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Découvrez comment l’histoire de l’IA, des premières idées à l’apprentissage profond, façonne l’avenir du travail.

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Points clés :

 L’histoire de l’intelligence artificielle remonte aux années 1950, lorsque la théorie de l’IA a été développée pour la première fois au Dartmouth College dans le New Hampshire.

• L’apprentissage automatique, qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir des données, a marqué un changement de paradigme dans l’histoire de l’IA.
• L’impact de l’IA est déjà significatif dans la comptabilité et d’autres secteurs, et continue de s’étendre à mesure que la technologie progresse.

L’intelligence artificielle (IA) est prête à révolutionner de nombreux secteurs, y compris l’audit et la comptabilité. Elle promet de réduire les tâches manuelles, d’optimiser les processus et d’aider à accroître l’efficacité, parmi d’autres avantages. Et bien que l’IA dans les métiers du chiffre soit un sujet très actuel qui semble récemment avoir explosé sur la scène, elle a en réalité une longue histoire s’étendant sur plusieurs décennies, qui a mené à l’état actuel des choses.

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Qu’est-ce que l’IA ?

Au cœur de l’IA, il y a des développements de systèmes informatiques. Ces programmes complexes peuvent réaliser des tâches nécessitant normalement l’intelligence humaine. Ces tâches comprennent la compréhension du langage naturel, la reconnaissance de motifs, l’apprentissage à partir d’expériences, la prise de décisions et la résolution de problèmes complexes.

L’IA est désormais largement appliquée et influente. Elle transforme les industries, les environnements de travail et les normes sociétales. Nous avons des assistants personnels sur nos smartphones, comme Siri et Google Assistant. Il existe aussi des systèmes plus complexes qui pilotent les véhicules autonomes, diagnostiquent des maladies et améliorent le service client grâce aux chatbots. L’empreinte de l’IA dans nos vies est déjà significative et croît chaque jour.

La technologie a également un impact dans presque tous les secteurs professionnelles, y compris la finance. L’IA fluidifie les opérations en comptabilité. Elle automatise les tâches répétitives et prédit les tendances, personnalisant l’expérience client. Ces fonctions augmentent l’efficacité et ouvrent de nouvelles perspectives d’innovation et d’opportunités dans des domaines comme l’audit. Mais la route vers ce futur a été pavée par des années de théorie, de bidouillage technologique et de quête pour comprendre le potentiel de l’intelligence artificielle.

Pour répondre à la question « Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? » et apprécier pleinement l’IA actuelle et future, il nous faut d’abord comprendre son passé. Faisons un voyage dans le temps pour pleinement apprécier comment l’IA a évolué pour devenir l’une des avancées technologiques les plus prometteuses et passionnantes d’aujourd’hui.

L’histoire de l’IA, expliquée
Les scientifiques ont planté les premières graines de l’IA dans leur quête de création de machines capables de réflexion et d’action humaine. Ce qui a commencé comme une fascination spéculative s’est finalement concrétisé en informatique pratique. La première génération de recherches en IA s’est concentrée sur la résolution de problèmes et le raisonnement logique. Elle visait à faire en sorte que les machines traitent le langage, reconnaissent des motifs et résolvent des problèmes complexes.

Qui a développé la théorie de l’IA ?
L’histoire de la théorie de l’IA a commencé au Dartmouth College dans le New Hampshire en 1956. C’est lors d’un atelier dirigé par John McCarthy et auquel ont assisté des penseurs éminents comme Allen Newell et Herbert A. Simon, que la science-fiction allait se transformer en une discipline scientifique. Les chercheurs ont officiellement créé le domaine de l’IA.

Le ‘Logic Theorist’

Le Logic Theorist était un programme développé par Allen Newell, J.C. Shaw et Herbert Simon en 1956 à la RAND Corporation. Il automatisait la résolution de problèmes mathématiques. Il a été l’un des premiers programmes d’IA capables de résoudre des problèmes mieux que les humains dans un domaine spécifique. Il excellait dans la résolution de problèmes liés au calcul propositionnel, une branche des mathématiques qui traite des énoncés logiques et de leurs relations.

