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L'auditeur d'aujourd'hui est connecté et même augmenté! » Jeanne Boillet, chargée de l'innovation chez EY, n'hésite pas à puiser ses références dans le transhumanisme pour décrire la révolution en cours dans l'audit et le conseil. Le vent de changement qui souffle sur ces métiers transforme les modes de travail de professionnels particulièrement concernés par le big data et l'automatisation. « Ils bénéficient de plusieurs outils: une plate-forme digitale pour stocker les travaux, des outils analytiques qui permettent une analyse systématique des données, des outils d'automatisation et, de plus en plus, l'intelligence artificielle (IA) », résume Jeanne Boillet. Si la masse d'informations à traiter est de plus en plus importante et les opérations complexes, la restitution est simplifiée. « Auparavant, nous présentions nos résultats aux clients de manière statique. Les outils actuels nous permettent des simulations en direct et un échange immédiat avec eux. Par exemple, il est possible de pointer directement les opérations qui présentent une exception dans un cycle de vente, alors qu'avant, on travaillait sur des échantillons.
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Enfin, une console de gestion unique permet d'appliquer les règles de sécurité de façon centralisée sur de multiples plateformes de stockage de données pour ne laisser aucune place à l'erreur. Elle permet aussi de surveiller l'efficacité de ces règles. L'adoption de différentes pratiques et technologies d'audit permet de placer la sécurité des données au cœur d'une stratégie de cybersécurité. À l'ère du Big Data, elle est tout simplement devenue indispensable. Comprendre les enjeux du RGPD: IBM révèle le coût moyen d'une fuite de données:
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Ainsi, les métiers de l'audit et du conseil évoluent-ils, intégrant l'Intelligence Artificielle (IA) et ses développements pour l'analyse de larges bases de données. Les auditeurs, consultants et analystes sont de plus en plus confrontés aux logiques de programmation (automatisation, scripting et analyse). La formation proposée s'appuie donc sur l'expérience de ce cursus en systèmes d'information (partenaire, réseau d'anciens, notoriété) en y adjoignant le développement de compétences requises pour exploiter les opportunités créées par l'avènement du big data. Outre les aspects réglementaires et éthiques, les méthodes modernes d'analyse seront exposées (e. g. data visualization, text mining). L'ambition de ce programme est d'initier un public n'ayant à l'origine pas de compétences particulières en systèmes d'information, en statistiques et en fouilles de données. Une attention particulière sera apportée à l' utilisation de logiciels open source (applications gratuites) afin que l'acquisition de licence ne constitue pas un frein à la mise en pratique des compétences acquises.
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Les systèmes informatiques cognitifs sont en outre appelés à devenir plus efficaces, capables d'anticiper de mieux en mieux les problèmes et de modéliser de nouvelles solutions, à mesure qu'ils acquièrent une connaissance des pratiques passées. À terme, la technologie permettra une surveillance continue des systèmes du client, une résolution des erreurs ou des anomalies en temps réel et par conséquent l'évolution de l'offre d'audit. Développement de nouveaux services L'audit est souvent perçu par les actionnaires et les dirigeants comme un coût nécessaire et obligatoire qui n'apporte que peu ou pas de valeur à l'entreprise. Afin d'accroître la pertinence de l'audit, il est nécessaire d'ajouter de la valeur aux clients. Or, les nouveaux outils numériques offrent justement la possibilité d'améliorer la pertinence de l'audit en proposant aux clients de nouveaux services à forte valeur ajoutée. Grâce aux data analytics, l'auditeur peut par exemple faire des recommandations et proposer des benchmarks (observation des pratiques des autres acteurs du marché) avec des indicateurs et des statistiques.
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Si cette situation permettant de gérer un nombre infini de données facilite leur fonctionnement, elle g én ère également de nombreux risques. Il est notamment indispensable de protéger les informations personnelles de leurs clients. La mise en place du RGPD a justement pour objectif d'aider les entreprises dans la création de processus pour le traitement de la data. La première étape consiste à réaliser un audit qui va statuer sur les protections en cours et les progr ès à effectuer afin d'être en conformité de la réglementation. Abordant les points de vue juridiques et techniques, il est mené par un délégué à la protection des données. Ce spécialiste en sécurité informatique et en analyse de risques au sein des systèmes d'information est très demandé sur le marché du travail. Branche distincte de la cybersécurité, les audits connaissent une hausse importante depuis l ' application du RGPD. L'audit se compose de 4 grands volets: La sensibilisation du personnel aux risques de la fuite de données.
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Pour y parvenir, nous combinons différentes technologiques, en intégrant progressivement de l'intelligence artificielle. » Ce contenu a été réalisé par PWC
Une plus grande valeur ajoutée La transformation numérique est porteuse d'une double opportunité pour les cabinets: un gain de temps et un traitement plus exhaustif de la donnée. D'abord, l'utilisation de nouveaux outils et de processus digitalisés pour des tâches répétitives à faible valeur ajoutée permet à l'auditeur de se concentrer sur d'autres tâches à plus forte valeur ajoutée pour le client, comme l'analyse des anomalies et des zones à risques, tout en réalisant des économies sur le budget de la mission. Autre source de valeur ajoutée: le passage d'un audit par sondage à un audit portant sur l'exhaustivité des données, grâce aux outils de data analytics. La documentation du dossier de l'auditeur s'en trouve améliorée, d'autant plus que ce procédé permet une véritable traçabilité du processus avec la possibilité de réeffectuer le contrôle ultérieurement. Bien entendu, les technologies ne remplaceront pas le jugement de l'auditeur, mais l'assisteront plutôt dans la prise de décision en proposant des solutions possibles que le logiciel a appris des pratiques et expériences passées (Machine Learning).
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