Non, les robots ne vont pas prendre ton poste en comptabilité, mais votre nouveau collègue est peut-être un robot. D'ici 2025, les économistes du Forum économique mondial projet selon lequel le temps consacré aux tâches par les humains et les machines sera égal.

L'intégration de l'intelligence artificielle, ou IA, à la comptabilité et à l'audit rendra ce travail plus amusant et fournira les informations plus approfondies dont les entreprises ont besoin. Pour la première fois dans l'histoire de la comptabilité, les comptables pourront s'affranchir des tâches ennuyeuses que les robots et l'IA peuvent effectuer plus rapidement et avec plus de précision, et ils pourront effectuer une plus grande partie du travail qui nécessite réellement un CPA. C'est ce qui se passe aujourd'hui dans les cabinets comptables et dans les équipes comptables de l'industrie qui mettent en œuvre la technologie de l'IA. Voyons ce que cette explosion d'intelligence artificielle peut apporter aux comptables et aux auditeurs.

L'intelligence artificielle en comptabilité et en audit

Tout d'abord, qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Une définition large et générale provient de CPA Canada, qui définit l'IA comme « la science qui enseigne à des programmes et à des machines pour accomplir des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine ». L'intelligence artificielle utilise des algorithmes informatiques pour effectuer des tâches, proposer des suggestions et même prendre des décisions d'une manière qui imite et complète l'intelligence humaine.

À son niveau le plus élémentaire, l'intelligence artificielle est basée sur des tâches avec des capacités limitées : une certaine saisie entraîne une réponse automatique spécifique. Par exemple, un système comptable peut apprendre à coder automatiquement les transactions à partir d'un flux bancaire en fonction des règles fournies par un utilisateur. L'automatisation robotique des processus, ou RPA, utilise l'IA pour automatiser certaines tâches, telles que le retrait d'une commande depuis un portail client, l'extraction des données, la création d'une entrée dans les comptes clients et l'acheminement des informations vers le traitement des commandes. À ce niveau, ce que fait le bot IA est limité aux règles définies par l'utilisateur.

Mais l'IA d'aujourd'hui est allée au-delà de la simple mémorisation par cœur de tâches pour apprendre par elle-même. L'apprentissage automatique, ou ML, utilise des algorithmes d'IA appliqués à de grands ensembles de données pour identifier des modèles et faire des prédictions ou prendre des décisions avec des conseils humains limités. Ce type d'IA s'améliore à mesure qu'il traite plus de données, et peut s'appliquer traitement du langage naturel pour interpréter la langue parlée ou écrite. Les recommandations d'Amazon ou de Netflix sont des exemples de ce type d'IA. Les ensembles de données présentés ici peuvent être structurés, par exemple un ensemble de transactions comptables, ou ils peuvent consister en données non structurées, qui peut inclure des images satellites, des messages électroniques et des fichiers audio ou vidéo, c'est-à-dire tout ce qui se trouve sous le soleil et qui peut être numérisé.

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui modélise le cerveau humain. Il utilise réseaux de neurones artificiels où chaque couche d'une structure hiérarchique transmet ce qu'elle a appris à la couche suivante. L'apprentissage profond applique des algorithmes d'apprentissage automatique non linéaires pour identifier de très grands ensembles de données et apprendre à partir de très grands ensembles de données. Les voitures autonomes utilisent l'apprentissage profond pour interpréter les nombreux signaux sensoriels que les humains peuvent traiter et auxquels ils peuvent réagir instantanément.

Nous utilisons tous l'IA dans notre vie de tous les jours. Nos fils d'actualités sur les réseaux sociaux sont organisés par des algorithmes qui nous permettent de mieux comprendre ce à quoi nous avons déjà accordé notre attention. L'assistance sur de nombreux sites Web technologiques repose sur des chatbots programmables utilisant le traitement du langage naturel pour fournir des solutions aux problèmes les plus courants. Nos banques utilisent l'IA pour nous avertir d'activités potentiellement frauduleuses. Dans le domaine de la santé, l'IA est utilisée pour aider les radiologues à analyser les mammographies afin de détecter le cancer.

Alors que les idées pour mettre en œuvre la technologie de l'IA dans la comptabilité et l'audit existent depuis décennies, ce n'est que récemment que la combinaison d'ordinateurs plus rapides, d'un stockage de données bon marché et de la numérisation croissante des transactions commerciales a rendu le développement d'outils d'IA commercialement viable. Nous assistons aujourd'hui à une explosion des technologies émergentes dans tous les secteurs.

Les trois types d'IA

L'IA entre en jeu trois types, en fonction du niveau d'intelligence intégré au système. Le plus primitif, qui est à l'heure actuelle tout ce que nous avons développé jusqu'à présent, est IA étroite ou faible. Ce type d'IA est orienté vers des tâches ou des objectifs. Il s'agit de l'IA de Watson d'IBM, qui est efficace pour des tâches spécifiques, comme gagner Jeopardy.

La prochaine étape est IA générale ou puissante, qui se veut aussi intelligent qu'un être humain. Il s'agit de l'IA de HAL en 2001 : L'odyssée de l'espace. Le plus haut niveau d'IA est Superintelligence artificielle, qui surpasse les humains dans tous les aspects de l'intelligence ou de la créativité. Il s'agit de l'IA de la série Terminator, où les machines ont finalement décidé qu'elles n'avaient plus besoin d'humains.

L'intelligence artificielle peut-elle être utilisée dans les domaines de l'audit et de la comptabilité ?

