{"id":43502,"date":"2026-09-21T22:16:52","date_gmt":"2026-09-22T02:16:52","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/using-ai-and-data-analysis-in-a-performance-audit-to-determine-overlap-between-energy-efficiency-policies\/"},"modified":"2026-09-21T22:29:57","modified_gmt":"2026-09-22T02:29:57","slug":"using-ai-and-data-analysis-in-a-performance-audit-to-determine-overlap-between-energy-efficiency-policies","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/www.intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/using-ai-and-data-analysis-in-a-performance-audit-to-determine-overlap-between-energy-efficiency-policies\/","title":{"rendered":"Utilisation de l’IA et de l’analyse de donn\u00e9es dans le cadre d’un audit de performance visant \u00e0 identifier les chevauchements entre les politiques d’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Auteurs : Jaap Ligthart, Eline Lampers, Bing Steup, Marcus van Toor, Berrie Zielman (Cour des comptes des Pays-Bas)1<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

Les politiques d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique aux Pays-Bas<\/h3>\n\n\n\n

D\u00e9but 2026, la Cour des comptes des Pays-Bas a publi\u00e9 un rapport sur l\u2019utilisation des deniers publics pour financer des mesures d\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie tant volontaires qu\u2019obligatoires. Pour mener \u00e0 bien cet audit, nous nous sommes largement appuy\u00e9s sur l\u2019IA afin d\u2019analyser les donn\u00e9es et de mettre en \u00e9vidence les chevauchements entre les mesures incitatives et les mesures obligatoires. Dans cet article, nous expliquons comment nous avons abord\u00e9 ce sujet d\u2019audit et comment nous avons utilis\u00e9 l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

La forme d\u2019\u00e9nergie la plus propre est celle qui n\u2019est jamais consomm\u00e9e. \u00c0 cette fin, les Pays-Bas ont impos\u00e9 aux entreprises et aux organismes \u00e0 but non lucratif qui consomment plus de 50 000 kWh d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 et\/ou 25 000 m\u00b3<\/sup>de gaz naturel par an l\u2019obligation d\u2019investir dans des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie (energiebesparingsplicht<\/em>). Ces entreprises sont tenues de mettre en \u0153uvre toutes les mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie dont le retour sur investissement est r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 en cinq ans. Bien qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019une politique nationale, le gouvernement n\u00e9erlandais s\u2019en sert pour se conformer \u00e0 l\u2019article 8 de la directive europ\u00e9enne relative \u00e0 l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique sur les \u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie obligatoires. Cette politique soutient \u00e9galement l\u2019Objectif de d\u00e9veloppement durable n\u00b0 7 concernant les \u00e9nergies renouvelables et l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n\n\n\n

Outre cette obligation, le gouvernement a mis en place au moins 17 programmes de subventions, dispositifs fiscaux et autres instruments politiques visant \u00e0 encourager les entreprises et les organismes \u00e0 but non lucratif \u00e0 investir dans des mesures volontaires d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Ces dispositifs vont des incitations financi\u00e8res directes aux all\u00e8gements fiscaux, en passant par l\u2019octroi gratuit de quotas d\u2019\u00e9mission de CO\u2082<\/sub>. Le gouvernement a consacr\u00e9 environ 1,2 milliard d\u2019euros \u00e0 ces dispositifs en 2024, contre 15 millions d\u2019euros pour faire respecter l\u2019obligation d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tant donn\u00e9 que tant les incitations que l\u2019obligation visent \u00e0 encourager les entreprises et les organismes \u00e0 but non lucratif \u00e0 investir dans des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie, il existe un risque de chevauchement. Cela pourrait conduire le gouvernement \u00e0 r\u00e9mun\u00e9rer des entreprises pour qu\u2019elles investissent dans des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie qu\u2019elles sont d\u00e9j\u00e0 tenues de prendre, ce qui constituerait une utilisation inefficace de l\u2019argent des contribuables.<\/p>\n\n\n\n

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Figure 1 : Co\u00fbt des 17 mesures d\u2019incitation financi\u00e8re par rapport \u00e0 l\u2019obligation d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie. Source: Cour des comptes des Pays-Bas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Objectifs de l\u2019audit<\/h3>\n\n\n\n

