Intelligence artificielle et audit | Quand le savoir devient abondant, le jugement devient plus précieux

L’intelligence artificielle (IA) peut faire gagner du temps aux auditeurs et auditrices. Sa véritable valeur dépendra toutefois de la façon dont les professionnels et professionnelles comptables choisiront de transformer le travail et de mieux mobiliser leur jugement professionnel. 

La question n'est plus de savoir si les auditeurs et auditrices utiliseront l'IA, mais ce qu'ils et elles feront des capacités et du temps qu'elle leur permettra d’utiliser à d’autres fins.

L’IA permet d’analyser des volumes de données plus importants, de repérer des anomalies ou des tendances et de faciliter la préparation de la documentation. Pourtant, si elle ne sert qu’à exécuter plus rapidement les mêmes processus, son apport restera limité. Le véritable enjeu consiste donc à aller au-delà des seuls gains de temps et des réductions de coûts pour repenser l’organisation du travail et améliorer la qualité des audits. 

Pour saisir cette occasion, il faut revenir à la raison d’être de l’audit : créer la confiance. Les investisseurs et investisseuses, les institutions financières, les conseils d’administration et autres parties prenantes s’appuient sur le travail des CPA auditeurs et auditrices pour prendre des décisions économiques importantes. Cette confiance repose sur la qualité des travaux réalisés, mais aussi sur l’indépendance, le scepticisme professionnel, la compétence et la responsabilité assumée par les auditeurs et auditrices. 

La confiance demeure le véritable produit de l’audit. Or, les moyens mis en place pour la préserver ont progressivement transformé l’organisation du travail. 

L’évolution des pratiques d’audit

Les grands scandales financiers des années 2000 ont entraîné un renforcement nécessaire de la surveillance, un resserrement des normes, une augmentation des exigences d’indépendance et une multiplication de la documentation^{1, 2}. Avec le temps, cette réponse a aussi contribué à une dynamique où les constats et les défaillances appellent majoritairement à la mise en place de plus de procédures et la recherche d’une plus grande conformité.

Les résultats d’inspection montrent pourtant que certains défis sont toujours d’actualité. Au Canada, le rapport d’inspection 2024 du CCRC relève des constats significatifs dans 24 % des dossiers inspectés et des mesures d’exécution en place dans six des neuf cabinets autres que les quatre plus grands qui sont inspectés annuellement³. Aux États-Unis, le PCAOB rapporte un taux de déficience agrégé de 26 % pour les six plus grands cabinets en 2024⁴. Ces données ne témoignent évidemment pas à elles seules la qualité globale de l’audit. Elles suggèrent néanmoins que la supervision, la documentation et l’exercice du jugement professionnel continuent de représenter des défis importants malgré les ressources considérables investies en matière de conformité.

L’enjeu n’est donc pas simplement d’accomplir plus rapidement le même travail. Il consiste à déterminer comment la technologie peut aider à mieux organiser les travaux, à mobiliser l’expertise au bon moment et à renforcer la qualité du jugement professionnel.

Deux paradoxes affectent la profession comptable et permettent de mieux comprendre les transformations à envisager.

Le paradoxe de l’expérience

À mesure que les CPA auditeurs et auditrices progressent dans leur carrière, une part croissante de leur temps est consacrée à la gestion du cabinet, à l’administration, au développement des affaires et à la supervision. Cette évolution ne signifie pas que les associés et associés n’interviennent plus dans les dossiers, mais elle réduit le temps dont ils et elles disposent pour contribuer aux travaux qui exigent l’exercice du jugement professionnel.

Ainsi, les personnes qui possèdent le plus d’expérience ne sont pas toujours celles qui participent le plus directement aux travaux. L’enjeu consiste donc à mobiliser cette expertise au bon moment, en ciblant notamment les risques et les éléments probants les plus déterminants, tout en continuant de développer les compétences de la relève. La situation varie d’un cabinet à l’autre, mais une question demeure : comment mieux mettre à profit l’expérience pour qu’elle contribue aux décisions qui comptent le plus?

