Atelier 01 · Analyser
GL Analytics
Détecter automatiquement les anomalies et red flags d'un grand livre comptable.
Mise en situation
Le contexte
Un auditeur reçoit un export du grand livre (type FEC / Sage) de plusieurs centaines d'écritures. Avec un prompt système d'auditeur senior, l'IA applique 10 tests analytiques (doublons, montants atypiques, saisies hors heures, séquences de pièces, séparation des tâches…) et restitue un tableau d'anomalies priorisé.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de l'atelier, vous saurez
Utiliser un prompt système d'audit pour cadrer le rôle et les garde-fous de l'IA.
Appliquer 10 tests analytiques à un journal d'écritures fictif.
Obtenir un tableau d'anomalies priorisé, justifié et actionnable.
Comparer le résultat de l'IA avec le corrigé et identifier les faux positifs.
Prérequis
Avant de commencer
- Un assistant IA acceptant l'import de fichiers Excel.
- Données fictives uniquement — jamais un grand livre réel dans un assistant public.
Déroulé pas à pas
Exécuter l'atelier
- 1
Télécharger les données de démo
Récupérez « Demo audit IA - écritures.xlsx » : onglets Écritures (636 lignes) et Balance comparée.
- 2
Ouvrir le prompt d'audit
Lisez le prompt ci-dessous puis cliquez sur « Copier le prompt ».
Ajustez les paramètres : seuil d'approbation, heures ouvrées, devise.
Prompt Audit Financier & Data AnalyticsChargement…
- 3
Lancer l'analyse
Dans votre assistant, collez le prompt puis joignez le fichier Excel. Demandez d'abord la confirmation des colonnes disponibles.
Utilisez le prompt copié à l’étape 2 (après avoir ajusté les paramètres).
- 4
Lire la synthèse et le tableau
Vérifiez le nombre d'écritures analysées, la répartition par gravité et les 3 risques majeurs.
- 5
Comparer avec le corrigé
Ouvrez « Anomalies.xlsx » (onglet Anomalies corrigé) et pointez les anomalies trouvées, manquées et les faux positifs.
- 6
Variante balance N-1 / N
Relancez avec l'onglet Balance comparée en utilisant la variante du prompt pour détecter comptes dormants et variations.
Livrable attendu
Un tableau d'anomalies priorisé, rapproché du corrigé, avec vos recommandations de contrôle.
Garde-fous
- Chaque alerte doit reposer sur une donnée réellement présente dans le fichier.
- Distinguer erreur possible et indice de fraude, sans accuser nommément une personne.
- L'humain valide : l'IA propose, l'auditeur décide.
Auto-évaluation