Le programme représentait des problèmes de manière symbolique et utilisait des algorithmes pour manipuler ces symboles selon des règles établies, ou « heuristiques ». Cela permettait de décomposer des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples. Ensuite, il était possible de résoudre ces sous-problèmes étape par étape, comme un mathématicien humain. Le Logic Theorist était un exemple précoce de l’IA appliquée à la résolution de problèmes. Il a jeté les bases des recherches futures dans ce domaine.

Le General Problem Solver

Après le succès du Logic Theorist, Newell et Simon ont entrepris de créer un programme d’IA plus adaptable. Ils ont réussi à créer le General Problem Solver (GPS) en 1957. Ils ont conçu le GPS comme un solveur universel de problèmes capable de s’attaquer à de nombreux problèmes, pas seulement à un domaine spécifique comme son prédécesseur. Cette aspiration a marqué un jalon important dans la recherche en IA. Elle symbolisait la quête d’une machine capable d’émuler les larges compétences en résolution de problèmes de l’esprit humain.

Le General Problem Solver abordait les tâches en les décomposant en parties plus petites et plus faciles à gérer. Il utilisait l’« analyse des moyens et des fins », où il identifiait les différences entre l’état actuel et l’état souhaité, et cherchait des actions pour réduire cet écart. Cette méthode permettait au GPS de résoudre des problèmes structurés de manière logique, imitant le raisonnement étape par étape que les humains emploient souvent.

Shakey le Robot

Développé à la fin des années 1960 au Stanford Research Institute (actuellement SRI International) en Californie, Shakey a été le premier robot à démontrer des capacités de prise de décision et de résolution de problèmes de manière autonome. Nommé d’après ses mouvements quelque peu instables, Shakey était équipé d’une caméra, de capteurs et de moteurs lui permettant d’interagir avec son environnement et de se déplacer.

Le logiciel de Shakey lui permettait de visualiser son environnement, d’analyser des situations et d’agir sur elles à l’aide de déclarations « si-alors ». Cette approche a permis à Shakey de naviguer dans des pièces, de déplacer des objets et d’exécuter des tâches en fragmentant des commandes complexes en actions simples.

Le développement de Shakey a constitué une avancée majeure dans la robotique et l’histoire de l’IA. Il a mis en évidence le potentiel de la fusion du mouvement avec la prise de décision. Ce robot a servi de base pour des recherches ultérieures en robotique, notamment pour l’auto-navigation et la résolution de problèmes.

Systèmes experts

Dans les années 1970, l’IA a commencé à marquer des points dans le monde professionnel avec l’introduction des systèmes experts. Les systèmes experts ont constitué une avancée majeure dans l’IA. Ils étaient capables de résoudre des problèmes spécifiques en imitant la prise de décision de spécialistes humains. Leur conception visait à résoudre des problèmes complexes dans des domaines étroits : diagnostic médical, prévisions financières, ou interprétation de données géologiques pour l’exploration pétrolière, par exemple.

Les systèmes experts combinaient une base de connaissances avec un ensemble de règles d’inférence. Ils étaient efficaces car ils pouvaient utiliser une vaste base de connaissance spécialisée, souvent plus étendue que celle d’un individu humain.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique, en revanche, a marqué un tournant dans l’histoire de l’IA. Là où les systèmes experts s’appuient sur des règles prédéfinies, l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. Cette approche permet aux ordinateurs d’améliorer leurs performances sur une tâche au fil du temps sans direction sur la manière de gérer chaque situation possible. L’apprentissage automatique inclut de nombreuses techniques, y compris les réseaux neuronaux, les arbres de décision et l’apprentissage par renforcement. Chaque technique est adaptée à différents types de tâches.

Les modèles d’apprentissage automatique sont flexibles et très performants pour l’apprentissage. Cette capacité les a rendus essentiels dans l’évolution de l’IA. Ils alimentent la reconnaissance vocale, les véhicules autonomes et les recommandations de contenu personnalisé. Les systèmes experts et l’apprentissage automatique sont deux approches distinctes mais complémentaires de l’IA. Ils nous rapprochent de la création de machines qui pensent et assimilent des informations comme les humains.