Les objectifs de l\u2019audit \u00e9taient de d\u00e9terminer s\u2019il existait un chevauchement entre les dispositifs d\u2019incitation, d\u2019une part, et l\u2019obligation d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie, d\u2019autre part, au cours de la p\u00e9riode allant de 2019 \u00e0 2024, ainsi que d\u2019\u00e9valuer l\u2019ampleur financi\u00e8re de ce chevauchement potentiel. L\u2019analyse des chevauchements entre les dispositifs d\u2019incitation eux-m\u00eames ne faisait pas partie du champ de l\u2019audit. Compte tenu du nombre de politiques, du nombre de subventions et du nombre de mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie obligatoires et volontaires, nous avons eu recours \u00e0 l\u2019IA et \u00e0 l\u2019analyse de donn\u00e9es pour mener \u00e0 bien cet audit de performance. Nous avons r\u00e9alis\u00e9 notre audit en 2024-2025, l\u2019essentiel de l\u2019analyse par IA ayant \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 en juin-juillet 2024 \u00e0 l\u2019aide des outils disponibles \u00e0 l\u2019\u00e9poque. L\u2019audit a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 en janvier 2026.2<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

Utilisation de l\u2019IA et de l\u2019analyse des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Afin de d\u00e9terminer le chevauchement entre les mesures d\u2019incitation et les mesures obligatoires d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie, nous avons d\u00fb d\u00e9terminer :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. s\u2019il existait un chevauchement entre les mesures incitatives et les mesures obligatoires (\u00e0 l\u2019aide de l\u2019IA) ;<\/li>\n\n\n\n
  2. quel montant avait \u00e9t\u00e9 d\u00e9pens\u00e9 pour des mesures qui \u00e9taient \u00e9galement obligatoires (analyse des donn\u00e9es) ;<\/li>\n\n\n\n
  3. quelle proportion de ces fonds avait \u00e9t\u00e9 per\u00e7ue par des entreprises et des organismes \u00e0 but non lucratif qui \u00e9taient d\u00e9j\u00e0 tenues de prendre des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie (analyse des donn\u00e9es).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u00c9tape 1 : Mise en correspondance des politiques<\/em><\/h4>\n\n\n\n

    La premi\u00e8re \u00e9tape a consist\u00e9 \u00e0 d\u00e9terminer quelles mesures, parmi celles figurant dans les 17 programmes d\u2019incitation, \u00e9taient obligatoires. Pour ce faire, nous avons utilis\u00e9 les listes des mesures obligatoires et des mesures incitatives. Le gouvernement publie une liste des mesures obligatoires en mati\u00e8re d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique (Erkende Maatregelenlijst,<\/em> ou EML). Cette liste contient des centaines de mesures, class\u00e9es par secteur : sant\u00e9, installations sportives, industrie, etc. Presque toutes les entreprises soumises \u00e0 cette obligation utilisent cette liste pour s\u2019y conformer, bien que certaines d\u00e9rogations soient accord\u00e9es. La liste est mise \u00e0 jour tous les quatre ans. De nombreux dispositifs d\u2019incitation disposaient de leurs propres listes. Ces listes changent chaque ann\u00e9e et peuvent contenir des centaines de mesures. <\/p>\n\n\n\n

    La plupart des mesures, tant celles de l\u2019EML que celles des listes incitatives, sont expliqu\u00e9es dans une ou plusieurs pages de texte d\u00e9crivant l\u2019utilisation pr\u00e9vue, les sp\u00e9cifications techniques, les sp\u00e9cifications \u00e9conomiques, les exigences en mati\u00e8re d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, etc. Comparer ces listes pour la p\u00e9riode consid\u00e9r\u00e9e (de 2019 \u00e0 2024) aurait pris \u00e9norm\u00e9ment de temps si cela avait \u00e9t\u00e9 fait manuellement. Nous avons donc eu recours \u00e0 l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

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    Figure 2 : Mod\u00e8le de mise en correspondance des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie obligatoires et volontaires. Source: Cour des comptes des Pays-Bas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    La premi\u00e8re \u00e9tape de tout projet d\u2019analyse de donn\u00e9es ou d\u2019intelligence artificielle consiste \u00e0 pr\u00e9parer et \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es. Dans notre cas, les fichiers sources (c\u2019est-\u00e0-dire les listes contenant les mesures d\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie obligatoires et volontaires) contenaient des donn\u00e9es non structur\u00e9es (fichiers PDF), et chaque politique utilisait ses propres conventions de mise en forme. Les fichiers d\u00e9crivant les mesures ont donc d\u00fb \u00eatre convertis en un format exploitable par l\u2019IA, c\u2019est-\u00e0-dire en fichiers texte, \u00e0 l\u2019aide d\u2019un analyseur syntaxique sp\u00e9cifique. Cette approche n\u2019est pas \u00e9volutive ; elle n\u00e9cessite une approche diff\u00e9rente pour chaque mesure incitative et chaque ann\u00e9e. Nous avons donc limit\u00e9 la phase initiale de notre analyse \u00e0 deux fichiers relativement simples et avons compar\u00e9 l\u2019EML \u00e0 la liste de l\u2019EIA pour une ann\u00e9e donn\u00e9e, en nous concentrant sur une seule cat\u00e9gorie (par exemple, l\u2019industrie m\u00e9tallurgique).<\/p>\n\n\n\n

