Bui Quoc Dung, vérificateur général adjoint de l'État : L'IA transforme la profession d'audit

Le 13 octobre, à Hanoi , le vérificateur général adjoint de l'État, Bui Quoc Dung, a assisté et prononcé le discours d'ouverture de la conférence internationale sur le thème « L'audit dans la nouvelle ère - Améliorer la capacité d'audit avec l'IA ».

L'atelier a réuni 120 délégués d'agences centrales, de l'ACCA, de sociétés d'audit nationales et étrangères, de banques, d'instituts de recherche, d'universités et d'associations professionnelles dans le domaine de la finance et de l'audit.

Comment l'audit passe de « réactif » à « proactif » grâce à l'IA

Prenant la parole à l'ouverture de l'atelier, le vérificateur général adjoint de l'État, Bui Quoc Dung, a déclaré que jamais auparavant dans l'histoire de l'humanité, la technologie n'avait évolué aussi rapidement et aussi profondément. Selon M. Dung, l'IA transforme tous les secteurs, de l'industrie manufacturière à la finance, en passant par la santé et l'éducation .

Il a souligné que le secteur de l'audit, avec sa mission de garantir la transparence et la responsabilité de l'administration publique, n'est pas en reste. Le vérificateur général adjoint de l'État a également indiqué que pour les auditeurs, l'IA n'est pas seulement un outil, mais aussi une opportunité de réinventer leur façon de penser et d'agir.

Phó tổng Kiểm toán Nhà nước Bùi Quốc Dũng: AI tái định hình nghề kiểm toán - 1 — Le vérificateur général adjoint de l'État, Bui Quoc Dung, lors de la conférence internationale sur le thème « L'audit dans la nouvelle ère - Améliorer la capacité d'audit avec l'IA » (Photo : SAV).

Selon lui, l'audit repose sur des preuves et des inférences. Dans le modèle traditionnel, en raison de contraintes de temps et de ressources, les auditeurs doivent sélectionner des échantillons représentatifs, puis en déduire une image globale. Cela limite la couverture et rend particulièrement difficile le suivi du flux continu de données.

Cependant, l'avènement de l'IA et de l'analyse du big data a marqué un tournant. Au lieu de se contenter de « pixels discrets », les auditeurs peuvent désormais scanner et analyser des ensembles de données complets, renforçant ainsi l'assurance, réduisant les biais subjectifs et améliorant la cohérence des évaluations. Parallèlement, les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel transforment d'immenses entrepôts de documents et d'archives non structurés en informations accessibles, consultables, collationnées et expliquées.

À ce moment-là, l’audit ne s’arrête pas à la détection ultérieure, mais peut prédire les tendances d’erreurs, de gaspillage et de fraude pour intervenir de manière précoce – une étape de la réaction à la proactivité.

M. Dung a souligné que de nombreuses agences supérieures de contrôle sont passées d'un contrôle a posteriori à une surveillance et une prévision des risques complètes. Des techniques d'analyse causale ont été introduites pour dépasser la simple corrélation et évaluer l'impact réel des politiques.

Parallèlement, les assistants d’audit virtuels basés sur de grands modèles de langage (LLM) qui permettent la recherche, la réconciliation et la rédaction automatisées ; le suivi continu de dizaines de millions de transactions de prestations par mois n’est plus une idée mais une réalité opérationnelle.

Derrière ces succès se cachent l'intégration de données multi-sources - brisant les « silos de données » entre agences - et le déploiement de l'apprentissage automatique, de la technologie de traitement du langage naturel (aidant les machines à comprendre et analyser le texte), des systèmes d'information géographique (aidant à surveiller les données liées aux emplacements spatiaux) et des techniques de clustering, exploitant les règles d'association pour former une « vue à 360 degrés » de l'objet surveillé.

Les leaders du secteur de l’audit soulignent qu’il ne s’agit pas d’un détail technique mais d’un changement de paradigme pour la profession d’audit public, des « conclusions périodiques » à la « surveillance continue », des « petits échantillons » à l’« analyse complète », de la « description du passé » à la « prédiction de l’avenir ».

