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PERSPECTIVES INTERNATIONALES Intelligence artificielle – Considérations pour la

PERSPECTIVES INTERNATIONALES Intelligence artificielle – Considérations pour la profession d’audit interne Édition spéciale Intelligence artificielle - Partie I Table des matières Introduction .......................................................................... 4 Mise en contexte de l’intelligence artificielle ............................ 4 Les fondamentaux ................................................................. 5 Big Data et algorithmes .................................................. 5 Types d’intelligence artificielle ........................................ 6 Risques et opportunités . ......................................................... 6 Opportunités ................................................................. 7 Risques ........................................................................ 7 Le rôle de l’audit interne ........................................................ 7 Les compétences de l’intelligence artificielle : combler l’écart de compréhension ................................... 8 Revaloriser la cyber-résilience ......................................... 9 Cadre de référence pour l’audit de l’intelligence artificielle . ....... 9 Stratégie relative à l’intelligence artificielle ...................... 9 Gouvernance ............................................................... 10 Facteur humain ........................................................... 10 Conclusion . ......................................................................... 11 Comité consultatif Nur Hayati Baharuddin, CIA, CCSA, CFSA, CGAP, CRMA – IIA–Malaisie Lesedi Lesetedi, CIA, QIAL – Fédération Africaine IIA Hans Nieuwlands, CIA, CCSA, CGAP – IIA–Pays-Bas Karem Obeid, CIA, CCSA, CRMA – IIA–Emirats Arabes Unis Carolyn Saint, CIA, CRMA, CPA – IIA–Amérique du Nord Ana Cristina Zambrano Preciado, CIA, CCSA, CRMA – IIA-Colombie Numéros précédents Pour accéder aux numéros précédents de Global Perspectives and Insights, visitez le site à l’adresse suivante www.theiia.org/gpi. Commentaires des lecteurs N’hésitez pas à nous faire parvenir vos questions et vos commentaires à l’adresse suivante : globalperspectives@theiia.org À propos de l’IIA Porte-parole mondial de la profession d’audit interne, l’Institute of Internal Auditors (IIA) est une autorité reconnue et un leader incontesté dans la formation et la formulation de normes, lignes directrices et certifications. Fondé en 1941, l’IIA compte actuellement quelque 190 000 membres dans plus de 170 pays et territoires. Son siège se situe à Lake Mary (Floride) aux États-Unis. Plus d’informations sont disponibles sur le site www.globaliia.org ou www.theiia.org Clause de non-responsabilité Les opinions exprimées dans les Perspectives internationales ne sont pas nécessairement celles des auteurs ayant collaboré à l’élaboration du présent document ni celles des collaborateurs. Copyright Copyright © 2017 de l’Institute of Internal Auditors, Inc. Tous droits réservés. globaliia.org 3 Perspectives internationales Intelligence artificielle - partie I Introduction L’intelligence artificielle est un terme général qui désigne les technologies rendant les machines « intelligentes ». Les organisations investissent dans la recherche sur l’intelligence artificielle et ses applications pour automatiser, accroître ou reproduire l’intelligence humaine, c’est-à-dire les compétences analytiques et/ou la prise de décisions humaines, et la profession d’audit interne doit être prête à participer pleinement aux initiatives des organisations en matière d’intelligence artificielle. Il existe de nombreux concepts associés à l’intelligence artificielle comme, par exemple, l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique, la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, l’informatique cognitive, l’amplification de l’intelligence, l’augmentation cognitive, l’intelligence augmentée grâce aux machines et l’intelligence augmentée. L’intelligence artificielle, dans le sens où nous l’entendons ici, englobe l’ensemble de ces concepts. Mise en perspective L’intelligence artificielle n’est pas une nouveauté. Selon le document de travail du McKinsey Global Institute (MGI) intitulé « Artificial intelligence: The Next Digital Frontier », l’idée de l’intelligence artificielle remonte à 1950 lorsque Alan Turing a suggéré pour la première fois qu’une machine pouvait communiquer suffisamment bien pour convaincre un évaluateur humain qu’elle aussi était humaine. Même si l’intelligence artificielle engendre une série de progrès technologiques importants, cet avancement n’était pas le premier et ne sera probablement pas le dernier. Quand on observe les dernières décennies, l’avènement des ordinateurs, des PC, des tableurs, des bases de données relationnelles, de la connectivité et bien d’autres progrès technologiques similaires ont eu une incidence sur la manière dont les organisations fonctionnent et atteignent leurs objectifs. L’intelligence artificielle a le potentiel de causer autant, voire plus de bouleversements que de nombreuses avancées technologiques antérieures. On peut considérer que l’intelligence artificielle est la dernière d’une série d’avancées rendues possibles grâce aux améliorations de la technologie. Ce qui est nouveau, c’est la progression et la capacité à monter en charge de ces technologies qui permettent dorénavant d’utiliser l’intelligence artificielle dans la pratique. L’une de ces applications a fait l’objet d’une démonstration devant un large public en 2011 quand la plate-forme d’intelligence artificielle d’IBM, Watson, a remporté le jeu Jeopardy! à la télévision à une heure de grande écoute. Selon IBM