L’impact de l’intelligence artificielle sur l’efficacité de l’audit interne

Abstract

Face à l'accélération de la transformation numérique et à la nécessité de moderniser les pratiques de gouvernance organisationnelle, l'audit interne en Algérie commence à explorer le potentiel de l'intelligence artificielle comme levier de performance et d'efficacité. À l'instar de plusieurs pays, l'intégration de l'IA dans les processus d'audit interne pourrait améliorer la qualité des missions, automatiser les tâches répétitives, renforcer la détection des anomalies et des risques, et contribuer à un contrôle interne plus continu et plus fiable. Ce mémoire examine l'impact de l'intégration de l'intelligence artificielle sur l'efficacité de l'audit interne, en s'appuyant sur une double analyse théorique et empirique. La première partie retrace les fondements conceptuels de l'intelligence artificielle, ses évolutions technologiques, ainsi que ses principales applications dans le domaine de l'audit interne, notamment à travers l'automatisation, l'analyse avancée des données et le reporting intelligent. La seconde partie se concentre sur l'étude empirique menée auprès des professionnels de l'audit interne en Algérie, permettant d'évaluer la perception de l'IA, son impact sur les missions d'audit et les freins à son adoption au sein des organisations. Les résultats révèlent que si l'IA est perçue comme un levier d'amélioration de l'efficacité des missions d'audit et de renforcement des capacités de détection des risques et des irrégularités, son adoption demeure freinée par le manque de compétences techniques, le coût élevé des solutions technologiques et la résistance organisationnelle au changement. Ce travail propose des recommandations concrètes pour accompagner cette transition technologique et moderniser la fonction d'audit interne à travers un usage responsable et structuré de l'intelligence artificielle