L’hiver de l’IA

Les années 1980 ont marqué une période déterminante dans l’histoire de l’IA. La technologie a capté l’imagination du public, mais aussi trop promis et trop peu livré. L’IA est entrée dans une période connue sous le nom de « hiver de l’IA », caractérisée par une réduction du financement et de l’intérêt pour le domaine.

L’hiver de l’IA a été un chapitre de sobriété où les limites des technologies d’IA précoces sont devenues apparentes. La puissance de calcul ne pouvait pas encore supporter les réseaux neuronaux complexes nécessaires à une IA robuste, et les financements se sont taris. Pendant un temps, l’IA est restée relativement obscure.

Cependant, la renaissance de l’IA attendait au-delà de la vallée. Grâce à la loi de Moore et à l’informatique parallèle, l’utilisation massive de données (big data) a explosé et les temps de traitement se sont accélérés.

La loi de Moore et l’informatique parallèle

La loi de Moore, une prédiction faite par l’ingénieur Gordon Moore en 1965, reste un principe fondamental dans le monde technologique. Elle stipule que le nombre de transistors sur une puce microélectronique double tous les deux ans, tandis que le coût des ordinateurs est réduit de moitié.

Cette avancée rapide décrite par la loi a propulsé le progrès de la puissance de calcul, permettant aux systèmes d’intelligence artificielle (IA) d’évoluer en complexité et en capacité. Dans le développement de l’IA, la loi de Moore a joué un rôle clé dans le traitement de grandes quantités de données et l’exécution d’algorithmes complexes auparavant jugés inaccessibles.

L’informatique parallèle consiste à diviser des problèmes substantiels en composants plus petits qui sont résolus simultanément sur différents processeurs. Cette méthode réduit de manière significative le temps nécessaire pour traiter de grandes quantités de données ou exécuter des algorithmes complexes. En IA, l’informatique parallèle facilite l’entraînement des modèles d’apprentissage profond sur de grands ensembles de données. Les chercheurs en IA peuvent utiliser des modèles plus complexes en répartissant la charge sur plusieurs unités, ce qui leur permet aussi d’itérer plus rapidement.

La synergie entre la loi de Moore et l’informatique parallèle a considérablement propulsé l’avancement de l’IA. Ces systèmes imitent l’intelligence humaine avec une fidélité sans précédent.

L’apprentissage profond

L’apprentissage profond est un sous-ensemble révolutionnaire de l’apprentissage automatique. Il vise à imiter le cerveau humain à travers des réseaux neuronaux artificiels composés d’algorithmes en couches. Chaque couche traite un aspect des données, en commençant par les caractéristiques les plus simples pour arriver aux plus complexes. L’apprentissage profond fait référence au nombre de couches qui transforment les données. Plus il y a de couches, plus l’abstraction et la complexité sont élevées. Cela permet au modèle de reconnaître des motifs et de prendre des décisions avec une précision étonnante.

L’un des aspects les plus frappants de l’apprentissage profond est sa capacité à apprendre de manière autonome la représentation de fonctions. Les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels s’appuient sur des caractéristiques conçues par l’humain. Cependant, les modèles d’apprentissage profond peuvent découvrir indépendamment des motifs fonctionnels dans les données, ce qui est particulièrement évident dans des domaines tels que la reconnaissance d’images et de la parole.

L’évolution future de l’IA

Avec l’IA et de l’automatisation, l’environnement de travail va se transformer de manière significative. Ce changement est particulièrement vrai dans des domaines comme l’audit et la comptabilité. Un concept clé est la fusion du travail humain et machine. Cela pourrait impliquer que l’IA gère les tâches de routine, tandis que les praticiens se concentrent sur l’analyse, la stratégie et les relations humaines.

L’IA doit être vue comme un assistant pour les comptables et les auditeurs – non comme un remplacement. Des outils d’IA comme Caseware AiDA, qui peuvent fournir des réponses contextuelles aux questions spécifiques à la profession, tout en empêchant les données sensibles des clients d’être utilisées par un grand modèle de langage (LLM), peuvent faire gagner du temps aux experts-comptables et auditeurs sans compromettre leur jugement professionnel et leur esprit critique.

