Dans l'audit interne, beaucoup de POC, peu de valeur réelle. Atlas fait de les requêtes en langage naturel par l'IA un cas d'usage en production, pas une démonstration.
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.
Pour l'audit interne, les requêtes en langage naturel par l'IA n'est un succès que si les équipes se l'approprient. Atlas conçoit la solution avec elles et leur en transmet la maîtrise.
Mis en œuvre avec vos équipes et mesuré en production.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.
Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.
Relier les requêtes en langage naturel par l'IA pour l'audit interne aux objectifs de la direction et aux contraintes du terrain.
Un cas pilote évalué sur données réelles, avec critères de succès définis d'avance.
Passage en production robuste : qualité, sécurité, conformité AI Act, monitoring.
Mesure de la valeur, amélioration continue et transfert de compétences.
Non, l'IA traduit vos questions en français en requêtes techniques exécutées sur vos bases.
L'IA s'appuie sur vos données réelles et peut afficher la requête générée pour permettre une vérification.
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 les requêtes en langage naturel par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
30 minutes pour cadrer les requêtes en langage naturel par l'IA pour l'audit interne et définir un premier jalon.