Audit continu par IA

Contexte

Groupe bancaire européen avec un département d'audit interne réalisant 50 missions d'audit par an. L'audit des transactions se fait par échantillonnage : 5% des transactions sont sélectionnées aléatoirement et examinées manuellement. Ce taux de couverture est insuffisant : 3 fraudes internes majeures (15M€ au total) ont été découvertes fortuitement ces 2 dernières années. L'entreprise cherche à industrialiser son approche data, pas à repartir de zéro.

Problème & Défi

Couverture d'audit de 5% par échantillonnage : 95% des transactions ne sont jamais examinées. 3 fraudes internes majeures (15M€) découvertes par hasard et non par le dispositif d'audit. Approche rétrospective : les audits portent sur des transactions de M-3 à M-6, laissant le temps aux schémas frauduleux de persister. Coût des missions d'audit : 4M€/an pour une couverture de 5%. Impossibilité de détecter les anomalies subtiles dans le volume (millions de transactions/jour).

Solution & Livrables

IA d'audit continu analysant 100% des transactions en temps réel avec des modèles d'anomaly detection. Détection multi-patterns : transactions inhabituelles, comportements déviants, violations de séparation des tâches. Scoring de risque par entité (collaborateur, service, processus) mis à jour en continu. Dashboard audit temps réel : alertes, tendances, cartographie des risques, heatmap par processus. Rapports d'audit automatisés : les auditeurs se concentrent sur l'investigation des cas détectés par l'IA. Fondations standardisées (70%) + valeur ajoutée métier (30%).

Technologies