Cette collaboration permettra aux comptables et auditeurs de se réorienter vers des rôles nécessitant un jugement humain, de l’innovation et une supervision éthique, tels que le conseil stratégique et la conformité réglementaire. Une autre idée suggère que les professionels du chiffre évolueront vers des rôles d’analyses  des données, se concentrant par exemple sur la compréhension de modèles de données complexes.

De plus, il y a des spéculations sur l’ouverture de nouveaux emplois  impliquant la surveillance éthique et l’amélioration des systèmes d’IA. Ces concepts pointent vers un avenir où la technologie de l’intelligence artificielle viendra enrichir et renforcer la profession. Ces transformations nécessiteront l’apprentissage de nouvelles compétences et créeront de nouvelles opportunités pour ajouter de la valeur de manière inédite.

La renaissance de l’IA a inauguré une nouvelle ère de possibilités. Grâce aux avancées technologiques et à la puissance de calcul, la recherche en IA a connu des progrès rapides, en particulier dans l’apprentissage profond. L’impact de l’IA est déjà significatif avec le développement d’applications pour divers secteurs, et il continue de se développer à mesure que la technologie progresse. Son avenir promet d’être aussi excitant que son passé.

La diffusion d’informations fidèles est essentielle pour la réussite d’une entreprise dans une économie mondiale complexe et en évolution rapide. L’audit financier éprouvé est la clé pour compiler et rapporter ces données.

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Le panorama financier mondial subit un changement monumental. En effet, il met désormais l’accent sur la durabilité environnementale, la responsabilité sociale et la gouvernance d’entreprise, collectivement appelés ESG (Environnement, Social et Gouvernance). Ce concept incarne une nouvelle norme par laquelle la société juge le monde des affaires. La gouvernance, composante du « G » dans ESG, est souvent considérée comme le point de départ de l’éthique d’un secteur. La gouvernance est cruciale : elle englobe la règlementation, les pratiques et procédures concernant la direction et le contrôle d’une entreprise. Elle se concentre sur la manière dont les entreprises gèrent leurs opérations, prennent des décisions, exercent et rendent compte de leur pouvoir. Une gouvernance solide garantit que l’entreprise agisse avec intégrité et transparence tout en protégeant les intérêts de toutes ses parties prenantes. Elle pose les bases d’une croissance durable et d’une conduite éthique au sein de l’entreprise. Elle guide l’entreprise pour opérer de manière bénéfique pour la société tout en atteignant ses objectifs stratégiques et financiers.

Les auditeurs jouent un rôle crucial dans la gouvernance, en assurant la solidité et l’efficacité de son cadre. En évaluant soigneusement les contrôles internes financiers et opérationnels, ils fournissent une évaluation indépendante pouvant aider à identifier les zones de risque. Un audit ESG peut également révéler des inefficacités ou des non-conformités aux normes de gouvernance.

Quelle est l’importance d’un audit de la gouvernance ?

La gouvernance d’entreprise est le système par lequel les entreprises sont dirigées et contrôlées. Elle formalise le cadre, fixe des objectifs et décide comment les atteindre et les surveiller. Au sein de ce cadre, une organisation intègre ses valeurs et établit des directives pour un comportement éthique.

Pour les professionnels de la finance, un audit de gouvernance va au-delà de la simple conformité. Il est tourné vers l’avenir, solidifiant l’approche fondamentale de l’organisation en matière de responsabilité, de transparence, d’équité et de bonne conduite des affaires. Cette orientation est plus pertinente que jamais.
Les investisseurs et les parties prenantes regardent au-delà des chiffres ; ils veulent juger l’éthique des entités avec lesquelles ils traitent. Entreprendre une tâche ou un projet sans comprendre le cadre de gouvernance qui le sous-tend peut conduire à une évaluation biaisée. Reconnaître le réseau complexe des attentes des investisseurs, des règles et des dynamiques commerciales est essentiel pour tout professionnel cherchant à ajouter de la valeur à cet environnement financier contemporain.

