EY innove avec l’IA pour détecter les fraudes en audit
EY utilise l’intelligence artificielle pour identifier les fraudes dans l’audit, mais le secteur reste divisé sur la fiabilité de cette technologie.
EY, un des quatre grands cabinets d’audit, a récemment testé un système d’intelligence artificielle (IA) pour la détection de fraudes sur les comptes de certains de ses clients d’audit au Royaume-Uni. Selon Kath Barrow, associée dirigeante d’assurance pour EY au Royaume-Uni et en Irlande, le nouveau système a détecté des activités suspectes chez deux des dix premières entreprises vérifiées, confirmées ensuite comme des fraudes. Cette réussite initiale démontre le potentiel de l’IA pour améliorer la qualité de l’audit et réduire les charges de travail. Cependant, l’utilisation de l’IA dans l’audit fait l’objet de débats dans le secteur, notamment en raison des préoccupations liées à la qualité des données et à la confidentialité.
L’IA en Audit : Une Révolution en Devenir
L’expérience d’EY avec l’IA dans l’audit illustre une évolution potentielle majeure dans le domaine de l’assurance. Le système d’IA d’EY, formé pour reconnaître les fraudes, a réussi à détecter des activités frauduleuses dans deux des dix entreprises testées. Ces systèmes d’IA, capables d’analyser de vastes quantités de données, offrent un nouvel outil puissant pour alerter les auditeurs sur les signes de malversations.
Cependant, l’adoption de l’IA dans l’audit soulève des questions importantes. Certaines firmes d’audit restent sceptiques quant à la capacité des systèmes d’IA à détecter de manière fiable les multiples formes potentielles de fraude. De plus, l’utilisation d’informations client confidentielles pour développer l’IA soulève des préoccupations en matière de confidentialité des données.
La technologie d’IA dans l’audit diffère des logiciels traditionnels car elle est formée pour identifier des problèmes en utilisant l’apprentissage automatique et des données issues de cas connus de mauvaise conduite. Avec le temps, ces systèmes devraient s’améliorer en accumulant de l’expérience. Cela pourrait être particulièrement utile pour réduire les charges de travail des auditeurs et améliorer les normes d’audit, notamment à la lumière des échecs récents dans des entreprises telles que Carillion, BHS et Patisserie Valerie.
Débats et Divergences autour de l’IA en Audit
L’usage de l’IA en audit est un sujet de débat intense dans le secteur. Alors qu’EY met en avant les succès de son système d’IA, d’autres grands cabinets comme Deloitte sont plus prudents. Simon Stephens, responsable de l’IA pour l’audit et l’assurance chez Deloitte UK, souligne que les fraudes sont relativement rares et tendent à différer les unes des autres, ce qui rend difficile pour les systèmes d’IA de détecter des modèles récurrents.
Les régulateurs joueront un rôle clé dans la manière dont la technologie peut être déployée. Jason Bradley, chef de la technologie d’assurance pour le Conseil de Reporting Financier du Royaume-Uni, a indiqué que l’IA offre des opportunités pour « soutenir une meilleure qualité et efficacité de l’audit » si elle est utilisée de manière appropriée.
La divergence d’approches entre les grands cabinets d’audit au Royaume-Uni révèle la complexité et les défis associés à l’adoption de l’IA dans ce domaine.
L’Impact Potentiel de l’IA sur l’Audit
L’introduction de l’IA dans l’audit pourrait transformer de manière significative la manière dont les audits sont menés. D’une part, elle promet d’améliorer l’efficacité et la précision dans la détection des fraudes, aidant ainsi à prévenir des scandales financiers. D’autre part, elle soulève des défis en termes de formation et de compétences des auditeurs pour critiquer et comprendre les systèmes d’IA.
Les préoccupations concernant la confidentialité des données et la qualité des informations alimentant les systèmes d’IA sont également importantes. Les cabinets d’audit devront naviguer entre l’utilisation efficace de la technologie et la garantie du respect des normes de confidentialité et de sécurité des données.
La réussite de l’IA dans l’audit dépendra de la capacité des cabinets à équilibrer ces divers éléments tout en intégrant efficacement la technologie dans leurs processus.
Autres informations importantes
– L’IA pourrait automatiser certaines tâches répétitives en audit, permettant aux auditeurs de se concentrer sur des domaines à risque plus élevé.
– La formation des auditeurs pour comprendre et interpréter les résultats de l’IA sera cruciale pour l’adoption réussie de cette technologie.
L’expérience d’EY avec l’IA en audit marque un pas vers l’innovation dans le domaine de l’assurance, mais soulève également des questions importantes concernant la fiabilité, la confidentialité des données et l’expertise nécessaire. Bien que prometteuse, la route vers une adoption généralisée de l’IA en audit est semée d’obstacles et nécessitera une approche équilibrée qui tient compte à la fois des avantages potentiels et des défis techniques et éthiques.
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