L'avenir de l'audit à l'heure de l'IA agentique

L'intelligence artificielle (IA) est entrée dans une phase nouvelle avec l'apparition de l'IA agentique, génération de systèmes conçus non pour simplement répondre à des ordres, mais pour planifier, raisonner et agir de façon autonome, poursuivre des objectifs et orchestrer des tâches avec une supervision minimale. À la différence des outils traditionnels, réactifs par nature, ces systèmes intègrent raisonnement, mémoire et planification, ce qui leur permet de fonctionner davantage comme des collaborateurs que comme des assistants, en recourant à des outils pour exécuter des flux de travail complexes en plusieurs étapes. Ce basculement est une transformation profonde : au lieu d'attendre passivement une consigne humaine, l'IA agentique anticipe les besoins, s'adapte aux circonstances et exécute des stratégies alignées sur des objectifs définis, avec une intervention humaine minimale. Citons AWS Agentic AI Services (Amazon), la console Conversational Agents de Google Cloud, les agents de programmation GitHub Copilot et, pour l'audit, MindBridge AI et AuditPal AI, entre autres…

De l'expérimentation à l'adoption réelle

Cette évolution commence à remodeler le paysage professionnel, en particulier dans les domaines reposant sur des processus structurés, de gros volumes de données et une supervision rigoureuse. Les prévisions suggèrent qu'en quelques années, une part significative des décisions d'entreprise sera éclairée ou exécutée par de tels systèmes. Les organisations passent rapidement de l'expérimentation au déploiement et inscrivent l'IA agentique dans des flux de travail couvrant l'information financière, le suivi de la conformité et la gestion des risques. Le passage d'une supervision manuelle et périodique à une intelligence continue et anticipatrice marque un tournant dans la façon de rendre compte et d'assurer.

Selon Wolters Kluwer, éditeur mondial de logiciels et de services d'information professionnelle, l'architecture de l'IA agentique se décline en quatre niveaux de capacités, selon le cadre TACO[1].

• L'exécutant : traiter des opérations simples comme l'extraction de données ;
• L'automate : piloter les processus de bout en bout ;
• Le collaborateur : travailler aux côtés des auditeurs sur des missions de conseil ; et enfin,
• L'orchestrateur : coordonner plusieurs agents et systèmes pour un audit complexe.

Transformer la fonction d'audit

Pour l'auditeur, les bénéfices de cette transformation sont importants et porteurs d'avantages pour les fonctions d'audit externe comme interne. L'IA agentique peut automatiser des segments entiers du processus — planification, tests, documentation, rapport — avec une rapidité et une régularité inédites. Là où l'audit était contraint par le temps et les ressources, souvent limité à l'examen de petits échantillons d'opérations, ces systèmes peuvent traiter d'immenses jeux de données en temps réel, élargissant considérablement la couverture tout en réduisant le risque d'omission ou d'erreur et en améliorant la cohérence et l'exactitude. La capacité de suivre et d'analyser chaque écriture au fil de l'eau jette les bases d'un audit continu : l'auditeur passe d'une évaluation rétrospective, avec une charge manuelle allégée, à une supervision et à une décision en temps réel, centrées sur les tâches à fort jugement, l'appréciation des risques et l'évaluation du contrôle interne.

Renforcer la qualité et la gouvernance

Au-delà de l'efficacité, l'IA agentique améliore aussi la qualité de l'assurance. En inscrivant dans les flux de travail des journaux de décision et des pistes d'audit transparentes, ces systèmes apportent un niveau de responsabilité qui renforce la gouvernance et la conformité réglementaire. Dans le même temps, l'automatisation des tâches répétitives et laborieuses permet à l'auditeur de réorienter son attention vers les domaines qui exigent jugement professionnel, esprit critique et compréhension du contexte. Au lieu de consacrer l'essentiel de son temps à collecter et vérifier des données, il peut se concentrer sur l'interprétation des résultats, l'appréciation des risques et le conseil aux parties prenantes sur les implications plus larges pour la gouvernance et la stratégie.

Collaboration entre l'humain et l'IA

Fait important, cette technologie ne remplace pas l'auditeur : elle étend ses capacités. Le jugement, le raisonnement éthique et la compréhension du contexte qu'il apporte restent indispensables. L'IA agentique agit comme un amplificateur : elle prend en charge le gros du traitement des données et de la surveillance, et laisse à l'auditeur l'espace nécessaire pour appliquer son expertise là où elle compte le plus. La collaboration entre supervision humaine et intelligence machine produit un audit plus rapide, plus exact et plus pertinent au regard des besoins mouvants des entreprises et des régulateurs.

Défis et responsabilités

L'essor de l'IA agentique s'accompagne bien sûr de responsabilités nouvelles. De tels systèmes doivent être gouvernés avec soin, en plaçant au premier plan transparence, équité et conformité réglementaire ; faire en sorte que ces agents raisonnent efficacement et fournissent des retours utiles exige un entraînement poussé sur des données réelles et des objectifs clairement définis. L'auditeur aura besoin de l'assurance que les outils auxquels il se fie sont eux-mêmes auditables et produisent des résultats vérifiables et fiables. Instaurer la confiance des professionnels et des parties prenantes supposera de concevoir des architectures d'IA agentique qui placent la responsabilité aussi haut que l'efficacité. Les équipes d'audit devront déployer des cadres de gouvernance solides, fixer des politiques claires, bâtir de nouvelles infrastructures, disposer de compétences spécialisées en IA, mener une due diligence de leurs fournisseurs et garantir un usage éthique.

L'essor de l'IA agentique est donc à la fois un défi et une occasion pour la profession d'audit. En abordant ce basculement avec une mise en œuvre réfléchie et une supervision solide, l'auditeur peut élever son rôle : du contrôleur de conformité au conseil stratégique, du surveillant réactif au gardien proactif de la confiance. Déployée de façon responsable, l'IA agentique promet non seulement des audits plus rapides et plus exacts, mais aussi un sens renouvelé de la pertinence et de la valeur, dans un monde où supervision et assurance comptent plus que jamais.

[1] Beyond ChatGPT: How agentic AI is poised to revolutionize internal audit operations