    Apr\u00e8s pr\u00e9traitement, les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 soumises au mod\u00e8le GPT-4o d\u2019OpenAI. Concr\u00e8tement, nous avons fourni au mod\u00e8le des sous-ensembles de mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie obligatoires, par exemple 10 des quelque 500 mesures de l\u2019EML 2019. Nous avons ensuite demand\u00e9 \u00e0 l\u2019IA d\u2019identifier, dans un programme de subventions, les mesures correspondant aux descriptions des mesures obligatoires de l\u2019EML. Lors de l\u2019examen, l\u2019\u00e9quipe a observ\u00e9 \u00e0 la fois des correspondances pr\u00e9cises et des faux positifs et n\u00e9gatifs \u00e9vidents. Notre analyse a omis certaines correspondances, mais a \u00e9galement conclu que certaines mesures obligatoires ne correspondaient en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 aucun programme de subventions. Une difficult\u00e9 r\u00e9currente r\u00e9sidait dans la difficult\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 interpr\u00e9ter ce que signifiait \u00ab correspondre \u00e0 l\u2019objectif per\u00e7u \u00bb. Par exemple, les subventions EIA soutiennent la ventilation afin de r\u00e9partir l\u2019air chaud de mani\u00e8re homog\u00e8ne dans une pi\u00e8ce. L\u2019IA a associ\u00e9 les subventions EIA \u00e0 une mesure de l\u2019EML qui impliquait \u00e9galement la ventilation, mais dont l\u2019objectif \u00e9tait d\u2019\u00e9vacuer l\u2019air pollu\u00e9. L\u2019IA a probablement \u00e9tabli cette correspondance parce que le terme \u00ab ventilation \u00bb \u00e9tait utilis\u00e9 \u00e0 la fois dans l\u2019EIA et dans l\u2019EML. Cependant, l\u2019utilisation de la technologie \u00e9tait diff\u00e9rente.<\/p>\n\n\n\n

    L’efficacit\u00e9 de l’analyse par IA d\u00e9pend fortement de la qualit\u00e9 et de la sp\u00e9cificit\u00e9 du contexte. Le large \u00e9ventail de dispositifs d’incitation a introduit un bruit important et du texte superflu et non pertinent. Pour y rem\u00e9dier, nous avons ajout\u00e9 une \u00e9tape au cours de laquelle l’IA a d’abord filtr\u00e9 les mesures volontaires en fonction de leur pertinence s\u00e9mantique par rapport \u00e0 chaque mesure obligatoire d’\u00e9conomie d’\u00e9nergie (pour plus d’informations, voir https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Semantic_search ). Bien que cela ait donn\u00e9 de meilleurs r\u00e9sultats, les am\u00e9liorations sont rest\u00e9es marginales. L\u2019affinage des consignes, c\u2019est-\u00e0-dire des instructions que nous donnions au mod\u00e8le d\u2019IA, a produit de meilleurs r\u00e9sultats, mais il est devenu \u00e9vident que nous approchions d\u2019un plafond de performance. Finalement, nous avons affin\u00e9 la consigne pour aboutir \u00e0 celle pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 la figure 3, o\u00f9 nous avons appris \u00e0 demander sp\u00e9cifiquement un r\u00e9sultat structur\u00e9. M\u00eame apr\u00e8s toutes ces \u00e9tapes, le mod\u00e8le n\u2019a pas pu d\u00e9terminer de mani\u00e8re coh\u00e9rente si un dispositif d\u2019incitation \u00e9tait v\u00e9ritablement pertinent pour une mesure obligatoire particuli\u00e8re. Cependant, sur la base des r\u00e9sultats pr\u00e9liminaires (et de v\u00e9rifications manuelles), nous avons identifi\u00e9 8 dispositifs susceptibles de chevaucher l\u2019obligation.<\/p>\n\n\n\n

