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Sun, 02 Jun 2024 22:24:55 +0000
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Plusieurs exemples mettent en lumière comment une utilisation malintentionnée ou malencontreuse des technologies Big Data peut transformer un algorithme en une machine à discriminer, systémique et silencieuse », écrit l'Institut G9+ dans son livre blanc. Les limites de la transparence volontaire Les entreprises sont pour la plupart réticentes à exposer leurs algorithmes aux regards d'autrui. Big data et audit mon. Surtout quand développer un algorithme peut coûter cher, mobilisant des mathématiciens et des ingénieurs de haut-niveau. Aller dire à Google ou à une grande institution financière de révéler une partie de ses secrets industriels... Ils sont d'ailleurs protégés par les lois sur la propriété intellectuelle. A lire aussi: Orange, TF1 et Société Générale font Big Data commun Le Big Data ne tuera pas les consultants

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Les nouvelles technologies numériques viennent bouleverser l'organisation des entreprises, les amenant à faire évoluer leurs processus internes et à repenser leurs métiers. C'est notamment le cas des cabinets d'audit qui doivent faire face à l'arrivée sur le marché de spécialistes du digital et de l'analyse des big data qui pourraient venir, à terme, les concurrencer. Les cabinets doivent donc aujourd'hui faire évoluer leur offre d'audit en proposant des solutions à la pointe de la technologie. Big data et audit un. Ils doivent automatiser leurs processus internes et faire évoluer leurs systèmes d'information (application RH, fiches d'imputation, coffre-fort, etc. ), ce qui va, in fine, transformer le métier de l'audit en le réorientant vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. Une plus grande valeur ajoutée La transformation numérique est porteuse d'une double opportunité pour les cabinets: un gain de temps et un traitement plus exhaustif de la donnée. D'abord, l'utilisation de nouveaux outils et de processus digitalisés pour des tâches répétitives à faible valeur ajoutée permet à l'auditeur de se concentrer sur d'autres tâches à plus forte valeur ajoutée pour le client, comme l'analyse des anomalies et des zones à risques, tout en réalisant des économies sur le budget de la mission.

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Une tribune de Najoua Elommal-Manita, enseignant-chercheur et professeur de Marketing à l'EMLV, coécrite avec Patricia Baudier, enseignant-chercheur à l'Ecole de Management de Normandie. Tribune initialement publiée sur The Conversation. Les audits s'appuieront sur des séries de données de plus en plus exhaustives. Big data et audit de site. Les nouvelles technologies numériques viennent bouleverser l'organisation des entreprises, les amenant à faire évoluer leurs processus internes et à repenser leurs métiers. C'est notamment le cas des cabinets d'audit qui doivent faire face à l'arrivée sur le marché de spécialistes du digital et de l'analyse des big data qui pourraient venir, à terme, les concurrencer. Les cabinets doivent donc aujourd'hui faire évoluer leur offre d'audit en proposant des solutions à la pointe de la technologie. Ils doivent automatiser leurs processus internes et faire évoluer leurs systèmes d'information (application RH, fiches d'imputation, coffre-fort, etc. ), ce qui va, in fine, transformer le métier de l'audit en le réorientant vers des tâches à plus forte valeur ajoutée.

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Il est réalisé en deux phases, que l'on peut qualifier de théorique pour l'une et pratique pour l'autre. Phase 1: l'étude documentaire Afin de disposer d'une visibilité complète des installations, procédures et interventions, un audit de maintenance et d'exploitation de data center commence, d'une part, par une étude du Dossier des Ouvrages Exécutés: dimensionnement, fonctionnement du site, correspondance par rapport aux besoins fonctionnels (Tier III…). Et d'autre part, par l'analyse des documents d'exploitation: procédures mises en œuvre sur le site (accès, escalade, fiches réflexes …), des interventions (bons d'interventions, du respect des garanties de temps de d'intervention (GTI) et de réparation (GTR), des suivis de consommation énergétiques et le stock de pièces détachées, ou encore des faits marquants (changement de personnel, astreintes, pannes, remplacements, principales tâches correctives et préventives réalisées, devis émis par les prestataires, etc. Avec le « Data analytics », l'audit prend de l'avance pour gagner en pertinence et en efficacité, Partenaire - Les Echos Executives. ). Cette étude documentaire a pour objet de s'assurer que l'exploitation et la maintenance a bien été réalisée dans les règles de l'art et conformément à ce qui avait été prévu, sur une période donnée.

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Le principe fondamental est celui de la méthode des cas. Des ouvrages de référence sont remis aux étudiants en début de cycle. Les cours, en présentiel, sont consacrés aux mises en perspective des concepts et outils des data science et de l'audit, aux approfondissements sur les statistiques et la fouille de données, et aux cas pratiques. De nombreux travaux de terrain sont demandés. Tous les documents pédagogiques et travaux de groupes sont échangés au moyen d'une plateforme de partage en ligne. Audit et classification de données : pourquoi est-ce indispensable en entreprise ?. Les enseignements correspondent à 18 journées de formation de 7 heures chacune. Les 18 journées seront planifiées par regroupements de trois jours, en fin de semaine, au rythme d'un regroupement par mois. Le programme pluridisciplinaire comporte 126 heures de formation et est composé de trois groupes d'UE: Systèmes d'information et collecte de données (UE 1 et UE 2); Statistique, fouille de données (UE 3 à 5); Mémoire (projet de Data Science). UE 1: Introduction à la gestion des données à l'ère digitale UE 2: Collecte massive de données UE 3: Statistiques et analyse de données UE 4: La fouille de données et ses outils UE 5: Mémoire La formation s'achève par la soutenance du mémoire.

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Les systèmes informatiques cognitifs sont en outre appelés à devenir plus efficaces, capables d'anticiper de mieux en mieux les problèmes et de modéliser de nouvelles solutions, à mesure qu'ils acquièrent une connaissance des pratiques passées. À terme, la technologie permettra une surveillance continue des systèmes du client, une résolution des erreurs ou des anomalies en temps réel et par conséquent l'évolution de l'offre d'audit. Développement de nouveaux services L'audit est souvent perçu par les actionnaires et les dirigeants comme un coût nécessaire et obligatoire qui n'apporte que peu ou pas de valeur à l'entreprise. Afin d'accroître la pertinence de l'audit, il est nécessaire d'ajouter de la valeur aux clients. Big data, Risques et gouvernance - Catalogue des formations de l'Université Paris Nanterre. Or, les nouveaux outils numériques offrent justement la possibilité d'améliorer la pertinence de l'audit en proposant aux clients de nouveaux services à forte valeur ajoutée. Grâce aux data analytics, l'auditeur peut par exemple faire des recommandations et proposer des benchmarks (observation des pratiques des autres acteurs du marché) avec des indicateurs et des statistiques.

L'audit de l'IT serait presque plus préoccupante que l'usage des analytiques... Qu'elles analytiques pour l'audit interne? Terminons en évoquant les attentes des auditeurs en matière d'outils analytiques. Pour constater une fois encore que ces attentes sont basiques: si les requêtes et la manipulation des données (recherche) sont plébiscitées, 6 auditeurs sur 10 se tournent vers des analyses basiques, et seulement 1 sur 5 vers des analytiques avancées. Source: Sondage « The innovation imperative: Forging Internal Audit's path to greater impact and influence » réalisé en 2018 par Deloitte Image d'entête 930038842 @ iStock Guzaliia Filimonova