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Automatisation & Agentique · Audit interne

Documentez vos données automatiquement avec l'IA · Audit interne

De la vision à l'exécution, Atlas déploie la documentation des données par l'IA pour l'audit interne avec une exigence simple : une valeur métier prouvée et conforme.

Enjeux IA · Audit interne

L'IA au service de l'audit interne

L'audit interne ne peut plus se contenter d'échantillons quand les données permettent un contrôle exhaustif. L'IA fait évoluer la fonction vers un audit en continu, plus prédictif et davantage centré sur les risques émergents.

  • Analyse exhaustive des transactions plutôt que par échantillonnage
  • Détection d'anomalies et de schémas de fraude sur l'ensemble des données
  • Priorisation des missions d'audit selon une cartographie dynamique des risques
  • Automatisation de la collecte des preuves et de la rédaction des constats

L'analyse exhaustive par IA fait passer la couverture d'audit de quelques pourcents à la quasi-totalité des transactions.

Concrètement

Notre dispositif pour la documentation des données par l'IA

De la preuve de valeur au passage à l'échelle, nous séquençons la documentation des données par l'IA pour l'audit interne de façon à financer chaque étape par la précédente.

Génération automatique des descriptions de champs

Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.

Documentation des règles de gestion

Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.

Mise à jour continue de la documentation

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Harmonisation du vocabulaire métier

Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.

Notre méthode

Notre méthode, du diagnostic à l'échelle.

01 — Diagnostiquer

Comprendre la documentation des données par l'IA pour l'audit interne, cartographier données et processus, identifier la valeur réelle.

02 — Expérimenter

Construire un prototype sur vos données, l'évaluer sans complaisance, décider sur des faits.

03 — Déployer

Industrialiser avec sécurité, observabilité et conformité ; maîtriser les coûts.

04 — Diffuser

Étendre les usages, suivre l'impact et rendre vos équipes autonomes.

-75%
de temps de documentation
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
−25%
de coûts opérationnels
×2
de capacité traitée
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Elle est produite à partir des données et de leur contexte, puis peut être relue et complétée par les équipes.

Oui, la documentation peut être régénérée automatiquement à chaque évolution des données.

L'audit interne ne peut plus se contenter d'échantillons quand les données permettent un contrôle exhaustif. L'IA fait évoluer la fonction vers un audit en continu, plus prédictif et davantage centré sur les risques émergents. Sur la documentation des données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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