L’intelligence artificielle, un allié du contrôle interne ?

L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les différents métiers au sein de nos organisations, celui du contrôle interne n'échappe pas à cette révolution. Traditionnellement perçu comme une fonction axée sur la conformité et la gestion des risques, le contrôle interne peut s’appuyer aujourd'hui sur les avancées de l'IA pour renforcer son efficacité grâce à une plus large couverture de contrôles, une précision accrue dans la détection des risques ou encore une plus grande pertinence dans le ciblage des contrôles à mener. Toutefois, ce recours à l’IA comporte certains défis. Alors, l'IA est-elle réellement un allié du contrôle interne ? 

La réponse est affirmative. En effet, l'IA permet au contrôle interne d’'automatiser certaines tâches, comme la vérification des transactions financières ou encore les contrôles de conformité aux procédures internes et les audits internes. Ainsi, les erreurs humaines sont réduites, le processus de conformité est moins coûteux en termes de ressources et le département Contrôle Interne peut se concentrer sur des missions stratégiques telles que la sensibilisation et l’accompagnement des opérationnels ou encore l’analyse et la compréhension des risques émergents.  

L’IA permet également au contrôle interne d’analyser d'importants volumes de données, qu’elles soient financières ou non, et ainsi : 

• Analyser des documents, tels que des textes réglementaires, permettant ainsi la détection de risques de non-conformité dans un environnement réglementaire de plus en plus complexe ; 
• Mettre en évidence des anomalies, des signaux faibles, des comportements suspects qui pourraient indiquer de potentielles fraudes ou erreurs, et ce, avant qu’elles ne deviennent surviennent ou impactent les organisations ; 
• Surveiller de manière continue et en temps réel des activités opérationnelles, permettant de réagir immédiatement aux événements suspects voire anticiper des risques avant qu'ils ne se matérialisent. 

Toutefois, ces bénéfices en termes d’efficacité, de précision, de détection des fraudes et de renforcement de la conformité présentent des défis qu'il est crucial de relever pour en tirer pleinement parti : 

• Des données d’entraînement de qualité doivent être fournies au risque de créer des biais algorithmiques ; 
• Un investissement significatif est nécessaire pour maintenir l’infrastructure et mettre à jour les modèles d’IA complexe ; 
• Une stratégie claire et des protocoles doivent être mis en place pour gérer les implications éthiques et réglementaires de l'utilisation de l'IA ; 
• Un contrôle humain doit être réalisé pour éviter des résultats biaisés ou discriminatoires. 

L'intelligence artificielle se présente indéniablement comme un allié puissant pour le contrôle interne, à condition d’avoir une approche équilibrée, combinant les capacités technologiques avec une gestion prudente des risques et des considérations éthiques. Les organisations qui parviennent à relever ces défis peuvent transformer leur fonction de contrôle interne en un fort atout stratégique, prêt à affronter les nouveaux et nombreux enjeux de l’environnement actuel qu’on peut aisément qualifier de volatil, d’incertain, de complexe et ambiguë (VUCA). 

Pour aller plus loin, quelques cas d’usage de l’IA dans le contrôle interne :  

1_Priorisation des alertes de surveillance des transactions : 

Objectif : Optimiser l'allocation des ressources pour les investigations. 

Comment : Utilisation d'algorithmes de machine learning pour classer les alertes en fonction de leur criticité (Hautement suspecte, Inhabituelle, Faux positif). 

Bénéfices : Réduction de 15 % des tâches manuelles, meilleure détection des fraudes, et capacité d'intégration avec des outils comme RPA pour générer des rapports automatisés. 

2_Génération dynamique d’un plan de contrôle : 

Objectif : Élaborer une matrice de contrôle des risques en temps réel. 

Comment : Utilisation de LLM (Large Language Models) pour identifier les risques à partir de données d’entrée (profil de l’entreprise, périmètre de l’audit) et générer automatiquement des plans de contrôle. 

Bénéfices : Rapidité dans l’élaboration et mise à jour continue des matrices de contrôle en fonction des évolutions réglementaires. 

3_Évaluation dynamique des risques externes : 

Objectif : Intégrer des données d’événements en temps réel pour mettre à jour les évaluations de risques et les plans de contrôles en découlant. 

Comment : Utilisation d'algorithmes prédictifs pour analyser des données sectorielles et modéliser des scénarios de risque. 

Bénéfices : Meilleure anticipation des menaces potentielles et renforcement de la résilience organisationnelle.