évolution des normes comptables, les contrats de location pourraient bénéficier de l’analyse d’un grand volume de données et de l’extraction d’informations sur leurs principales conditions. Les informations contractuelles pourraient être utilisées pour appliquer des procédures de corroboration à la population dans son ensemble ou tout simplement pour déterminer les secteurs plus risqués en vue d’examens et de tests ciblés.

Cerner les possibilités d’utilisation de l’IA

Lorsque vous aurez mis en œuvre l’automatisation de vos audits, ciblez les possibilités d’utilisation de l’IA également. Par exemple, des possibilités intéressantes pour l’utilisation de l’IA sont les tâches qui vous obligent à rechercher des tendances des données ou à procéder à des vérifications dans de grands volumes de données qui seraient difficiles ou longues à réaliser pour un humain (par exemple, au-delà d’une date donnée ou d’un certain nombre, pourcentage, examen réciproque ou regroupement géographique, pris individuellement ou ensemble).

De plus, songez à l’acquisition de données et aux processus de normalisation visant à acquérir des données de différents clients dans un format uniforme. Les outils d’IA pourraient être plus faciles à mettre en œuvre si les données étaient obtenues dans un format uniforme et structuré, client après client, année après année.

Commencez par mettre en œuvre des processus d’IA à petite échelle puis, à l’aide de votre jugement professionnel, évaluez les résultats. Nous présentons ci-dessous quelques exemples de possibilités d’utilisation de l’IA dans l’audit. Consultez la publication pour connaître d’autres occasions et défis qui peuvent se présenter lors de la mise en œuvre de l’IA.

Compréhension de l’entité et évaluation des risques

Les techniques de traitement du langage naturel permettent à un outil d’IA d’examiner les informations publiques et non publiques obtenues par les techniques d’automatisation robotisée des processus. Grâce aux techniques de traitement du langage naturel, l’auditeur pourrait numériser le rapport annuel d’une entité ainsi que ses dépôts réglementaires, transcriptions téléphoniques avec les investisseurs, sites Web, actes d’association et procès-verbaux de réunions, puis obtenir un sommaire cohérent de l’entreprise, de son objet et de son profil de risque.

• En s’appuyant sur la connaissance de clients et de secteurs d’activité semblables, l’outil d’IA pourrait suggérer des critères de risque pertinents, comme des anomalies courantes détectées pour des postes précis d’états financiers, des aspects ciblés par les analystes ou des développements comptables.
• Un outil d’IA peut examiner et résumer de nombreux éléments pour l’auditeur : procès-verbaux des réunions du conseil d’administration, rapports d’audit interne, transactions importantes et inhabituelles, questions juridiques, humeur du marché / du client / des employés à partir de courriels, plaintes de clients, nouvelles, médias sociaux et séances de clavardage en ligne.

Estimations

L’évaluation des estimations de la direction est un aspect essentiel et complexe de tout audit qui fait largement appel au jugement de l’auditeur. Toutefois, dans certains cas, la direction peut proposer une estimation dans le cadre du processus d’audit pour laquelle il est possible d’utiliser l’IA. En général, les techniques d’audit traditionnelles utilisées pour vérifier les estimations se classent dans l’une des trois catégories suivantes (ou une combinaison des trois) :

• réexécution du processus de la direction;
• tests rétrospectifs;
• élaboration d’une estimation indépendante.

Pour réaliser des variantes de ces techniques, il est possible d’adopter un mélange d’automatisation et d’IA.

Pour estimer, par exemple, la probabilité de non-remboursement d’un débiteur ou d’une provision pour créances douteuses, la direction a établi un taux relatif à la probabilité de défaillance attendue. En utilisant l’apprentissage machine, l’équipe d’audit pourrait construire un modèle indépendant afin de prédire cette probabilité en se fondant sur l’historique de radiation des créances douteuses. Une fois le modèle construit, il pourrait être formé de nouveau chaque année en fonction des pertes réelles.
Cette estimation indépendante pourrait être réalisée pour chaque prêt individuel (ou par portefeuille ou type de prêt), puis comparée au résultat de l’estimation de la direction. L’outil d’IA pourrait également être formé pour intégrer d’autres facteurs observables et pertinents, comme :

• les fluctuations des taux d’intérêt;
• la qualité du crédit des clients;
• le cours des actions;
• les modalités contractuelles;
• les mises en chantier;
• le taux de chômage.

Grâce à l’inclusion de ces facteurs, il serait également possible d’estimer de manière indépendante la perte attendue pour ensuite la comparer avec l’estimation du client.

L’équipe d’audit devrait tout de même soumettre les données sous-jacentes ainsi que la méthodologie de la direction à des procédures d’audit, mais un modèle d’apprentissage automatique fournirait une estimation plus exhaustive de la probabilité de défaillance. Les renseignements recueillis dans les différents secteurs d’activité et les différentes régions pourraient également servir à l’auditeur si le client souhaite établir la provision au titre des pertes attendues pour chaque client.

Rapport

Un outil d’IA pourrait compiler et analyser le résumé des anomalies corrigées ou non et le résumé des déficiences des contrôles regroupées. Par exemple, un outil d’IA pourrait cibler et regrouper les ajustements comptabilisés et les déficiences de contrôle afin de déterminer s’il existe des dénominateurs communs ou des aspects de l’audit particuliers qui nécessitent une évaluation supplémentaire. L’auditeur pourrait ensuite examiner cette évaluation.

Là encore, ces exemples ne sont pas exhaustifs, mais visent à vous aider à amorcer une réflexion sur l’automatisation et l’IA ainsi que sur les possibilités qui s’offrent à vous dans vos audits. Lorsque vous serez prêt à aller de l’avant, découvrez les outils d’automatisation et d’IA qui sont offerts sur le marché, établissez des liens avec les chefs de file du secteur, cherchez les possibilités d’utilisation de l’IA et de l’automatisation, et obtenez les informations pertinentes nécessaires pour commencer à mettre en œuvre vos projets d’IA et d’automatisation.

Prochaines étapes

Obtention d’autres ressources sur la technologie

Vous voulez en apprendre plus sur d’autres technologies? CPA Canada a des ressources supplémentaires sur les TI pour vous aider : chaîne de blocs, cryptoactifs, analyse de données, IA, automatisation robotisée des processus et d’autres sujets y sont abordés. Consultez notre page de ressources sur les technologies.

Poursuivons la conversation

Avez-vous commencé à mettre en œuvre l’automatisation et l’IA dans vos processus? Quelles autres possibilités avez-vous établies pour vos audits? Je vous invite à publier vos commentaires ci-dessous ou à m’écrire directement.

Conversations sur la qualité de l’audit se veut un forum d’échange concernant les faits et problèmes nouveaux survenant à l’international en matière de qualité de l’audit et leur incidence au Canada.

Avertissement

Les opinions et les points de vue exprimés dans cet article sont ceux de l’auteure et ne représentent pas nécessairement ceux de CPA Canada.