La gestion des risques fait partie intégrante de la mise en oeuvre de la stratégie de toute organisation. C'est le processus par lequel une organisation aborde méthodiquement les risques associés à ses activités, recherchant ainsi des bénéfices durables dans le cadre de ces activités. Dans ce domaine, certains auteurs mettent en avant les défis posés par l'évolution des environnements économiques et technologiques, qui nécessitent une adaptation constante des processus sans compromettre la rentabilité et la pérennité des entreprises.
Sommaire
Introduction
Contexte et choix du sujet
Intérêt du sujet
Objectif de recherche
Implication managériale
Revue de la littérature
L'intelligence artificielle dans les métiers de la comptabilité et de l'audit
Rôle de l'audit interne dans la gestion des risques et l'évaluation des processus industriels
Méthodologie d'audit
Cadre Coso et son application
Facteurs influençant l'adoption d'une approche d'audit basée sur les risques
Analyse des résultats
Introduction
Contexte et choix du sujet
Intérêt du sujet
Objectif de recherche
Implication managériale
Revue de la littérature
L'intelligence artificielle dans les métiers de la comptabilité et de l'audit
Rôle de l'audit interne dans la gestion des risques et l'évaluation des processus industriels
Méthodologie d'audit
Cadre Coso et son application
Facteurs influençant l'adoption d'une approche d'audit basée sur les risques
Analyse des résultats
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Extraits
[...] Pour les managers du secteur industriel, cette recherche présente une opportunité d'optimiser les processus d'audit interne, de renforcer la sécurité des informations et de réduire les risques financiers liés aux fraudes. Ces éléments seront analysés pour fournir des recommandations pratiques aux gestionnaires du secteur industriel. 2. Revue de littérature - L'intelligence artificielle dans les métiers de la comptabilité et de l'audit Définition et concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle L'idée d'une intelligence artificielle remonte à l'Antiquité, avec des mythes évoquant des machines pensantes. [...]
[...] 17 Par conséquent, si ces risques sont ignorés, les auditeurs ne peuvent pas identifier les problèmes de continuité d'exploitation ou de fraude. Il est donc essentiel de comprendre les risques de l'entreprise pour améliorer la qualité de l'audit. En analysant, la vision de Lindow et Race (2002) et Lemon et al on peut dire que les deux partagent une vision du risque élargie, qui dépasse les simples erreurs comptables ou opérationnelles, intégrant des facteurs stratégiques et économiques. Toutefois, si Lindow & Race adoptent une perspective interne et économique (motivations financières), Lemon et al. [...]
[...] La majorité des recherches actuelles se focalisent sur l'utilisation de l'IA dans les audits externes et la détection de fraudes dans le secteur financier. Par conséquent, le travail recherche une nouvelle orientation dans le domaine du contrôle interne en examinant l'intégration de l'IA dans l'audit des entreprises industrielles. Le travail manque également d'une comparaison performancielle détaillée des mérites et démérites de l'IA en ce qui concerne les techniques d'audit traditionnelles. Le mémoire poursuit également ce but et essaie de montrer comment l'IA améliore les tests de contrôle interne avec l'aide de technologies spécifiques. [...]
[...] Par ailleurs, Hasan (2022) adopte une perspective plus réglementaire en insistant sur l'importance de l'IA dans la fiscalité et le respect des obligations comptables. Il met en avant la capacité de l'IA à améliorer la conformité en identifiant les anomalies et en facilitant l'application des normes fiscales. Toutefois, il est possible de critiquer cette vision pour son absence de prise en compte des limitations techniques des algorithmes. Cependant, Ghafar, Perwitasari et Kurnia (2024) soulignent les défis liés à l'adoption de l'IA, notamment la nécessité d'une standardisation des pratiques et d'une réglementation adaptée pour garantir l'intégrité des résultats obtenus par les algorithmes. [...]
[...] Il insiste sur son rôle complémentaire aux processus traditionnels d'audit, permettant une meilleure fiabilité des contrôles financiers. Cependant, cette approche peut être critiquée pour son manque de prise en compte des risques liés aux biais algorithmiques, qui pourraient fausser les résultats des audits. À l'inverse, Henry et Rafique (2021) considèrent que l'IA, bien qu'utile, ne peut pas remplacer le jugement humain et soulignent les risques liés à une dépendance excessive aux outils automatisés. Ils mettent en garde contre la perte de compétences analytiques chez les auditeurs et l'éventuelle excès de confiance en l'exactitude des modèles algorithmiques. [...]