Le paradoxe technologique

La profession comptable est souvent perçue comme étant à la fine pointe de la technologie. Pourtant, dans plusieurs milieux de pratique, le cœur du travail d’audit demeure largement tributaire des interventions humaines, des chiffriers, de la documentation et des processus de révision.

Bien que le degré de maturité technologique varie d’un cabinet à l’autre, de nombreux travaux demeurent fortement standardisés et axés sur la démonstration de conformité. Cette approche favorise la constance et la traçabilité, mais elle peut parfois laisser moins de place à l’analyse et à l’exercice du jugement professionnel, alors que le respect des procédures devient une fin plutôt qu’un moyen⁵. Ainsi, dans une profession fondée sur l’information et l’analyse, la technologie sert davantage à soutenir les opérations qu’à transformer en profondeur certaines activités d’audit.

Ensemble, ces deux paradoxes soulèvent une même question. Lorsque les CPA ayant le plus d’expérience disposent de moins de temps pour intervenir directement dans les dossiers et que plusieurs travaux sont encore réalisés à l’aide d’outils manuels malgré une complexité croissante, comment redonner plus de place à l’analyse et au jugement professionnel?

Nombre d’auditeurs et auditrices ont aujourd’hui l’impression de consacrer davantage de temps à la conformité interne et à l’exécution administrative qu’à l’exercice du jugement professionnel, une préoccupation que partagent certains régulateurs, dont le CCRC, qui souligne l’importance de la supervision et du jugement dans ses rapports d’inspection⁶.

Au-delà de l’automatisation 

L’intelligence artificielle peut devenir un véritable levier de transformation. Elle ne fera pas disparaître le besoin d’audit, mais elle remet en question certaines façons de faire qui se sont imposées au fil du temps. Son potentiel ne réside pas seulement dans sa capacité à accélérer des tâches existantes, mais dans la possibilité de revoir la manière dont les travaux sont répartis, exécutés et supervisés.

Concrètement, l’IA peut soutenir la préparation et l’analyse initiale de certaines informations, traiter des volumes de données plus importants et aider à repérer les anomalies ou les tendances qui méritent une attention particulière. Le temps ainsi libéré peut permettre de faire intervenir plus tôt les CPA d’expérience, de recentrer la supervision sur les risques et les jugements déterminants et de consacrer davantage d’efforts à l’analyse des éléments probants.

Cette évolution suppose aussi de revoir la répartition des responsabilités entre des personnes ayant différents niveaux d’expérience. Plutôt que de simplement accélérer une succession de tâches inchangées, les cabinets peuvent repenser leurs processus afin que la technologie soutienne le travail préparatoire et que les CPA auditeurs et auditrices consacrent davantage de temps à exercer leur scepticisme professionnel, à prendre part aux échanges avec la clientèle et à contribuer aux décisions complexes.

Cette transformation ne se produira toutefois pas d’elle-même. Libérer du temps ne garantit pas qu’il sera consacré aux activités qui créent le plus de valeur. Les cabinets devront faire des choix explicites : revoir leurs processus, redéfinir certains rôles, développer les compétences des équipes et créer les conditions permettant aux auditeurs et auditrices d’exercer davantage leur jugement professionnel.

Encadrer l’IA sans perdre de vue l’objectif 

Les possibilités offertes par l’IA ne garantissent ni une meilleure qualité ni de meilleures décisions. Les bénéfices dépendront de la qualité des données utilisées, de la conception des outils, des compétences des équipes, de la gouvernance mise en place et des choix organisationnels effectués par les cabinets.

L’IA a des limites, notamment en ce qui concerne les biais algorithmiques hérités des données d’entraînement, la gouvernance, la qualité des données et la transparence des modèles⁷. Elle ne peut exercer le jugement professionnel ni assumer une responsabilité. Elle ne doit pas non plus être présentée ou considérée comme neutre. Ses résultats reflètent des choix de conception, des données, des paramètres et un contexte d’utilisation précis.

