Lorsque le cabinet comptable Big Four EY a test\u00e9 plus t\u00f4t cette ann\u00e9e un syst\u00e8me d\u2019intelligence artificielle con\u00e7u pour reconna\u00eetre la fraude sur les comptes de certains de ses clients d\u2019audit britanniques, les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 frappants.<\/p>\n
Selon Kath Barrow, associ\u00e9e directrice de l’assurance chez EY au Royaume-Uni et en Irlande, le nouveau syst\u00e8me a d\u00e9tect\u00e9 des activit\u00e9s suspectes dans deux des dix premi\u00e8res soci\u00e9t\u00e9s contr\u00f4l\u00e9es. Les clients ont ensuite confirm\u00e9 que les deux cas \u00e9taient des fraudes.<\/p>\n
Ce premier succ\u00e8s illustre pourquoi certains acteurs du secteur estiment que l\u2019IA a un grand potentiel pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de l\u2019audit et r\u00e9duire la charge de travail. La capacit\u00e9 des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l\u2019IA \u00e0 ing\u00e9rer et analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pourrait, esp\u00e8rent-ils, fournir un nouvel outil puissant pour alerter les auditeurs des signes d\u2019actes r\u00e9pr\u00e9hensibles et d\u2019autres probl\u00e8mes.<\/p>\n
Pourtant, les auditeurs sont fortement en d\u00e9saccord sur la mesure dans laquelle ils peuvent s\u2019appuyer sur une technologie qui n\u2019a pas encore \u00e9t\u00e9 largement test\u00e9e et qui est souvent mal comprise. <\/p>\n
Certains cabinets d\u2019audit doutent que les syst\u00e8mes d\u2019IA puissent recevoir suffisamment d\u2019informations de haute qualit\u00e9 pour d\u00e9tecter de mani\u00e8re fiable les multiples formes potentielles de fraude. Il existe \u00e9galement certaines inqui\u00e9tudes concernant la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es, si les auditeurs utilisent des informations confidentielles sur les clients pour d\u00e9velopper l\u2019IA.<\/p>\n
Ces questions signifient qu’il existe de nettes diff\u00e9rences d’approche entre les grands cabinets d’audit du Royaume-Uni. Bien qu’EY ait refus\u00e9 de r\u00e9v\u00e9ler les d\u00e9tails de son logiciel ou la nature des fraudes d\u00e9couvertes, Barrow a d\u00e9clar\u00e9 que les r\u00e9sultats sugg\u00e9raient que la technologie avait des \u00ab jambes \u00bb pour l’audit.<\/p>\n
\u00abCela semble \u00eatre quelque chose que nous devrions d\u00e9velopper ou explorer\u00bb, a-t-elle d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n
Cependant, Simon Stephens, responsable de l’IA pour l’audit et l’assurance chez Deloitte au Royaume-Uni, un autre des quatre grands cabinets d’audit, a soulign\u00e9 que les fraudes \u00e9taient relativement rares et avaient tendance \u00e0 diff\u00e9rer les unes des autres. Cela signifierait qu\u2019il n\u2019y avait pas n\u00e9cessairement de mod\u00e8les r\u00e9v\u00e9lateurs que les syst\u00e8mes d\u2019IA pourraient d\u00e9tecter.<\/p>\n
\u00ab Les fraudes sont. . . unique et chacune est perp\u00e9tr\u00e9e d\u2019une mani\u00e8re l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rente \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Stephens. “Par nature, ils sont con\u00e7us pour contourner les mesures de protection gr\u00e2ce \u00e0 de nouvelles utilisations de la technologie ou \u00e0 l’exploitation de nouvelles faiblesses, et l’IA ne fonctionne pas bien dans ce domaine pour le moment.”<\/p>\n
Les r\u00e9gulateurs auront probablement le dernier mot sur la mani\u00e8re dont la technologie peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e. Jason Bradley, responsable de la technologie d’assurance au Financial Reporting Council du Royaume-Uni, l’organisme de surveillance de l’audit, a d\u00e9clar\u00e9 que l’IA pr\u00e9sentait des opportunit\u00e9s pour \u00ab soutenir une qualit\u00e9 et une efficacit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9es de l’audit \u00bb si elle \u00e9tait utilis\u00e9e de mani\u00e8re appropri\u00e9e.<\/p>\n
Mais il a pr\u00e9venu que les entreprises auraient besoin de l’expertise n\u00e9cessaire pour garantir que les syst\u00e8mes fonctionnent selon les bonnes normes. \u00ab \u00c0 mesure que l\u2019utilisation de l\u2019IA se d\u00e9veloppe, les auditeurs doivent avoir les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour critiquer les syst\u00e8mes d\u2019IA, s\u2019assurer que l\u2019utilisation des r\u00e9sultats est pr\u00e9cise et qu\u2019ils sont capables de d\u00e9ployer des outils de mani\u00e8re conforme aux normes \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n
Alors que les logiciels d\u2019audit traditionnels doivent savoir quels mod\u00e8les de donn\u00e9es indiquent une fraude ou d\u2019autres probl\u00e8mes, les syst\u00e8mes d\u2019IA sont form\u00e9s pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019apprentissage automatique et aux donn\u00e9es de plusieurs cas d\u2019inconduite connus. Au fil du temps, ils devraient s\u2019am\u00e9liorer \u00e0 mesure qu\u2019ils accumulent de l\u2019exp\u00e9rience.<\/p>\n
