Migration de code : l'audit interne fait face à des enjeux spécifiques que l'IA permet d'adresser concrètement. Atlas conçoit et industrialise la solution, de la preuve de valeur à la production.
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.
L'analyse exhaustive par IA fait passer la couverture d'audit de quelques pourcents à la quasi-totalité des transactions.
Atlas mesure la migration de code par l'IA à sa valeur captée en production dans l'audit interne — gain de temps, qualité, coûts — pas au nombre de démonstrateurs.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.
Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.
Qualifier le besoin autour de la migration de code par l'IA pour l'audit interne, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Il constitue une base avancée qui doit être vérifiée et testée par les équipes avant mise en production.
Changements de version, de framework ou de langage sur des applications existantes.
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 migration de code par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
Un échange de 30 minutes pour cadrer la migration de code par l'IA pour l'audit interne et chiffrer la valeur atteignable.