Le recours à l’intelligence artificielle (IA) dans les missions d’audit présente des avantages indéniables, comme l’analyse rapide et approfondie des données, la détection des anomalies, et l’automatisation des tâches répétitives. Cependant, cela soulève une question cruciale : les données analysées par une IA sont-elles réellement sécurisées, ou risquent-elles d’être compromises en raison de la nature même des technologies connectées ?

1. Fonctionnement des systèmes IA et confidentialité des données

La plupart des systèmes d'IA nécessitent un accès aux données pour leur traitement et apprentissage. Si l'IA utilisée dans une mission d’audit repose sur des infrastructures connectées à Internet (comme le cloud), cela implique que les données sensibles de la société auditée pourraient être :

• Stockées temporairement ou à long terme dans les serveurs des fournisseurs d’IA.
• Transférées entre différents serveurs pour traitement, augmentant ainsi le risque d’interception.
• Réutilisées pour entraîner les modèles d’IA, si le fournisseur n’a pas mis en place des restrictions strictes.

2. Risques liés au stockage et à l’accès des données

• Fuite de données : Si les informations financières et stratégiques de l’entreprise sont accessibles par des systèmes externes, elles peuvent être exposées à des cyberattaques ou à des usages non autorisés.
• Violation des règles de confidentialité : Selon les réglementations comme le RGPD en Europe ou la Loi 09-08 au Maroc, le transfert de données hors du périmètre de l’entreprise audité est souvent interdit sans consentement explicite.
• Dépendance aux tiers : Faire appel à une IA développée par une société externe (comme OpenAI, Google ou Microsoft) crée une dépendance technologique et peut exposer l’entreprise auditée à des pratiques non transparentes.

3. Mesures pour minimiser les risques

Pour limiter ces risques, les cabinets d’audit et les entreprises peuvent adopter les stratégies suivantes :

• Utiliser des IA déployées en interne : Privilégier des systèmes d’IA installés sur les infrastructures internes de l’entreprise ou sur des serveurs dédiés non connectés à Internet.
• Chiffrement des données : Assurer un cryptage robuste des données pendant leur transfert et stockage.
• Clauses contractuelles strictes : Inclure des clauses garantissant que les données des clients ne seront pas conservées ni utilisées par les fournisseurs d’IA.
• Audits des fournisseurs d’IA : Vérifier que le fournisseur respecte les normes de sécurité et de confidentialité, avec des certifications comme ISO 27001.

4. Équilibre entre innovation et éthique

Il est essentiel de reconnaître que, bien que l’IA puisse améliorer l’efficacité des audits, elle doit être utilisée avec prudence. La balance entre innovation et éthique repose sur la mise en œuvre de technologies responsables qui respectent la confidentialité des données. Les entreprises doivent évaluer soigneusement :

• Les fournisseurs d’IA.
• Les politiques internes de gestion des données.
• Les attentes des régulateurs et des parties prenantes.

5. Conclusion

Le recours à l'IA dans les missions d'audit est une arme à double tranchant. Bien qu'il permette une analyse plus rapide et plus précise, il peut également exposer les données sensibles des entreprises auditée à des risques de fuite, compromettant ainsi la confidentialité et la conformité réglementaire. Les cabinets d’audit doivent adopter une approche proactive pour sécuriser les données et privilégier des solutions technologiques éthiques et transparentes.