La technologie pourrait \u00eatre particuli\u00e8rement utile si elle r\u00e9duit la charge de travail des auditeurs. Les entreprises du monde entier ont du mal \u00e0 former et \u00e0 recruter du personnel. Cela pourrait \u00e9galement contribuer \u00e0 \u00e9lever les normes : ces derni\u00e8res ann\u00e9es, les auditeurs ont n\u00e9glig\u00e9 de graves probl\u00e8mes financiers qui ont provoqu\u00e9 l’effondrement d’entreprises, notamment le sous-traitant Carillion, le d\u00e9taillant BHS et la cha\u00eene de caf\u00e9s P\u00e2tisserie Valerie.<\/p>\n
L’exp\u00e9rience d’EY, selon Barrow, utilisait un outil d’apprentissage automatique qui avait \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur \u00ab de tr\u00e8s nombreux stratag\u00e8mes frauduleux \u00bb, tir\u00e9 \u00e0 la fois d’informations accessibles au public et de cas ant\u00e9rieurs dans lesquels l’entreprise avait \u00e9t\u00e9 impliqu\u00e9e. Alors que les logiciels existants et largement utilis\u00e9s recherchent les transactions suspectes, EY a d\u00e9clar\u00e9 que son syst\u00e8me assist\u00e9 par IA \u00e9tait plus sophistiqu\u00e9. Il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 pour rechercher les transactions g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9es pour dissimuler les fraudes, ainsi que les transactions suspectes elles-m\u00eames. Il a d\u00e9tect\u00e9 les deux stratag\u00e8mes de fraude chez les 10 clients initiaux car il y avait des sch\u00e9mas similaires dans les donn\u00e9es de formation, a indiqu\u00e9 la soci\u00e9t\u00e9.<\/p>\n
“Tout ce qu’il fait, c’est dire : c’est quelque chose que vous devriez explorer plus en profondeur”, a d\u00e9clar\u00e9 Barrow \u00e0 propos du syst\u00e8me d’IA, qu’elle a d\u00e9crit comme un “copilote” pour les auditeurs. “Cela concentre nos efforts pour mieux comprendre.”<\/p>\n
Pourtant, d\u2019autres entreprises doutent que les syst\u00e8mes d\u2019IA soient suffisamment intelligents pour d\u00e9tecter les fraudes sophistiqu\u00e9es. KPMG UK, un autre auditeur des Big Four, a fait \u00e9cho aux pr\u00e9occupations de Stephens chez Deloitte.<\/p>\n
\u00ab La fraude, de par sa nature, est impr\u00e9visible et il est donc difficile d’utiliser des cas de fraude connus pour former des mod\u00e8les d’apprentissage automatique \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 KPMG.<\/p>\n
Stephens a reconnu que la technologie avait son utilit\u00e9 en mati\u00e8re d’audit. Mais il lui voyait un r\u00f4le bien plus limit\u00e9. \u00ab L\u2019IA peut automatiser certaines des t\u00e2ches les plus banales et reproductibles et permet \u00e0 nos auditeurs de se concentrer sur les domaines pr\u00e9sentant le plus grand risque \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n
Deloitte limite actuellement l’utilisation de l’IA \u00e0 des t\u00e2ches moins complexes, fournissant des instructions claires sur les types d’anomalies \u00e0 rechercher dans les comptes de l’entreprise.<\/p>\n
Selon Stephens, l’un des probl\u00e8mes \u00e9tait qu’une entreprise pouvait consid\u00e9rer ses donn\u00e9es financi\u00e8res d\u00e9taill\u00e9es comme des informations exclusives. Cela rendrait difficile l\u2019utilisation de ces informations priv\u00e9es pour former un syst\u00e8me qui auditerait ensuite une autre entreprise.<\/p>\n
\u00ab Quiconque d\u00e9veloppe l\u2019IA doit en \u00eatre conscient \u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n
Barrow a reconnu qu’il y avait des d\u00e9fis. Elle a d\u00e9clar\u00e9 qu’il \u00e9tait essentiel que les auditeurs comprennent comment fonctionnait le codage du syst\u00e8me d’IA, la signification r\u00e9elle des r\u00e9sultats qu’il produisait et la nature des donn\u00e9es qui avaient \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour le former.<\/p>\n
\u00ab Nous devons le compl\u00e9ter avec . . . appliquer la lentille du scepticisme de l’auditeur, afin que nous puissions \u00eatre clairs que cela est adapt\u00e9 \u00e0 l’objectif \u00bb, a-t-elle d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n
Elle a \u00e9galement reconnu le probl\u00e8me li\u00e9 \u00e0 l\u2019utilisation d\u2019informations exclusives d\u2019entreprise pour former des syst\u00e8mes d\u2019IA. Mais elle a d\u00e9clar\u00e9 qu’il y avait suffisamment d’informations accessibles au public pour compl\u00e9ter le travail d’EY et fournir une formation significative pour les syst\u00e8mes d’IA de l’entreprise. <\/p>\n
“La technologie est d\u00e9j\u00e0 largement appliqu\u00e9e pour nous aider \u00e0 \u00e9valuer et \u00e0 identifier les risques”, a d\u00e9clar\u00e9 Barrow. “L’IA sera de plus en plus un autre outil \u00e0 notre disposition pour y parvenir.”<\/p>\n<\/div>\n