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    Figure 3 : Consigne utilis\u00e9e pour mettre en correspondance les mesures obligatoires d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique et les incitations. Source: Cour des comptes des Pays-Bas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    \u00c9tape 2 : Mise en correspondance du co\u00fbt des mesures incitatives et du co\u00fbt des mesures obligatoires<\/em><\/h4>\n\n\n\n

    Sur la base des correspondances identifi\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9tape 1, nous avons, \u00e0 l\u2019\u00e9tape 2, utilis\u00e9 les donn\u00e9es fournies par les minist\u00e8res concern\u00e9s afin de d\u00e9terminer quelle part des co\u00fbts des politiques avait \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9e \u00e0 des mesures d\u2019incitation en faveur de l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique qui \u00e9taient effectivement obligatoires (figure 4). Cela n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 possible pour quatre des dispositifs, en raison de la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es ou pour d\u2019autres raisons. Nous avons finalement retenu quatre dispositifs pour lesquels le chevauchement financier a pu \u00eatre quantifi\u00e9. Ce chevauchement variait de 5,2 millions d\u2019euros en 2019 \u00e0 un maximum de 51,4 millions d\u2019euros en 2023 (pour retomber \u00e0 44,3 millions d\u2019euros en 2024). Il s\u2019agit l\u00e0 du montant maximal absolu de fonds publics utilis\u00e9s de mani\u00e8re inefficace identifi\u00e9 dans le cadre de cet audit. <\/p>\n\n\n\n

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    Figure 4 : Mod\u00e8le permettant de d\u00e9terminer le chevauchement entre les incitations et les mesures obligatoires. Source: Cour des comptes des Pays-Bas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    \u00c9tape 3 : Aides vers\u00e9es aux entreprises et aux organismes \u00e0 but non lucratif soumises \u00e0 des mesures obligatoires<\/em><\/h4>\n\n\n\n

    Au cours de notre troisi\u00e8me et derni\u00e8re \u00e9tape, nous avons d\u00e9termin\u00e9 lesquelles des primes \u00e0 l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique (d\u00e9finies \u00e0 l\u2019\u00e9tape 2) avaient \u00e9t\u00e9 vers\u00e9es aux entreprises soumises \u00e0 l\u2019obligation nationale d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Cela s\u2019est av\u00e9r\u00e9 difficile ; le minist\u00e8re comp\u00e9tent ne savait pas quelles entreprises \u00e9taient tenues de prendre des mesures d\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie. Les entreprises et les organismes \u00e0 but non lucratif sont tenues de d\u00e9clarer leur obligation de prendre des mesures d\u2019\u00e9conomies d\u2019\u00e9nergie aupr\u00e8s des autorit\u00e9s locales, mais seules environ 45 % des quelque 100 000 entit\u00e9s susceptibles d\u2019\u00eatre soumises \u00e0 cette obligation s\u2019acquittent effectivement de cette obligation. Nous avons fait correspondre ces rapports avec la liste des b\u00e9n\u00e9ficiaires des mesures d\u2019incitation \u00e0 l\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie. Ce recoupement a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 un chevauchement compris entre 0,7 million d\u2019euros (2019) et 9,5 millions d\u2019euros (2023). Il s\u2019agit l\u00e0 du chevauchement financier minimal absolu entre les mesures d\u2019incitation et l\u2019obligation d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n\n\n\n

    R\u00e9sultats <\/h3>\n\n\n\n

    L\u2019utilisation de l\u2019IA et de l\u2019analyse de donn\u00e9es dans le cadre de cet audit de performance a eu deux cons\u00e9quences. D\u2019une part, cette nouvelle m\u00e9thode d\u2019audit nous a permis de r\u00e9pondre \u00e0 notre question d\u2019audit : gr\u00e2ce \u00e0 des subventions et \u00e0 des dispositifs fiscaux, l\u2019argent des contribuables a \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9 \u00e0 des mesures obligatoires d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Une partie de ces fonds a servi \u00e0 soutenir des entreprises et des organismes \u00e0 but non lucratif soumises \u00e0 l\u2019obligation d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Toutefois, par rapport au co\u00fbt total des 17 mesures d\u2019incitation \u00e0 l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, soit 1,2 milliard d\u2019euros pour la seule ann\u00e9e 2024, cette inefficacit\u00e9 est relativement faible (figure 5). Cela s\u2019explique par le fait que les minist\u00e8res concern\u00e9s s\u2019efforcent activement d\u2019\u00e9viter que leurs politiques compl\u00e9mentaires ne fassent double emploi avec l\u2019obligation d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n\n\n\n

