Encourager la recherche interdisciplinaire rigoureuse et pertinente pour l’industrie, abordant entre autres la détection des fraudes et la gestion des risques, afin de mettre sur pied des structures de gouvernance efficaces au sein des organisations. L’objectif est de développer des connaissances et de présenter des observations et des recommandations fondées sur des données probantes aux parties concernées, comme les autorités de réglementation, les organisations sectorielles et les entreprises, afin de créer des structures de gouvernance efficaces à l’aide des technologies émergentes.
L’intelligence artificielle et la détection des tendances
Les technologies émergentes pourraient apporter des solutions aux entreprises pour améliorer, entre autres, leurs structures de gouvernance, leurs méthodes de gestion des risques et leur conformité juridique. Elles pourraient même servir à identifier des candidates et candidats potentiels pour des postes importants. L’une de ces technologies est l’intelligence artificielle (IA), qui comprend les sous-champs de l’apprentissage machine et l’apprentissage profond. L’IA est un vaste domaine qui a produit des algorithmes pouvant conduire des voitures sans chauffeur, reconnaître des visages et détecter des tendances cachées dans de grandes quantités de données que l’humain ne peut pas analyser. Cette dernière fonction est probablement la plus prometteuse pour les affaires et la gestion. Ces domaines et ceux qui en découlent génèrent et utilisent de grandes quantités de données incluant les caractéristiques des entreprises, les variables comptables, les données sur les marchés financiers, les documents déposés par les entreprises. Sans connaissances préalables au sujet des formes fonctionnelles, l’IA peut passer au peigne fin ces données aux nombreuses variables afin de détecter les tendances, puis faire des prédictions en fonction de ses constats.
La fraude d’entreprise et le rôle de l’intelligence artificielle dans sa détection
Les algorithmes d’IA peuvent être reproduits, ou encore optimisés avec davantage de données, ce qui génère de meilleures prédictions et peut fournir aux praticiennes et praticiens des outils de gestion prudente des risques et leur permettre de prendre des mesures préventives. Par exemple, le rapport aux nations de 2018 de l’Association of Certified Fraud Examiners concernant la fraude et l’abus en milieu de travail indique que les entreprises du monde entier perdent chaque année environ 5 % de leur revenu annuel total, ou près de 4 billions de dollars, en raison de la fraude. Bien qu’il ne s’agisse que d’une projection, les pertes engendrées par la fraude sont considérables. Cette réalité affecte non seulement les revenus des entreprises, mais également nombre d’autres acteurs de l’économie, notamment les investisseuses et investisseurs, la clientèle, les fournisseurs et le personnel. Il importe donc de comprendre les causes de la fraude de même que la façon de la combattre afin de minimiser ses effets sur les entreprises et les parties prenantes.
L’Intelligence artificielle et la gouvernance d’entreprise, au-delà de la détection des fraudes
L’utilisation de l’IA en gouvernance d’entreprise se limite actuellement à l’automatisation des processus et à la classification, par exemple à des fins de conformité juridique. On pourrait toutefois voir des avancées du côté des fonctions cognitives, notamment en gestion des risques et en audit interne, et faciliter la conformité juridique grâce à l’engagement cognitif. Par exemple, des études indiquent que les algorithmes d’IA peuvent modéliser et tester les pratiques de gestion des risques et les processus de vérification interne d’une entreprise et proposer des actions optimales grâce à l’automatisation des décisions.
Publications pertinentes
QI, Q. et J. WANG. (2021).
« Debt structure instability using machine learning », Journal of Financial Stability, vol. 57, 100948.
QI, Q(C). et J. MCCONNELL. (2021).
« Does CEO Succession Planning Create Shareholder Value? », Journal of Finance and Quantitative Analysis.
ADAMS, R. B., A. C. AKYOL et P. VERWIJMEREN. (2018).
« Director Skill Sets », Journal of Financial Economics, vol. 130, p. 641-662.
Coordonnateur du sous-pôle Technologies émergentes
Professeur Ali Akyol
