L’audit financier à l’ère de l’intelligence artificielle au Maroc : enjeux éthiques, transparence algorithmique et responsabilité professionnelle

Résumé

Résumé

L’intelligence artificielle transforme les modalités de collecte, de traitement et d’interprétation des éléments probants en audit financier. Les outils d’apprentissage automatique, d’analyse de données et de traitement du langage permettent d’élargir la couverture des tests, d’automatiser certaines procédures et de repérer plus rapidement les opérations atypiques. Leur performance ne garantit toutefois pas, à elle seule, la qualité de l’audit. Les biais issus des données, l’opacité des modèles, la dépendance technologique, la confidentialité et la dilution des responsabilités peuvent fragiliser le jugement professionnel. Cet article théorique analyse la manière dont l’intégration de l’IA reconfigure les exigences d’éthique, de transparence et de responsabilité dans l’audit financier au Maroc. La recherche adopte une démarche qualitative fondée sur une revue narrative structurée de la littérature académique, des normes internationales et du cadre institutionnel marocain. La théorie des systèmes socio-techniques est mobilisée pour expliquer que la qualité de l’audit dépend de l’ajustement entre technologies, compétences, procédures et gouvernance. L’analyse conduit à un modèle reliant l’usage raisonné de l’IA à la qualité de l’audit et à la confiance des parties prenantes, sous l’effet de la qualité des données, de l’explicabilité, de la supervision humaine et des compétences. Sept propositions de recherche et un cadre d’encadrement en sept piliers sont formulés. L’article montre que la responsabilité finale demeure humaine et que la technologie ne peut fournir une assurance crédible que si ses résultats sont traçables, contestables et replacés dans le contexte de la mission. La contribution réside dans l’intégration des dimensions techniques, cognitives et institutionnelles au sein d’un cadre adapté au contexte marocain.

Mots clés : intelligence artificielle ; audit financier ; éthique professionnelle ; transparence algorithmique ; explicabilité ; responsabilité ; Maroc.

Abstract

Artificial intelligence is transforming how audit evidence is collected, processed and interpreted. Machine learning, data analytics and natural language processing can extend testing coverage, automate selected procedures and identify unusual transactions more rapidly. Yet technical performance does not, by itself, ensure audit quality. Data-related bias, model opacity, technological dependence, confidentiality risks and fragmented accountability may weaken professional judgment. This conceptual article examines how artificial intelligence reshapes ethical requirements, algorithmic transparency and professional responsibility in financial auditing in Morocco. The study adopts a qualitative approach based on a structured narrative review of academic research, international professional standards and the Moroccan institutional framework. Socio-technical systems theory is used to explain why audit quality depends on the joint alignment of technologies, skills, procedures and governance arrangements. The analysis develops a model linking the reasoned use of artificial intelligence to audit quality and stakeholder trust, subject to data quality, explainability, meaningful human oversight and professional competencies. Seven research propositions and a seven-pillar governance framework are formulated. The article argues that final accountability remains human and that technology can contribute to credible assurance only when its outputs are traceable, contestable and interpreted within the engagement context. Its contribution lies in integrating technical, cognitive and institutional dimensions into a framework suited to the Moroccan environment and capable of guiding future empirical research.

Keywords: artificial intelligence; financial auditing; professional ethics; algorithmic transparency; explainability; accountability; Morocco.