Parce que les robots ne s'ennuient jamais et accomplissent leurs tâches rapidement et parfaitement, l'IA est particulièrement utile pour les processus manuels répétitifs et sujets aux erreurs qui définissent le travail des comptables et des auditeurs depuis des siècles. Désormais, grâce aux nouvelles technologies mises en œuvre par des cabinets comptables et des professionnels de la comptabilité avant-gardistes du secteur, les comptables auront le temps et l'énergie nécessaires pour fournir un travail consultatif de plus grande valeur qui aidera réellement les organisations à atteindre leurs objectifs.

Au-delà du simple fait de suivre les règles fournies par les utilisateurs pour coder des transactions ou pour effectuer automatiquement des tâches spécifiques, l'IA basée sur l'apprentissage automatique d'aujourd'hui peut fournir des informations en temps réel qui fournissent un avantage concurrentiel par rapport aux organisations qui s'appuient encore sur des processus manuels.

Chez FloQast, nous utilisons l'IA dans AutoRec pour associez facilement les transactions bancaires aux transactions GL. Un rapprochement plus rapide permet de clôturer les comptes plus rapidement, ce qui signifie que les états financiers et les rapports utilisés pour la prise de décisions parviennent plus rapidement aux dirigeants de l'organisation.

Dans le domaine des comptes fournisseurs, outre l'utilisation de la reconnaissance optique de caractères pour interpréter, coder et enregistrer correctement une facture fournisseur, les applications utilisent l'IA peut être en mesure d'effectuer ces tâches:

• Faites correspondre la facture aux biens ou services livrés et aux bons de commande
• Extraire des informations des contrats ou autres documents d'accompagnement
• Envoyez des alertes concernant les remises pour paiement anticipé
• Envoyez la facture à la bonne personne pour approbation
• Prévoir les soldes de trésorerie pour déterminer le meilleur moment pour le paiement
• Identifiez les erreurs d'origine humaine
• Éliminez les paiements en double
• Détectez les stratagèmes AP frauduleux
• Concilier les paiements et les factures

En automatisant ces processus métier longs et exigeants en main-d'œuvre, les équipes comptables peuvent faire plus avec un effectif réduit. Dans l'environnement réglementaire complexe d'aujourd'hui, où la dotation en personnel constitue un défi depuis des années, l'embauche d'un robot IA pour effectuer les tâches chronophages et répétitives peut véritablement changer la donne.

À la suite de la pandémie, de nombreuses organisations développent des modèles de prévisions financières à scénarios multiples pour les aider à réagir aux changements soudains de leur environnement opérationnel. Ajouter de l'apprentissage automatique à la prévision permet aux équipes FP&A d'inclure beaucoup plus de données provenant de nombreuses sources supplémentaires afin d'améliorer la précision de leurs projections. Ces types de projections vont bien au-delà de la puissance d'Excel.

Du côté de l'audit, les outils d'IA aident à évaluer les risques en en passant au peigne fin l'ensemble du GL pour identifier les transactions douteuses. Au lieu de n'échantillonner que quelques transactions et d'espérer trouver des solutions dans la botte de foin, les équipes d'audit peuvent tester 100 % des transactions et trouver toutes les aiguilles, réduisant ainsi considérablement le risque d'audit.

Comment l'IA peut-elle améliorer l'audit ?

L'apprentissage automatique a le potentiel d'augmenter la rapidité et la qualité des audits, car Le CPA Journal explique ici. En utilisant l'IA pour les tâches fastidieuses à cocher et à lier qui constituent une partie inévitable du processus d'audit, les auditeurs ont plus de temps à consacrer à l'examen et à l'analyse, et sont plus à même de se concentrer sur les domaines les plus difficiles et les plus risqués. Le temps supplémentaire et l'énergie mentale accumulés permettent aux auditeurs de prendre du recul et d'avoir une vue d'ensemble. Les cabinets d'audit qui tirent parti de l'IA et de l'analyse des données pour adopter une approche de l'audit axée sur les données bénéficieront d'un avantage concurrentiel car ils peuvent fournir des informations précieuses à leurs clients au-delà du rapport d'audit.

Certains outils utilisent l'IA pour tester les entrées de journal afin de détecter les entrées douteuses. D'autres mettent en corrélation les données financières avec des données non financières non structurées pour confirmer que les performances de l'entreprise sont cohérentes avec son environnement opérationnel et son modèle commercial. Ces outils ne remplacent pas la compréhension qu'a un auditeur des entreprises et des secteurs d'activité, mais ils peuvent renforcer son intelligence humaine afin de fournir des informations précieuses aux clients qui les aideront à atteindre leurs objectifs.

Dans un avenir proche, les cabinets d'audit pourraient utiliser des robots pour des tâches de routine telles que les confirmations et pour faciliter des audits simples tels que les audits des régimes d'avantages sociaux des employés.

Soyez les perturbateurs, pas les perturbés

S'il est vrai que l'IA, l'apprentissage automatique et l'automatisation des processus robotiques ont le potentiel de prendre en charge de nombreuses tâches effectuées par les comptables et les auditeurs, ils ne remplaceront pas le jugement professionnel, la perspicacité et les conseils que seul un humain peut fournir, du moins dans un avenir prévisible.

Les bouleversements technologiques se profilent à l'horizon, ils transformeront tous les aspects de la profession comptable et pourraient empêcher les comptables de quitter leur emploi s'ils ne participent pas à cette transformation. Les cabinets d'audit et les équipes comptables du secteur qui mettent en œuvre ces nouvelles technologies contribueront à garantir que la profession comptable reste pertinente et ne sera pas remplacée par de mauvais ordinateurs tels que HAL.