Ce que l'intelligence artificielle change, et ce qu'elle ne règle pas

ISO 30401 · 4.1, 6.1, 8Le contexte qui change, les risques, les prestataires à maîtriserce que le cabinet écrit

Le système défini fonctionne sans intelligence artificielle et sans application unique. Ce qui le tient ensemble n’est pas un logiciel unique par lequel tout passerait, c’est le même parcours appliqué à tout ce que le cabinet choisit de traiter. L’intelligence artificielle modifie le coût et la rapidité de plusieurs opérations. Il faut donc distinguer ce qu’elle peut préparer de ce qui reste sous la responsabilité d’un professionnel.

À l’entrée du système, on ne sait pas encore ce que vaut un élément ni où il doit aller. L’intelligence artificielle peut en préparer le rapprochement, et une personne qualifiée décide de sa destination.

Paragraphe 1La contribution de l’intelligence artificielle, cause par cause

Dans ce mémoire, un agent d’intelligence artificielle désigne un programme chargé d’une tâche délimitée à partir de consignes, de sources et de droits définis. Il peut rechercher, rapprocher, classer ou proposer une formulation. Ce qu’il produit garde un statut provisoire jusqu’à ce qu’une personne qualifiée l’ait examiné. Le tableau « Contribution possible de l’intelligence artificielle et responsabilité professionnelle maintenue » reprend les causes de perte du chapitre 2 et dit, pour chacune, ce que l’intelligence artificielle peut préparer et ce qui reste à la personne.

Tableau – Contribution possible de l’intelligence artificielle et responsabilité professionnelle maintenue

Source : élaboration à partir du diagnostic du chapitre 2.

Les fiches de transparence de l’annexe 13 précisent, pour chaque fonction, les sources autorisées, le résultat attendu et la personne qui doit décider.

Paragraphe 2Le risque de l’erreur plausible

Un modèle de langage, le programme qui répond derrière un assistant d’intelligence artificielle, peut produire une réponse cohérente sans disposer de la source, du contexte ou de la règle applicable. Le risque est difficile à percevoir quand la formulation paraît professionnelle. Les travaux consacrés aux usages de l’intelligence artificielle en cabinet insistent sur la vérification des références et sur la distinction entre vraisemblance et exactitude.¹

Une expérience menée auprès de consultants montre la même limite : l’assistance améliore les travaux qui relèvent des capacités du modèle et peut dégrader ceux qui les dépassent, sans que l’utilisateur sache toujours de quel côté sa tâche se trouve.² Dans un cabinet, une proposition devient contrôlable quand elle rend visibles les sources utilisées, les éléments manquants, le contexte retenu et la personne appelée à décider.

La figure 7 compare trois situations à partir d’une même question.

La comparaison porte sur les conditions de contrôle et d’attribution de la décision. Elle ne mesure pas la qualité relative des réponses.

Paragraphe 3Les deux propositions de la chaîne KM-IA

Le management des connaissances rend la réponse préparée par l’intelligence artificielle vérifiable. Le corpus, l’ensemble des sources que l’assistant est autorisé à lire, est limité aux ressources validées. Chaque ressource porte son origine, sa version, son responsable et sa date de révision. Le professionnel examine la proposition à partir d’éléments identifiables, et non d’après la seule qualité de sa formulation.

En retour, l’intelligence artificielle réduit une partie du coût qui freinait les démarches antérieures. Elle prépare une trame à partir des échanges, rapproche les sources et fait apparaître les lacunes. Le temps humain se déplace de la première mise en forme vers la sélection, la discussion et la validation. Le mémoire n’en déduit pas un gain général. La partie III distingue les observations établies des effets qui devront encore être évalués.

Concrètement, l’apport tient en quatre effets, que la partie II met en place un à un. L’intelligence artificielle réduit la part d’écriture et de recherche dans le travail du collaborateur : la demande est enregistrée sans être recopiée, ce que le cabinet a déjà validé est cité, le premier jet est préparé. La qualification, la relecture et l’arbitrage restent à la personne. Elle rend l’ignorance visible : un assistant qui n’a le droit de répondre qu’avec une source dit « rien en base », et le cabinet découvre ce qu’il ne sait pas.

Elle lit, dans le corpus qu’une autorisation lui ouvre et dans les limites des droits de chaque dossier, ce qu’une personne ne voit pas depuis le sien : elle retrouve la question posée le mois dernier dans une autre équipe et signale la note que la nouvelle réponse contredit. Elle rend régulier le tri de ce qui mérite d’être gardé : chaque demande close est relue, une proposition en sort, le collaborateur peut la refuser d’un clic. La continuité ne repose plus sur la seule bonne volonté de quelques personnes, mais sur un temps réservé et des suppléances.

---

1. OUROUK, La mise à profit de l’intelligence artificielle dans la gestion de l’information et la valorisation des connaissances, 2025, p. 6‑7 et p. 16 ; CONSEIL RÉGIONAL DE L’ORDRE DES EXPERTS-COMPTABLES PARIS ÎLE-DE-FRANCE, L’IA et la data dans les cabinets d’expertise comptable, 2025, p. 17.↩︎

2. DELL’ACQUA Fabrizio et al., « Navigating the Jagged Technological Frontier », Organization Science, 2026, p. 1 et p. 17.↩︎