Les auditrices et auditeurs sont aussi exposés à des contraintes, notamment la pression de temps, la fatigue décisionnelle ou les enjeux liés aux conflits d’intérêts. Les normes d’indépendance, la supervision et les mécanismes de contrôle de la qualité visent précisément à encadrer ces risques. L’idée n’est donc pas d’opposer une machine impartiale à un humain faillible, mais de concevoir une interaction où les forces et les limites de chaque partie sont reconnues, documentées et surveillées.

Ces réserves sont essentielles, mais elles doivent être prises en compte durant la transformation plutôt que devenir son seul objet. La question centrale demeure : comment utiliser l’IA pour améliorer réellement la qualité du travail et du jugement?

Quand le savoir devient abondant, ce qui reste rare, c’est le jugement : la capacité de remettre en question, d’exercer un scepticisme professionnel et d’assumer la responsabilité d’une conclusion.

L’occasion à saisir

L’IA peut accroître les capacités des auditeurs et auditrices et leur permettre de libérer du temps. La profession doit maintenant décider ce qu’elle fera de ces capacités et de ce temps supplémentaire. Serviront-ils simplement à produire davantage, ou permettront-ils de mobiliser l’expérience, d’approfondir l’analyse et de renforcer la qualité de l’audit?

La véritable transformation ne résidera pas dans les outils adoptés, mais dans les choix d’organisation du travail qui les accompagneront. L’IA ne remplace pas le jugement de l’auditeur ou de l’auditrice : elle peut créer les conditions pour que ce jugement s’exerce là où il compte le plus.

Notes et références

¹ La loi Sarbanes-Oxley (2002) a été adoptée par le Congrès américain à la suite de scandales financiers majeurs et le PCAOB comme organisme de surveillance indépendant a été créé dans sa foulée. Au Canada, le CCRC, alors appelé CPAB, a été créé en 2003 dans un contexte similaire.
² Les normes ISA révisées, notamment ISA 315 (révisée en 2019) sur l’identification et l’évaluation des risques d’anomalies significatives, illustrent l’évolution des exigences documentaires et procédurales.
³ CCRC, Rapport annuel d’inspection 2024. Taux de constats significatifs : 24 % (31 dossiers sur 131), comparativement à 34 % en 2023. Mesures d’exécution en place dans six des neuf autres cabinets inspectés annuellement.
⁴ PCAOB, Staff Spotlight on 2024 Inspection Activities, mars 2025. Taux de déficience Part I.A pour les six plus grands cabinets
⁵ CCRC, Strengthening Audit Quality, septembre 2024. Le rapport souligne l’importance d’un système de gestion de la qualité dynamique et centré sur le jugement, au-delà de la seule conformité procédurale.
⁶ CCRC, Audit Quality Insights Report: 2024 Interim, octobre 2024.
⁷  Koshiyama, A., Kazim, E., Treleaven, P. et coll., « Towards algorithm auditing: managing legal, ethical and technological risks of AI, ML and associated algorithms », Royal Society Open Science, vol.11, no 5,2024; Schwartz, R., Vassilev, A., Greene, K. K. et coll., Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence, NIST Special Publication 1270, 2022.

À propos de l’auteur

Louis Roy, CPA, cumule plus de 30 ans d’expérience en assurance et en audit. Il a dirigé des mandats d’envergure dans les secteurs public et privé et a fondé en 2017 une pratique d’audit spécialisée en actifs numériques au sein d’un cabinet d’audit. Pionnier dans l’utilisation des technologies en audit, il a fondé Agentic CPA Inc., un cabinet d’audit et d’assurance axé sur l’IA agentique, et Agentic Expert Group, un groupe d’entreprises qui développe des solutions fondées sur l’IA agentique pour soutenir les activités et les processus des organisations.

Cet article a été rédigé avec l’appui d’outils d’intelligence artificielle. L’auteur demeure entièrement responsable du jugement, de l’analyse et du contenu.