Vous êtes sur le point de lever des fonds pour booster votre startup, mais vous vous demandez quel outil utiliser pour structurer l’investissement ? GOWeeZ vous présente 3 façons très
Aujourd’hui l’intelligence artificielle, est utilisée dans tous les secteurs d’activités.
Les experts de l’audit ou du contrôle qualité peuvent également utiliser des outils simples comme Chat GPT ou aller plus loin dans les automatisations avec des Intelligences artificielles génératives.
Le but est principalement de gagner du temps et de suivre avec plus d’efficacité les procédures qualité.
Dans des systèmes de plus en plus complexes, l’I.A peut facilement être l’outil adapté pour accompagner au quotidien l’Auditeur, ou le Directeur Qualité.
On vous donne quelques éléments dans cet article.
Les outils d’IA pour l’audit font référence à l’application de technologies d’intelligence artificielle, telles que les algorithmes d’apprentissage automatique et l’analyse de données.
Il est important de partir du socle essentiel qui se base sur la qualité de la donnée. Celle-ci est dirigée par une gouvernance data nécessaire et aboutie par un Chief Data Officer
Une donnée de bonne qualité doit répondre aux attentes et aux besoins des ceux qui l’utilisent. Elle s’exprime sous la forme de combinaison de conséquences.
Conséquence sur des risques, sur des coûts et sur des bénéfices.
Une fois cette gouvernance établie, les outils d’I.A peuvent aider dans les processus d’audit en raison de leur capacité à analyser de grands volumes de données avec rapidité et précision.
D’autre part cela permet de minimiser ainsi le risque d’erreur humaine.
L’introduction des outils d’I.A. a considérablement transformé le secteur de l’audit en révolutionnant les méthodes d’audit traditionnelles et en fournissant aux auditeurs des outils avancés pour détecter les anomalies, les tendances (sentiment) et les risques potentiels avec des données financières.
Les outils d’IA offrent de nombreux avantages pour les processus d’audit.
En outre, les outils d’I.A. contribuent à améliorer la précision de l’évaluation des risques et de la détection des anomalies.
Ils réduisent également, la probabilité d’oublis et d’erreurs. En outre, ils améliorent la capacité à traiter de grands volumes de données et à identifier des modèles qui pourraient passer inaperçus lors d’un examen manuel.
la complétude des résultats et leur granularité sont également des indicateurs forts
Ces logiciels peuvent aider à planifier les audits en identifiant les domaines à haut risque. Il peuvent suggérer des procédures d’audit appropriés et ainsi optimiser les calendriers.
La planification des audits est une tâche complexe nécessitant une analyse approfondie et une identification précise des domaines à haut risque.
Dans cette optique, plusieurs progiciels en tant que service (SaaS) exploitant l’intelligence artificielle peuvent grandement faciliter cette démarche.
Ces outils offrent une gamme variée de fonctionnalités. Ils optimisent le processus d’audit, de la détection des risques à la suggestion de procédures appropriées. Ils rationalisent les calendriers de travail.
Nous avions fait un article sur la solution que propose KONATUS
Une I.A à destination des directeurs de PPM.
Des solutions d’automatisation comme Blue Sprim ou comme UiPath sont très complètes avec des notions de « Robots » logiciels
En effet, tous les travaux « automatisables » sont confiés à des robots logiciels. Du back-office au front-office. Ainsi, chacun dispose d’une suite d’automatismes prêts à l’emploi
pour l’aider dans son quotidien.
En l’arrière-plan, c’est des centaines d’applications et de bases de données se répandent aujourd’hui dans les organisations.
N’importe qui, avec peu ou pas de codage, peut développer des automatismes et des
des applications automatisées.
L’IA s’infiltre dans toutes les facettes du travail. Ces robots dotés de compétences en IA automatisent des scénarios d’entreprise de plus en plus sophistiqués.
Les systèmes de gestion de la conformité basés sur l’IA jouent un rôle crucial en identifiant les lacunes potentielles dans la conformité réglementaire.
En ciblant leurs domaines et besoins, les auditeurs peuvent se concentrer sur les aspects spécifiques nécessitant une attention particulière.
Les systèmes de recommandation intelligents utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique.
Ceux-ci peuvent suggérer des procédures d’audit adaptées aux caractéristiques spécifiques de chaque entreprise, de son secteur d’activité et des risques potentiels
Il est également possible de construire et de déployer des Models de Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) avec un expert en Data.
Le design et le développement d’I.A-enabled Chatbots. La connaissance de l’expertise Natural Language Processing (NLP) & Computer Vision (CV) est aussi utile pour travailler sur les modèles.
Des compétences RPA ou sur Python permettent également du ready-Made automation
Enfin une bonne dataviz développée et déployées pour des tableaux intuitifs (Power BI, Tableau, Qlik)
Les entreprises doivent investir dans une formation adéquate afin de doter leurs équipes des compétences nécessaires pour utiliser efficacement ces technologies avancées.
En outre, les questions de sécurité et de confidentialité ne doivent pas être négligées, car les processus d’audit alimentés par l’I.A. traitent des données sensibles.
La mise en œuvre de mesures de sécurité robustes et le respect des réglementations en matière de protection des données sont essentiels pour préserver l’intégrité et la confidentialité du processus d’audit.
La qualité des données est importante. Une mise en place d’une gouvernance de la Data est nécessaire.
Nous avons, chez GOWeeZ, accompagné de nombreuses sociétés dans leur optimisation des processus grâce à de l’I.A.
POC, MVP, acculturation, transformation digitale, data, accompagnement au changement, jusqu’à la levée de fonds.
Vous souhaitez être accompagné sur un projet stratégique d’innovation ou de levée de fonds ?
N’hésitez pas à nous solliciter.
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Les experts de l'audit ou de contrôle qualité peuvent également utiliser des outils simples comme Chat GPT ou aller plus loin dans les automatisations ou sur des Intelligences artificielles génératives. Le but est principalement de gagner du temps et de suivre avec plus d'efficacité les procédures qualité.
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