Research, IBM « préfère parler d’« intelligence augmentée » plutôt que d’« intelligence artificielle », et met l’accent sur « l’élaboration d’applications pratiques d’intelligence artificielle qui assistent les personnes dans des tâches bien Note Cet article, première partie d’une série de trois volumes, ■ ■présente une vue d’ensemble des fondamentaux de l’intelli- gence artificielle ; ■ ■explore les rôles de l’audit in- terne concernant l’intelligence artificielle ; ■ ■traite des opportunités et des risques de l’intelligence artifi- cielle ; ■ ■présente un cadre de référence pour les auditeurs internes (le Cadre de référence). Les parties II et III fourniront de plus amples informations sur la mise en pratique du cadre de référence et comprendront notamment des objectifs de mission et des procédures pertinents que les fonctions d’audit interne peuvent utiliser pour personnaliser un programme d’audit de l’intelligence artificielle pour qu’il soit adapté au profil de risque et aux objectifs stratégiques de leur organisation. globaliia.org Perspectives internationales Intelligence artificielle - partie I 4 définies ». Les compétences humaines permettent de développer des technologies pour rendre les machines intelligentes, et les machines intelligentes, à leur tour, augmentent les capacités humaines. L’utilisation de l’intelligence artificielle est déjà très répandue dans divers secteurs (public, privé, gouvernemental, associatif) et industries. Elle a d’ailleurs permis de développer un certain nombre de nouvelles capacités, qui étaient inenvisageables il y a seulement quelques années. Mais l’intelligence artificielle ne concerne pas seulement les activités novatrices. Elle améliore aussi des tâches plus banales effectuées depuis des décennies, comme la modélisation des pertes, l’analyse du crédit, les valorisations, le traitement des transactions et de nombreuses autres opérations. Il est essentiel que les auditeurs internes prêtent attention à l’application concrète de l’intelligence artificielle dans leurs organisations et qu’ils acquièrent les compétences qui leur permettront d’offrir des services de conseil et d’assurance en matière d’intelligence artificielle aux organisations dans tous les secteurs d’activité. L’intelligence artificielle dépend du Big Data (ou « mégadonnées ») et d’algorithmes, ce qui peut être intimidant, surtout pour les fonctions d’audit interne et les organisations qui ne maîtrisent pas encore le Big Data. Mais les auditeurs internes n’ont pas besoin d’être experts en analyse de données ou en analyses quantitatives pour comprendre ce que l’intelligence artificielle peut apporter aux organisations, aux gouvernements et aux sociétés en général. Les fondamentaux Big Data et algorithmes L’intelligence artificielle est alimentée par des algorithmes, qui sont eux-mêmes alimentés par le Big Data. Par conséquent, avant qu’une organisation se lance dans l’intelligence artificielle, elle devrait avoir des bases solides concernant le Big Data. Et avant que l’audit interne ne puisse traiter l’intelligence artificielle, il devrait avoir des bases solides dans le Big Data. Le GTAG de l’IIA « Comprendre et auditer le Big Data » propose des orientations détaillées sur le Big Data, ainsi qu’une présentation des opportunités et des risques et un exemple de programme de travail. Il est disponible gratuitement pour les membres de l’IIA et en vente sur le bookstore de l’IIA pour ceux qui ne le sont pas (www.theiia.org). Le Big Data signifie bien plus que de grands volumes de données. Il fait référence à des données (informations) qui atteignent un volume, une variété, une vélocité et une variabilité si importantes que les organisations investissent dans des architectures de système, des outils et des pratiques spécifiquement conçus pour les gérer. Une grande partie de ces données peut être générée par l’organisation elle-même, tandis que d’autres données peuvent être publiques ou achetées auprès de sources externes. Utilisations de l’intelligence artificielle ■ ■développement par les constructeurs automobiles de véhicules autonomes ■ ■fourniture par des moteurs de recherche en ligne de résultats de recherches ciblées ■ ■reconnaissance de visages dans les photos et le filtrage de flux d’informations par des entre- prises de médias sociaux ■ ■recommandation de livres ou de spectacles à leurs abonnés par des sociétés de médias ■ ■création d’expériences en ligne personnalisées pour les ache- teurs par des détaillants ■ ■détermination par des entre- prises de logistique d’itinéraires optimaux pour des livraisons ■ ■prédiction des épidémies par les gouvernements ■ ■offre par des professionnels du marketing de contenu extrê- mement personnalisé à leurs clients en temps réel ■ ■utilisation par des assistants virtuels de commandes vocales en langage naturel pour com- muniquer avec les consomma- teurs globaliia.org 5 Perspectives internationales Intelligence artificielle - partie I Pour faire bon usage du Big Data, les organisations élaborent des algorithmes. Un algorithme est un ensemble de règles que la machine doit suivre. Il permet à une machine de traiter rapidement de grandes quantités de données qu’un être humain ne peut raisonnablement pas traiter ou même comprendre. La performance et l’exactitude des algorithmes sont essentielles. Ces derniers sont initialement élaborés par des hommes, c’est pourquoi leur performance peut être affectée par les erreurs et les biais humains (intentionnels ou non). Des algorithmes défectueux peuvent produire des bogues indésirables dans les opérations des organisations, ou de véritables catastrophes. Il est largement admis que des algorithmes défectueux sont, du moins en partie, responsables uploads/Management/ gpi-artificial-intelligence-part-i-french.pdf