Il a également souligné l’expérience des pays qui ont appliqué l’intelligence artificielle très tôt dans le domaine de l’audit.

Aux États-Unis, le Government Accountability Office (GAO) a introduit l’IA dans la surveillance des risques financiers, de santé et bancaires au niveau fédéral, réduisant considérablement le temps, élargissant la portée de l’analyse et augmentant le poids des preuves.

Au Royaume-Uni, le National Audit Office (NAO) applique l’IA dans le domaine de la protection sociale, de la santé et des marchés publics et élabore un « manuel » pour une utilisation sûre de l’IA, contribuant ainsi à économiser le budget grâce à la prévention de la fraude.

Au Pakistan, l’IA a été utilisée pour détecter 128 000 cas de « retraités fantômes » dans les paiements de pension, ce qui témoigne de la puissance des données lorsqu’elles sont connectées de manière intelligente.

L'audit de l'État construit un écosystème technologique avec 6 applications d'IA

Selon le vérificateur général adjoint de l’État, Bui Quoc Dung, le Vietnam n’échappe pas à cette tendance.

En réalité, le volume et la complexité des données publiques au Vietnam dépassent progressivement ce que les méthodes d’audit traditionnelles (qui reposent principalement sur l’échantillonnage) peuvent couvrir.

Phó tổng Kiểm toán Nhà nước Bùi Quốc Dũng: AI tái định hình nghề kiểm toán - 2 — Le vérificateur général adjoint de l'État, Bui Quoc Dung, a assisté à l'atelier et a prononcé le discours d'ouverture le matin du 13 octobre (Photo : SAV).

M. Dung a donné des exemples tirés de plusieurs agences relevant du ministère des Finances.

La Sécurité sociale vietnamienne compte chaque mois 17 millions de personnes affiliées à l'assurance sociale obligatoire ; 96 millions de cartes d'assurance maladie sont émises chaque année et plus de 200 millions d'examens et de traitements médicaux liés aux cotisations d'assurance sont traités. À la fin de l'année dernière, le Département des impôts comptait plus de 950 000 entreprises déclarant leurs impôts par voie électronique, soumettant près de 16 millions de dossiers et près de 150 millions de déclarations.

Selon M. Dung, il s’agit d’énormes quantités de données, continuellement mises à jour en temps réel, et si nous continuons à les traiter en utilisant des approches manuelles traditionnelles, nous risquons de passer à côté de risques systémiques et de réduire la fiabilité des conclusions d’audit.

L'Audit de l'État a choisi une voie proactive : construire une plateforme de données, se connecter et partager avec les ministères et les branches clés, préparer l'infrastructure de stockage et de traitement et mettre en œuvre simultanément des projets d'IA qui résolvent directement les problèmes professionnels de l'audit public.

En conséquence, cette agence a lancé une plateforme de Big Data, sélectionné une architecture technologique appropriée et connectée et partagée avec le ministère des Finances, la Sécurité sociale du Vietnam et la Banque d'État, créant un entrepôt de données de plus de 100 millions d'enregistrements pour servir à l'analyse d'audit.

« Nous avons bâti un écosystème technologique d'audit, dans lequel six logiciels d'IA et d'application de données sont déployés concrètement : de l'analyse des données budgétaires à l'évaluation des risques, en passant par l'examen des transactions financières, le suivi des investissements publics et l'évaluation des dépenses écologiques. Ces premiers résultats le confirment : l'IA ne remplace pas les auditeurs, mais les rend plus performants, plus précis et plus approfondis », a déclaré M. Dung.

En conclusion, M. Dung a affirmé que l'IA permet non seulement de détecter les violations plus rapidement, mais aussi de prévoir les risques, de recommander des politiques et de soutenir les décisions de gestion des finances publiques - conformément à l'esprit de transition du « post-audit » à « l'audit intelligent, proactif et en temps réel ».

Comment (0)