Améliorer l’audit interne en France avec l’analyse des données

Sur le site de l’Institut Français de l’audit interne, les formations se multiplient pour apprendre à manipuler les données. Pourtant, l’analyse des données, ou “data analytics”, n’est pas nouvelle dans le monde de l’audit et du contrôle. C’est en fait l’automatisation de leur analyse qui est en train de révolutionner l’audit interne et la conformité.

Les technologies de gestion des audits permettent en effet la centralisation des données, pour plus d’exhaustivité. Elles aident donc aussi les auditeurs et auditrices internes à formuler des recommandations à haute valeur ajoutée. L’IA encourage ainsi les sociétés françaises à produire un nouveau modèle de gestion des risques en entreprise.
Comment améliorer l’audit interne ?
“Réussir” son audit est une préoccupation pour de nombreuses entreprises françaises. Quelques éléments se révèlent indispensables pour optimiser son audit interne :

– formaliser une procédure valable pour toutes les personnes amenées à auditer l’entreprise ;
– choisir une ou plusieurs méthodologies d’analyse des données ;
– développer un dialogue à la fois vertical et horizontal avec les équipes auditées ;
– suivre les actions correctives ;
– garantir un feedback aux collaborateurs et collaboratrices auditées.

Voilà pour la partie “ressources humaines” des audits internes. En ce qui concerne les données, les auditeurs d’entreprise se concentrent en général sur des groupes d’informations jugés représentatifs. Certaines datas sont ainsi prioritairement examinées, au vu de la stratégie de gestion des risques de l’entreprise et de ses obligations légales. Les entreprises françaises se basent, donc, sur l’examen d’échantillons.

Si toutes les données de l’entreprise ne sont pas évaluées, n’y a-t-il pas un risque que les auditeurs négligent des informations importantes ? Comment adopter une posture de prévention des risques, plus que de réparation, quand on ne détient pas une vue à 360° des opérations et des données de l’entreprise ? Comment éviter les erreurs, les omissions, les fraudes ?

C’est à ce stade qu’intervient l’analyse de données.
L’analyse de données pour optimiser l’audit interne
En France, la fonction audit se tourne de plus en plus vers des solutions d’audit “continu”, automatisées. Celles-ci s’appuient sur l’analyse de données pour identifier les transactions et les procédures susceptibles de représenter un risque pour l’entreprise.

Les logiciels de gestion automatisée des audits optimisent ainsi le travail des auditeurs internes de différentes façons :

– Le scan intégral des données de l’entreprise évite de négliger des signaux faibles potentiellement importants.
– La centralisation de données issues de différentes sources simplifie et optimise les analyses déployées par les auditeurs et auditrices.
– Ces flux de travail croisés peuvent les amener à se passer de l’aide de cabinets de consulting extérieurs. Ils améliorent donc les procédures d’audit en les internalisant davantage. Une internalisation qui allège, mécaniquement, les budgets de l’entreprise.
– Les personnes en charge de l’audit et de la conformité gagnent du temps dans leur suivi quotidien des métriques décisives.
– Elles adoptent une posture préventive des risques.
– Les rapports émis par les solutions d’analyse des données aident à préparer les audits externes.
– Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les solutions de gestion des audits permettent de personnaliser les analyses de données. Elles correspondent ainsi exactement aux habitudes de l’équipe d’audit et aux besoins de l’entreprise.

Tout savoir sur l’audit dit “continu”

Vous vous demandez si l’audit continu permis par l’automatisation de l’analyse des données est fait pour votre entreprise ? Découvrez notre article sur les spécificités des audits internes “continus”, c’est-à-dire robotisés. (NDLR : inclure le lien quand l’article sur ce sujet est publié)
IA et perspectives pour l’audit et la conformité en France
L’intelligence artificielle constitue une piste non-négligeable d’amélioration de l’audit interne et de la conformité pour les entreprises françaises. Pour rappel, l’IA incarne une activité informatique dédiée à l’automatisation de processus qui réclament d’habitude l’intelligence humaine. Ces processus englobent l’apprentissage, la prise de décision et la résolution de problèmes.

L’IA se confronte, certes, à quelques défis. L’imprévisibilité des comportements humains, par exemple, reste un facteur de risque que l’intelligence artificielle n’encadre pas encore complètement. L’IA a cependant fait ses preuves dans des domaines comme la détection des fraudes et la gestion des risques juridiques.

En matière d’audit interne, ce sont ainsi les solutions d’Automatisation Robotisées des Processus, ou ARP, qui devraient radicalement changer les méthodes de travail. Ces logiciels se basent sur l’IA et l’analyse intégrale de données pour automatiser les tâches d’audit répétitives. Ils s’inspirent pour cela des procédures existantes dans l’entreprise.

Un logiciel dédié à la gestion des audits, comme celui de Diligent, permet donc de définir et de standardiser des tâches. Il peut s’agir de lire des bases de données, de recueillir des statistiques, mais aussi d’extraire des informations spécifiques de documents donnés.

Ces logiciels peuvent réaliser des calculs complexes, ou créer des flux de travail avec les auditeurs et auditrices internes. Ils génèrent par exemple des alarmes au cas où une procédure n’est pas suivie, ou si une donnée n’est pas dans la norme. Un fonctionnement qui modernise la gestion de la conformité des entreprises très réglementées, en les éloignant des traditionnels tableaux Excel.
Mettre l’automatisation de l’analyse des données au service de la conformité
La robotisation de l’analyse des données va certainement améliorer l’audit interne dans les entreprises françaises. Néanmoins, les équipes concernées vont devoir encadrer l’utilisation de l’IA. Comme tous les nouveaux projets, la diffusion de l’analyse des données au sein des entreprises françaises ne va pas sans risque.

Quels risques recoupe l’analyse des données via IA ? Ceux-ci relèvent d’une part de la conformité de l’entreprise et de ses filiales. Il faut notamment que le respect de la vie privée et de la protection des données reste garanti, notamment dans le cadre du RGPD (Règlement Général pour la Protection des Données européen).

Bien utiliser les logiciels d’audit va donc impliquer de mettre en place un cadre juridique strict. Il va falloir mesurer l’impact de l’utilisation d’un système d’intelligence artificielle sur les droits des parties prenantes. Plus le logiciel d’audit que vous choisissez autorise l’intervention humaine dans le paramétrage de son fonctionnement, plus la conformité légale de votre entreprise est assurée.

Comment choisir un logiciel de gestion des audits qui permet de manipuler l’IA en toute sécurité juridique ?

Le logiciel d’automatisation de l’audit que vous choisissez doit permettre de centraliser vos données, vos contrôles et vos matrices. Il doit s’intégrer facilement à vos sources de données traditionnelles, tout en recoupant de larges possibilités de personnalisation des opérations. Pour une efficacité maximale, il faudrait aussi que cette solution se couple à une fonctionnalité de gestion des risques et de conformité (GRC). Idéalement, ce logiciel doit en outre afficher une politique rigoureuse en matière de conformité légale et de cybersécurité.

Le logiciel de gestion des audits de Diligent remplit l’ensemble de ces missions.