En outre, de bonnes pratiques de gouvernance peuvent aider les entreprises à éviter les scandales, les pertes financières et les dommages à la réputation. En revanche, une mauvaise gouvernance peut entraîner des enquêtes, des poursuites judiciaires et des amendes.

L’anatomie de la gouvernance

Assurer une gouvernance solide protège l’entreprise des manquements éthiques ou financiers et nécessite d’intégrer de nombreuses pratiques. Voici les domaines fondamentaux qui constituent la trame de la gouvernance.

Le conseil d’administration et sa structure

Le conseil d’administration est le sommet de la gouvernance, donnant le ton dès le départ. Il est composé d’individus qui, collectivement, devraient posséder les compétences, l’expérience et la diversité requises pour guider l’entreprise vers le succès. Le rôle du conseil est crucial, car il prend des décisions stratégiques et examine la direction et les pratiques de l’entreprise.

Droits et responsabilités des parties prenantes

Reconnaître et protéger les droits des parties prenantes est vital pour la gouvernance. Il ne s’agit pas seulement de respecter les directives; il s’agit aussi d’éthique des affaires, qui inclut un traitement équitable pour toutes les parties. Tout le monde, des actionnaires aux employés, clients, fournisseurs et membres de la communauté au sens large, a un intérêt direct. La gouvernance d’entreprise doit en tenir compte dans toutes ses politiques et procédures.

Audit et reporting financier

La transparence et la responsabilité se matérialisent grâce à des pratiques d’audit robustes. En tant que professionnel de l’audit, vous assurez l’objectivité et l’intégrité, validez les informations financières et fournissez une assurance. Cette assurance montre que les rapports en question représentent fidèlement la situation actuelle et les performances passées de l’entreprise.

Gestion des risques

Les conseils d’administration doivent être conscients des risques. Ils doivent identifier, évaluer et surveiller les risques pour s’assurer que l’entreprise peut prospérer malgré les défis potentiels. Être conscient des problèmes de responsabilité améliore les bonnes pratiques de gouvernance en aidant à prévenir les problèmes plutôt qu’à les gérer lorsqu’ils surviennent.

Rémunération et performance des dirigeants

Le véritable test d’une bonne gouvernance est la manière dont elle lie la rémunération des dirigeants aux objectifs, aux valeurs et aux performances à long terme de l’entreprise. La rémunération des dirigeants doit refléter l’engagement de l’entreprise envers la croissance éthique, la durabilité et la responsabilité. Elle doit tenir ses dirigeants responsables et les motiver à suivre le cadre de gouvernance.

Le rôle des auditeurs dans la gouvernance

En tant qu’auditeur, vous êtes un élément essentiel de la chaine de gouvernance. Vous examinez les systèmes de contrôle interne, les politiques de gestion des risques et la conformité aux règles.
Vous étudiez les états financiers pour vous assurer que les chiffres concordent et vous scrutez les méthodes utilisées pour y parvenir. Vous examinez également les systèmes de stockage des données et le cadre de gouvernance qui les supervise.

Pour un avenir financier durable, vous devez évoluer en tant que conseiller stratégique. Vos perspectives peuvent avoir un impact significatif sur la stratégie à long terme d’une entreprise. Vous disposez désormais d’une plateforme pour mesurer, façonner et améliorer le fonctionnement du cadre de gouvernance de l’organisation. À mesure que nous progressons dans la nouvelle ère de l’ESG, les auditeurs doivent être conscients de leur rôle dans la gouvernance.

En défendant une bonne gouvernance, vous devez également mettre l’accent sur la transparence des résultats des audits ESG. Lorsque les audits ESG sont largement partagés, toutes les parties prenantes peuvent en bénéficier. Par exemple, les régulateurs ou les investisseurs peuvent consulter un rapport d’audit et engager un dialogue avec l’entreprise pour résoudre les domaines nécessitant des améliorations. Cette transparence peut aider à établir la confiance entre les entreprises et leurs parties prenantes.

Mesurer l’ESG : Le critère des investissements futurs

L’essor de l’investissement ESG a créé un nouveau critère de mesure du succès d’une entreprise. Cette évolution est motivée par des préoccupations croissantes concernant le changement climatique, la justice sociale et la responsabilité d’entreprise.

