Et vous, quels nouveaux métiers choisirez-vous de créer demain au sein de votre cabinet ?

Le Lab50 s’est associé à l’Asforef pour concevoir un parcours de formation composé de deux modules à double objectif :

DATA : faire monter en compétences les experts-comptables, commissaires aux comptes et collaborateurs haut niveau sur le traitement de la donnée afin de développer de nouvelles missions d’accompagnement des dirigeants d’entreprises.

SOFT SKILLS : développer leurs compétences relationnelles pour :

Transformer son management vers un mode plus collaboratif ;
Favoriser l’innovation dans les services pour mieux répondre aux besoins des clients ;
Faire émerger la créativité des collaborateurs, également moteurs de recherche.

Le Campus du Lab – pour connaître les programmes, dates, et modalités d’inscriptions :

Portail Asforef

Un aperçu du programme du parcours :

Data

Soft Skills

Article paru le 24 juillet 2019 dans Le Lab50

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Qu’est-ce que l’audit de code ?

L’audit de code ne se pratique presque jamais. Il s’agit de l’analyse, instruction par instruction, du code source d’un ou plusieurs programmes. Mais les programmes comportent rapidement des milliers de lignes, avec des instructions faisant appel à des routines externes, standards ou spécifiques, développées par plusieurs personnes au sein de plusieurs équipes utilisant de multiples technologies.

Pour qu’un code soit lisible et compréhensible, il faut qu’il soit documenté. Mais ce que l’auditeur recherche n’est justement peut-être pas documenté ou mal documenté.

En pratique, les différentes méthodes pour « auditer » un algorithme sont des jeux d’essai, des simulations de traitement par un autre algorithme et des analyses de données par rapport à des attendus, qui peuvent être appliquées simultanément.

En synthèse, un code est très difficile à déchiffrer et la logique des algorithmes très compliquée à reconstituer à partir du code source. En matière d’intelligence artificielle, la problématique se complique particulièrement dans le cas de la machine apprenante.

Les limites de l’analyse de code ont donc conduit les auditeurs à privilégier l’audit de l’efficacité des dispositifs mis en œuvre pour concevoir, développer, tester, modifier et exploiter les algorithmes, leur permettant d’obtenir une assurance raisonnable quant à leur qualité. Mais ce type d’audit a aussi des limites dans le contexte de l’IA, notamment lorsque l’obtention d’une assurance raisonnable ne suffit pas.

Comment est-il possible de certifier des algorithmes ?

Certifier les algorithmes sans les données a-t-il du sens ? Prenons le cas de la voiture autonome. Les algorithmes traitent de nombreuses données que des capteurs transmettent, que les GPS fournissent, que l’expérience passée a permis d’accumuler… et ces données sont traitées par les algorithmes, qui les enrichissent également. La fiabilité du résultat de ce système algorithmique dépend en très grande partie de la qualité de ces données (qualité des sources, informations pertinentes non biaisées, souvent prétraitées et nettoyées par des « data scientists »…). Ne conviendrait-il donc pas d’auditer plutôt le système algorithmique que les algorithmes ?

C’est dans ce sens qu’un groupe de travail de l’Académie des sciences et techniques comptables et financières a créé le « commissariat aux algorithmes et aux données ».

D’autres travaux de recherche sont poursuivis notamment par l’ISACA – représentée en France par l’AFAI – par l’AICPA et CPA Canada. Mais les travaux de l’Académie ont pour vocation d’aller beaucoup plus loin dans l’explicitation de l’audit des algorithmes et des données. Un premier livre blanc bien plus abouti est en préparation qui, au-delà des problématiques de référentiel et d’approche d’audit, démontrera l’éventail des audits par des cas pratiques notamment sur la voiture autonome ou encore, sur Parcoursup…

Article paru le 10 mai dans le Monde du Chiffre

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