Qualité des données : 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 qualité des données par l'IA à sa valeur captée en production dans l'audit interne — gain de temps, qualité, coûts — pas au nombre de démonstrateurs.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.
Qualifier le besoin autour de la qualité des données 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.
Elle propose des corrections, qui peuvent être appliquées automatiquement ou validées selon votre niveau d'exigence.
Sur tout type de données structurées, des référentiels clients aux données produits ou transactionnelles.
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 qualité des données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
Un premier échange pour transformer la qualité des données par l'IA pour l'audit interne en résultats mesurables.