Auditeur augmenté : ce que l’IA change vraiment

L’IA transforme l’audit interne : automatisation des tâches répétitives, analyses prédictives et un rôle d’« auditeur augmenté ». Dans cette vidéo, je synthétise 7 sources de référence pour clarifier ce que l’IA change concrètement, les nouveaux risques et les compétences clés à développer.

Au programme

Définition & périmètre de l’audit interne
Cas d’usage IA/ML & IA générative (NLP, détection d’anomalies, RPA)
Bénéfices réels vs limites (qualité des données, “boîte noire”, biais)
Compétences à acquérir : data literacy, prompting, XAI, gouvernance modèles
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Chapitres :
00:00 Intro & promesse
00:44 Qu’est-ce que l’audit interne ?
02:05 Pourquoi l’IA maintenant (tendances & maturité)
03:12 Cas d’usage concrets (anomalies, NLP, RPA)
05:20 IA générative pour auditeurs (scénarios)
07:10 Bénéfices & limites (données, biais, boîte noire)
08:45 Compétences clés (data, prompt, XAI)
10:05 Gouvernance & risques (model risk, contrôles)
11:30 Roadmap 90 jours (quick wins)
12:40 Outils & budget (build vs buy)
13:30 Éthique & conformité (IIA, RGPD)
14:15 Conclusion & call-to-action

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