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    Figure 5 : Co\u00fbts de chevauchement par rapport au co\u00fbt global des mesures d\u2019incitation \u00e0 l\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie<\/em>. Source: Cour des comptes des Pays-Bas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    D\u2019autre part, cette nouvelle m\u00e9thode nous a permis d\u2019en apprendre davantage sur l\u2019utilisation de l\u2019IA dans le cadre d\u2019un audit. Il s\u2019est av\u00e9r\u00e9 difficile pour un grand mod\u00e8le linguistique (LLM) de mettre en correspondance de mani\u00e8re coh\u00e9rente les mesures d\u2019incitation et les mesures obligatoires. Cela pourrait s\u2019expliquer par le fait que la principale qualit\u00e9 d\u2019un LLM r\u00e9side dans la g\u00e9n\u00e9ration de textes et non dans la pr\u00e9cision, en particulier lorsqu\u2019il s\u2019agit de chiffres. Plus important encore, l\u2019ex\u00e9cution du m\u00eame mod\u00e8le avec les m\u00eames valeurs donne lieu \u00e0 des r\u00e9ponses diff\u00e9rentes, ce qui rend impossible la reproductibilit\u00e9 des r\u00e9sultats. Cela repr\u00e9sente un d\u00e9fi, en particulier pour les institutions d\u2019audit. En fin de compte, les r\u00e9sultats fournis par l\u2019IA ont constitu\u00e9 un bon point de d\u00e9part, mais une v\u00e9rification manuelle approfondie est rest\u00e9e n\u00e9cessaire. <\/p>\n\n\n\n

    Avec le recul, plusieurs aspects de notre approche auraient pu \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s. M\u00eame apr\u00e8s le nettoyage des donn\u00e9es visant \u00e0 am\u00e9liorer leur comparabilit\u00e9, il restait trop de bruit, ce qui a n\u00e9cessit\u00e9 une v\u00e9rification manuelle des r\u00e9sultats du mod\u00e8le. Une strat\u00e9gie plus efficace aurait consist\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer individuellement chaque paire \u00ab obligation\/incitation \u00bb et \u00e0 demander un score de pertinence accompagn\u00e9 d\u2019une explication, plut\u00f4t qu\u2019une d\u00e9cision binaire. De plus, notre question initiale \u00e9tait trop vague et ne fournissait que peu d\u2019indications au mod\u00e8le pour qu\u2019il propose des suggestions utiles de correspondances. Les grands mod\u00e8les linguistiques sont des g\u00e9n\u00e9ralistes et nous aurions d\u00fb fournir des d\u00e9finitions et des exemples plus explicites de ce que nous entendions par \u00ab mise en correspondance des mesures \u00bb. Toutes ces \u00e9tapes suppl\u00e9mentaires augmentent le temps n\u00e9cessaire pour mener \u00e0 bien cette approche. Malgr\u00e9 ces limites, cet exercice s\u2019est av\u00e9r\u00e9 tr\u00e8s utile ; il a constitu\u00e9 un point de d\u00e9part pour notre analyse finale. Il a permis \u00e0 l\u2019\u00e9quipe de clarifier ses exigences et a cr\u00e9\u00e9 une base pour de futurs projets d\u2019analyse par l\u2019IA \u00e0 la Cour des comptes des Pays-Bas. <\/p>\n\n\n\n

    Les mod\u00e8les d\u2019IA se sont am\u00e9lior\u00e9s depuis notre analyse initiale. Les mod\u00e8les actuels pourraient donc \u00eatre en mesure d\u2019accomplir les t\u00e2ches n\u00e9cessaires \u00e0 la r\u00e9alisation de nos objectifs d\u2019audit. Si d\u2019autres ISC ont l\u2019intention d\u2019utiliser l\u2019IA dans leurs futurs audits, ou l\u2019ont d\u00e9j\u00e0 fait, nous serions ravis d\u2019avoir de leurs nouvelles.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Notes de bas de page<\/h2>\n\n\n
    1. \u00a0Jaap Ligthart : chef de projet et auditeur. Eline Lampers : experte en donn\u00e9es et auditrice. Bing Steup : expert en IA. Marcus van Toor : auditeur. Berrie Zielman : experte en donn\u00e9es. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
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