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L’intelligence artificielle : principes, usages, enjeux et audit

                                (Rédigé à 100% par ChatGpt, mise en forme à 90% par ChatGpt)


        Ce qu’est l’intelligence artificielle
               L’intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de techniques permettant à une machine d’effectuer
               des  tâches  normalement  réservées  à  l’intelligence  humaine.  Ces  tâches  incluent  :  comprendre  un
               langage naturel, reconnaître des images ou des sons, résoudre des problèmes, ou encore apprendre à
               partir de données.
               Les principaux types d’IA :
                   •  IA faible (ou étroite) :elle est conçue pour effectuer une tâche spécifique. Elle n’a pas conscience
                       d’elle-même. Exemples : Siri, moteur de recommandation sur Netflix, système de reconnaissance
                       faciale.
                   •  IA forte (ou générale) : hypothétique à ce jour, elle serait capable d’exécuter n’importe quelle
                       tâche intellectuelle humaine de manière autonome et flexible. Elle pose des enjeux éthiques
                       majeurs.
                   •  Machine Learning (apprentissage automatique) : l’ordinateur apprend à partir de données pour
                       améliorer sa performance sans être explicitement programmé. Exemple : un modèle prédisant
                       des retards de paiement à partir de l’historique client.
                   •  Deep  Learning  (apprentissage  profond)  :sous-domaine  du  machine  learning  utilisant  des
                       réseaux de neurones artificiels. Très utilisé dans l’analyse d’images, de vidéos, de textes ou de
                       voix (ex : ChatGPT, Google Translate, filtres Instagram).

        Exemples d’usage de l’IA en entreprise

               L’intelligence  artificielle  transforme  en  profondeur  les  organisations.  Voici  quelques  domaines
               d’application concrets dans lesquels elle est déjà exploitée :
                 En gestion et comptabilité :
                   •  Automatisation des écritures comptables récurrentes.
                   •  Lecture automatique des factures fournisseurs via reconnaissance optique (OCR).
                   •  Aide à l’audit financier : détection de fraudes, anomalies, opérations inhabituelles.

                 En finance :





                   •  Scoring de crédit : évaluer la solvabilité d’un client.
                   •  Prévision de trésorerie ou de variation de marge.
                   •  Détection automatisée de transactions suspectes ou frauduleuses.
                 En marketing et relation client :





                   •  Chatbots pour le service client (24h/24, 7j/7).
                   •  Recommandations de produits sur les sites e-commerce.
                   •  Analyse de sentiment sur les réseaux sociaux.
                 En logistique :





                   •  Optimisation des flux de transport.
                   •  Anticipation des ruptures de stock via la prévision de la demande.

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