Déontologie et audit algorithmique : gérer les conflits d’intérêts

L’intégration des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et des solutions automatisées dans les missions d’audit soulève des défis déontologiques majeurs, à commencer par la gestion des conflits d’intérêts. Le commissaire aux comptes (CAC) doit non seulement veiller à son indépendance personnelle, mais aussi s’assurer que les technologies qu’il mobilise ne compromettent pas son objectivité. Entre transparence des données, ségrégation des rôles et responsabilité juridique, comment prévenir et traiter les conflits d’intérêts liés à l’usage d’outils algorithmiques ?

Identifier les sources potentielles de conflits

1.1. Relations financières avec les éditeurs

Un cabinet d’audit peut être amené à nouer des partenariats ou à prendre des participations dans des start-up spécialisées en IA :

• Prise de participation pouvant influencer le jugement sur l’efficacité du logiciel.
• Accords de licence préférentiels ou rémunération au succès (licence gratuite si seuils de productivité atteints), qui peuvent biaiser la sélection des fournisseurs.

1.2. Participation au développement des outils

Lorsque le CAC contribue, même indirectement, à l’élaboration d’un logiciel d’analyse :

• Il devient juge et partie : il auditera ensuite un outil dont il a validé les spécifications.
• Les développeurs internes et l’équipe d’audit partagent les mêmes enjeux financiers : la pression pour justifier l’investissement peut fausser l’évaluation.

1.3. Données d’entraînement et dépendance aux clients

• Si l’algorithme est entraîné sur les données mêmes du client, l’outil peut “apprendre” ses propres défauts et se trouver incapable de les détecter ultérieurement.
• Un client majeur apportant un volume de données significatif peut exercer une influence indirecte sur les paramétrages et les priorités de détection.

Principes déontologiques applicables

2.1. Indépendance et impartialité

Le Code de déontologie du CAC impose :

• L’absence de liens financiers ou capitalistiques avec toute partie susceptible d’entrer dans la chaîne de valeur de la mission.
• La ségrégation des fonctions : l’équipe qui développe ou maintient l’outil ne doit pas participer à son audit ni à l’analyse de ses performances.

2.2. Transparence et divulgation

• Communication au comité d’audit : mention claire des fournisseurs, des modalités de rémunération et des parties prenantes liées aux technologies utilisées.
• Rapport de mission : inclure une annexe détaillant le rôle de chaque algorithme, son mode de fonctionnement, et les éventuels liens contractuels.

2.3. Compétence et diligence

• Qualification indépendante : faire certifier ou auditer par un tiers la fiabilité des algorithmes (audit SOC 2, ISO 27001).

Validation continue : mettre en place des contrôles périodiques pour vérifier l’absence de dérive des modèles (drift) et leur capacité à détecter de nouveaux types d’anomalies.

Procédures pratiques pour prévenir les conflits

3.1. Mécanisme de “firewall” organisationnel

• Équipes séparées : cloisonner physiquement et hiérarchiquement l’équipe R&D (ou Data Lab) de l’équipe d’audit.
• Accès contrôlés : assigner des droits d’accès distincts aux bases de code, aux environnements de test et au code source.

3.2. Processus d’appel d’offres et rotation des prestataires

• Routage périodique : changer de fournisseur tous les deux ou trois ans pour éviter toute forme de captation ou de connivence.
• Critères multiples : évaluer chaque prestataire non seulement sur le prix, mais aussi sur l’indépendance, la qualité documentaire et la transparence des algorithmes.

3.3. Examen par un comité externe

• Comité de déontologie : impliquer des membres non exécutifs (juristes, experts indépendants) pour valider les relations et les dispositifs mis en œuvre.
• Rapport de conformité : soumettre annuellement au comité une synthèse des liens contractuels, des résultats des audits techniques et des incidents éventuels.

Cas d’usage exemplaire

e cabinet AlphaAudit a instauré un radical “wall” entre son Data Lab et son pôle audit :

1. Les développeurs de l’outil d’analyses automatisées n’ont aucun accès au dossier client.
2. L’équipe d’audit valide les spécifications fonctionnelles sans jamais participer aux comités de pilotage technique.
3. Un auditeur externe, certifié ISO 27001, reçoit un mandat spécifique pour tester l’impartialité des algorithmes tous les six mois.

Résultat : aucun incident de conflit d’intérêts en cinq ans, un gain de confiance renforcé auprès des grands groupes et une augmentation de 30 % de nouveaux mandats liés à l’audit de data gouvernance.