IA pour la qualité, l’audit et la conformité
Processus, cas d’usage et architecture
Analyse documentaire, recherche de preuves, détection d’écarts potentiels et préparation des plans d’action. Un RAG versionné associe chaque proposition à un document et à une exigence. Les règles déterministes vérifient les champs obligatoires ; l’auditeur examine la pertinence des constats.
Données et applications nécessaires
GED, procédures, référentiels applicables, rapports d’audit, non-conformités et actions. Conserver la date, la version et le propriétaire de chaque preuve.
Responsabilités humaines et limites
Temps de préparation, preuves retrouvées, faux constats et délai de clôture des actions. L’absence de document retrouvé n’établit pas une non-conformité ; une réponse générée ne constitue pas une preuve d’audit.
Mesurer les bénéfices
Le pilote compare une situation initiale à un processus cible sur un échantillon représentatif. Le métier définit les seuils de qualité et le droit de revenir au traitement manuel avant le lancement.
Mobiliser les bonnes expertises
FAQ
Comment mesurer la performance d’un programme IA ?
Comparer les résultats à une situation initiale : qualité, délai total, coûts complets, adoption et incidents. Mesurer le temps de contrôle et les erreurs, pas seulement le nombre de réponses générées.