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L’avenir de la technologie

L’avenir de la technologie

De nouvelles avancées pour propulser l’audit

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De nouvelles technologies perturbatrices voient le jour à un rythme effréné. Chaîne de blocs, infonuagique, automatisation des processus robotisés, travail numérique, apprentissage machine, apprentissage profond, informatique quantique, traitement du langage naturel : toutes ces technologies ont le potentiel d'influencer grandement le fonctionnement des entreprises.

Ces technologies auront aussi des répercussions pour l'audit de l'avenir. L'incidence qu'elles auront – et qu'elles ont déjà – ne saurait être surévaluée.

Dans le monde analogique où la comptabilité se faisait à l'aide d'outils manuels tels que de grands livres papier, les auditeurs validaient les processus et les opérations en utilisant des échantillons statistiquement valides, ou en recourant à d'autres techniques. Dans le monde numérique d'aujourd'hui où les données prolifèrent dans les systèmes et les réseaux numériques, nous avons de nouvelles capacités qui nous permettent d'analyser ces montagnes de données afin d'identifier les risques d'audit, de mettre en évidence les anomalies et les cas aberrants et de mettre l'accent sur des opérations plus risquées qui nécessitent une plus grande part de jugement.

Automatisation des processus robotisés

Les nouvelles technologies améliorent déjà considérablement la puissance analytique de nos audits. En utilisant l'automatisation des processus robotisés, notre cabinet a pu analyser 100 % de certains ensembles de données selon différentes perspectives. Nous pouvons ainsi identifier rapidement les cas aberrants devant faire l'objet d'un examen plus poussé. Par exemple, une équipe de mission d'audit a récemment analysé un ensemble complet d'environ 250 millions d'opérations, en a ensuite isolé entre 50 et 60 considérées comme des cas aberrants, pour ensuite les présenter à l'organisation et en discuter en profondeur[1], ce qui lui a apporté des renseignements éclairants sur l'entreprise.

En plus de l'automatisation des processus robotisés, nous appliquons des techniques d'apprentissage machine grâce auxquelles des algorithmes complexes parcourent l'information, la modélisent par rapport à des milliers d'hypothèses provenant de scénarios externes, et mettent en lumière les risques et les observations. Cette analyse prédictive représente un pas de plus vers l'apprentissage profond qui, dans l'avenir, permettra à l'application de « penser » par elle-même, d'apprendre des résultats obtenus et d'exécuter davantage de scénarios et de tests.

Apprentissage machine

L'apprentissage machine (ou « automatisation cognitive ») et l'apprentissage profond sont des formes de technologie plus « intelligentes » que l'automatisation des processus robotisés, étant donné qu'elles utilisent des algorithmes pour analyser des données, établir des corrélations et faire des prédictions (sous supervision humaine).

L'apprentissage profond est une des branches de la technologie qui semble être réellement intelligente, puisque la machine peut apprendre de sa propre expérience, s'enseigner à elle-même comment exécuter ou analyser une tâche, et peut améliorer son rendement ou son efficacité. C'est comme si la technologie avait un cerveau.

En matière d'avancées technologiques, l'automatisation des processus robotisés est la plus rudimentaire, l'apprentissage machine est plus perfectionnée, et l'apprentissage profond est la plus sophistiquée de toutes.

Un domaine de développement qui sera d'une importance cruciale au cours des prochaines années est celui de l'analyse des données non structurées. Les données structurées, qu'on trouve dans les feuilles de calculs et dans les grands livres, peuvent déjà être analysées dans leur intégralité au moyen d'analyses de données et de fonctionnalités automatisées. Toutefois, de nos jours, plus de 80 %[2] des données sont présentées dans des formats non structurés tels que des contrats, des courriels, des documents PDF ou d'autres types de documents.

La combinaison de technologies de traitement du langage naturel permet aux machines de lire ces sources de données non structurées et de créer des fichiers numériques qui peuvent ensuite être comparés aux registres des opérations. La vitesse et l'efficacité de ces procédures permettront aux auditeurs de parcourir rapidement les opérations considérées comme étant supportées et celles qui ne le sont pas, et ainsi d'accorder plus de temps à d'autres domaines qui nécessitent des jugements et des estimations critiques.

L'un des défis majeurs à relever est le développement d'assistants numériques qui peuvent lire les données et repérer les informations clés. Par exemple, un robot pourrait analyser l'exactitude de l'un de ces fichiers non structurés. Le développement des capacités du traitement du langage naturel à lire un courriel en est un autre exemple. En ayant recours à la puissance de traitement des machines intelligentes, nous pouvons appliquer une théorie de corrélation pour extraire des données à partir de sources non structurées.

Infonuagique

Toutefois, l'avenir technologique ne tient pas qu'à la capacité des outils intelligents à analyser des données. Nous assistons à un changement d'envergure en matière d'hébergement des données depuis l'arrivée de l'infonuagique (« nuage »). Même si certaines entreprises préfèrent conserver leurs données dans des serveurs sur place, il ne fait aucun doute que le transfert des données vers le nuage s'accélérera, puisque celui-ci offre plus de flexibilité, une plus grande puissance de traitement et de meilleures fonctionnalités.

Un des principaux enjeux demeure celui de l'accès aux données de l'organisation, et ce, peu importe la puissance des nouvelles technologies. À l'avenir, il se pourrait que les avancées technologiques facilitent les échanges de données entre l'organisation et les auditeurs. Étant donné que les progiciels de gestion intégrés (« PGI ») ont tendance à être adaptés en fonction de la société qui les utilise et que ces sociétés possèdent parfois de multiples systèmes ou encore des systèmes vieillissants, il serait dans l'intérêt de toutes les parties de simplifier ces PGI, de manière à faciliter l'extraction et la transmission des données.

Chaîne de blocs

Parallèlement à ces avancées, une nouvelle technologie très excitante se développe : la chaîne de blocs. Ayant le potentiel de créer un registre inaltérable d'opérations, la chaîne de blocs pourrait avoir de nombreuses applications, par exemple la négociation de dérivés, les paiements intercabinets, les points de fidélité, la validation de l'identité, la gestion des chaînes d'approvisionnement et la logistique à l'échelle de l'entreprise. Lorsqu'ils auront accès à la technologie de la chaîne de blocs, les auditeurs pourront examiner toutes les opérations qui y sont traitées. La chaîne de blocs pourrait changer la façon dont les auditeurs vérifient l'information, et créer pour eux de nouvelles responsabilités, par exemple l'évaluation de la fiabilité et de l'exactitude de la chaîne de blocs.

« Il n'est pas facile de s'ouvrir à une nouvelle technologie qui évolue rapidement, mais comme nous avons pu le voir récemment, les sociétés canadiennes ont commencé à adopter la chaîne de blocs plus sérieusement », dit Paritosh Gambhir, chef, Chaîne de blocs et associé, Services financiers. « Les sociétés qui n'ont pas encore adopté cette technologie sont peut-être déjà en retard, malheureusement. Il n'y a pas que le fonctionnement des organisations qui sera bouleversé par la chaîne de blocs : les processus à intervenants multiples, comme les chaînes d'approvisionnement, pourront être optimisés et accélérés grâce à cette technologie. »

Il apparaît évident qu'avec toutes ces nouvelles technologies perturbatrices qui émergent, les organisations doivent plus que jamais prioriser la sauvegarde appropriée des données et la protection des renseignements personnels.

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