L’intégration des éléments ESG dans la prise de décision en matière d’investissement n’est pas une tendance passagère.Les investisseurs institutionnels, les gestionnaires d’actifs et les investisseurs particuliers regardent au-delà des métriques financières lors de leurs choix d’investissement. Ils considèrent désormais fortement le profil ESG d’une entreprise. Ce changement de paradigme nécessite une gouvernance claire et solide, qui doit aller au-delà du simple respect des règles et être fermement intégrée dans l’ADN de l’entreprise.

Des pratiques de gouvernance transparentes qui reflètent un engagement envers le développement durable, l’inclusivité des parties prenantes et une conduite éthique des affaires peuvent démarquer une entreprise sur les marchés financiers.
L’avantage concurrentiel d’une telle entité réside dans sa capacité à communiquer ces pratiques par le biais d’un reporting ESG efficace, et les professionnels qui comprennent son importance stratégique doivent auditer ce reporting. Cette pratique est vitale dans un climat d’investissement de plus en plus exigeant.

Évaluer l’impact du « G » dans l’ESG

« Gagner sa vie » n’est plus une mesure pertinente du succès des entreprises. Au sein de la triade « E », « S » et « G », la gouvernance fournit à la fois la boussole et la carte pour la stratégie d’entreprise. Elle dirige discrètement le navire vers une destination responsable, éthique et durable.

Même si les initiatives environnementales et sociales attirent souvent plus d’attention que la gouvernance, cette dernière est cruciale pour toutes les organisations cherchant à construire un héritage durable et positif.

Cependant, le « G » dans l’ESG n’est pas une entité autonome. Il est étroitement lié aux objectifs environnementaux et sociaux, les influençant et en étant influencé. Une bonne gouvernance aidera à intégrer et à gérer les politiques écologiques et sociales dans les processus d’une organisation.

Les initiatives environnementales et sociales sont souvent impulsées par la gouvernance. L’engagement du conseil d’administration se répercute pour former le socle de la culture d’entreprise, façonnant les pensées et les actions des employés. Cette culture façonne la mise en place et la mise en œuvre des politiques. Elle intègre la durabilité dans les opérations et la stratégie globale de l’entreprise.

Les auditeurs ont beaucoup à gagner en comprenant comment la gouvernance interagit avec les enjeux environnementaux et sociaux. La capacité à offrir des conseils stratégiques et créateurs de valeur qui voient ces connexions et guident l’entreprise vers une approche ESG holistique sera cruciale, garantissant un succès financier et une durabilité à long terme.

Un avenir informé

À l’avenir, le rôle de la gouvernance d’entreprise est appelé à prendre de l’ampleur et de l’importance. Les nouvelles règles et les attentes plus élevées des investisseurs placeront la barre plus haut en matière de bonnes pratiques de gouvernance. Les auditeurs qui anticipent ces changements mèneront une nouvelle ère en matière de gestion financière. Il ne s’agit pas seulement de devoir se conformer aux changements ; il s’agit d’intégrer ces principes dans le fonctionnement des entreprises.

Bien entendu, en tant que professionnel de la finance, vous conservez votre rôle traditionnel de supervision des questions financières. De plus, vous fournissez désormais des informations, des idées et des recommandations précieuses pour améliorer les pratiques de gouvernance des entreprises. Ce rôle de conseil est essentiel alors que les entreprises visent à aligner leurs opérations sur les principes ESG. En réalisant un audit ESG, vous pouvez guider les organisations et les aider à affiner leurs fondements de gouvernance pour être plus transparentes, responsables et durables.

Cette approche proactive impliquera une formation continue et un perfectionnement des compétences. Il s’agit certes d’un défi passionnant, mais il promet d’enrichir votre rôle d’auditeur et, par extension, le monde en général.

En conclusion, le « G » de l’ESG n’est pas un investissement optionnel ni un stratagème marketing. C’est le pilier robuste du tabouret à trois pieds qui soutient les pratiques commerciales modernes et éthiques. Sa valeur est incommensurable, et la comprendre est essentiel pour quiconque souhaite exceller dans le domaine financier.