Contexte et enjeux
Les équipes d’audit interne constatent que les preuves traditionnelles – notes manuscrites, marques de validation, chaînes d’e‑mail ou messages Slack – disparaissent dès que les agents d’intelligence artificielle interviennent. Les données financières et opérationnelles restent stockées dans NetSuite, les systèmes de ressources humaines et les lacs de données, mais les jugements humains sont remplacés par des processus automatisés plus rapides que les contrôles humains.
Cette évolution touche particulièrement les secteurs fortement régulés, où la gouvernance de l’IA est désormais débattue au niveau du conseil d’administration plutôt qu’en simple case de conformité, comme l’a souligné Josh Robinson, chief audit executive de Vast Space LLC, constructeur de stations spatiales commerciales.
Fonctionnement des agents IA avec NetSuite
Workiva propose une couche d’intelligence appelée « Knowledge intelligence layer » qui orchestre des agents IA capables de se connecter simultanément à NetSuite, à un système de gestion des ressources humaines (HRIS), à un data lake et à un modèle de langage tel que Claude. Robinson indique que la solution peut « connecter les cinq différents systèmes », extraire les données et créer des agents qui résolvent les besoins spécifiques de l’entreprise.
Ces agents exécutent des tâches répétitives – agrégation de données, génération de rapports, mise à jour de champs – sans laisser de traces visibles dans les canaux de communication habituels. Le résultat est une chaîne de décision où l’entrée et la sortie sont numériques, mais où le processus intermédiaire n’est pas documenté de façon exploitable par un auditeur.
Analyse des impacts sur l’audit
Robinson rappelle que les principes d’audit – complétude et exactitude – restent applicables, mais leur mise en œuvre doit être adaptée à chaque étape du workflow d’un agent. Sans visibilité sur les jugements intermédiaires, la capacité à démontrer la complétude des données devient incertaine, augmentant le risque d’erreurs non détectées.
L’obligation de responsabilité demeure avec la personne signant le travail, quel que soit l’outil utilisé. Dans le contexte de Vast Space, où la sécurité des astronautes est en jeu, une mauvaise validation peut entraîner des conséquences bien plus graves qu’une simple rectification comptable.
Réponses et limites
Workiva mise sur l’interopérabilité pour combler le « audit gap ». En centralisant les flux provenant de NetSuite, HRIS et data lake, la plateforme prétend restaurer une forme de traçabilité via des logs d’activité générés par les agents. Cependant, la transparence dépend de la granularité des logs et de la capacité des auditeurs à interpréter les actions automatisées.
Le manque de métriques publiques sur le taux de succès des agents, la fréquence des erreurs ou les mécanismes de contrôle interne rend difficile une évaluation précise du niveau de risque. Les organisations devront donc instaurer des contrôles supplémentaires – revues ponctuelles, simulations de scénarios d’échec – pour pallier l’opacité introduite par l’automatisation.
