Président de l'IASB : l'IA ne doit pas vider le jugement professionnel dans l'information financière

Le président sortant de l'IASB, Andreas Barckow, a profité de sa dernière allocution en conférence pour poser une question cinglante à la profession comptable mondiale : que devient le jugement professionnel lorsque l'IA prend en charge le travail par lequel ce jugement se construit ? Prononcé à la conférence de l'IFRS Foundation le 29 juin 2026, ce discours n'est pas un avertissement contre la technologie. C'est un appel à réfléchir délibérément à la façon dont les cabinets forment, supervisent et développent leurs collaborateurs dans un environnement où l'automatisation progresse plus vite que les cadres de gouvernance ne peuvent suivre.

Le contexte : un mandat marqué par les perturbations

Le mandat de Barckow à l'IASB a pris fin le 30 juin 2026. Au cours de cette période, les thèmes auxquels il est revenu le plus souvent étaient l'incertitude, la complexité et la fragmentation. Les pressions géopolitiques ont remodelé les conditions dans lesquelles les entreprises opèrent et publient leurs rapports. Ces conditions, a-t-il soutenu, ne sont plus temporaires. Elles sont devenues des caractéristiques structurelles de l'environnement.

Dans ce contexte, il a choisi son dernier discours pour attirer l'attention sur un autre type de perturbation : la propagation rapide de l'IA générative et agentive dans tous les secteurs, y compris l'information financière.

Ce que l'IA peut faire, et ce qu'elle ne peut pas

Où l'IA apporte une réelle valeur ajoutée

Barckow a reconnu que l'IASB a déjà constaté des avantages pratiques de l'IA dans ses propres processus. L'analyse des informations à fournir en est un exemple clair. L'IA peut analyser de grands volumes de rapports financiers par rapport à des exigences spécifiques de présentation et évaluer comment ces exigences sont appliquées dans la pratique à l'échelle mondiale. Un travail qui nécessitait auparavant un temps considérable s'effectue désormais en une fraction de ce temps.

La rapidité a de la valeur. Mais en information financière, la rapidité seule n'est pas la norme. Les informations doivent être robustes, fiables et dignes de confiance. Cette distinction est importante, et elle est au cœur de sa préoccupation.

Les limites : nuances, exceptions et incohérence intentionnelle

La comptabilité peut sembler bien adaptée à l'IA. Elle fonctionne dans un cadre de principes, de concepts et de règles. Mais Barckow a été direct sur la complexité qui se cache sous cette surface. Les normes IFRS ont été développées sur cinquante ans par différentes personnes, dans des environnements économiques différents, en réponse à différentes pressions des parties prenantes. Certaines exigences existent spécifiquement parce qu'elles étaient nécessaires pour parvenir à un consensus ou faire aboutir une norme. Il existe des exceptions, des exonérations, des choix de politique comptable et des incohérences délibérées entre les normes qui servent un objectif.

Ce n'est pas un défaut du système. Cela reflète la réalité selon laquelle la normalisation comptable est un processus humain, façonné par le contexte et le compromis. L'IA formée sur ces normes hérite de cette complexité sans nécessairement comprendre le raisonnement qui la sous-tend. Le risque d'une mauvaise application, ou d'accepter un résultat d'IA qui semble plausible mais qui est subtilement erroné, est réel.

Pour les cabinets travaillant sur le reporting de conformité crypto, où l'interaction entre les directives évolutives sur les actifs numériques et les cadres IFRS ou US GAAP existants exige déjà une interprétation minutieuse, ce risque est amplifié. Les états financiers crypto se situent à l'intersection de plusieurs normes, et les décisions de jugement qu'ils impliquent ne sont pas mécaniques.

Le problème plus profond : comment se construit le jugement

L'expérience comme matière première de l'expertise

Le point le plus incisif de Barckow concernait le développement professionnel. Le jugement, a-t-il soutenu, n'est pas instinctif. Il se construit par une exposition répétée : effectuer des analyses, faire des erreurs, les corriger, remettre en question les informations plutôt que les accepter, et développer la reconnaissance de modèles qui permet finalement à un professionnel expérimenté de savoir quand quelque chose mérite un second regard.

Une grande partie de cette expérience s'acquiert par le travail plus mécanique et de base que les juniors ont traditionnellement effectué. Si l'IA prend en charge ce travail, le gain d'efficacité est visible et immédiat. Ce qui est perdu est moins visible mais potentiellement plus conséquent : le processus par lequel la prochaine génération apprend à exercer son jugement.

Une question à laquelle les cabinets doivent répondre maintenant

Barckow n'a pas prétendu avoir des solutions. Il a été explicite sur ce point. Mais il a clairement formulé les questions : comment les cabinets forment-ils, supervisent-ils et développent-ils leurs collaborateurs lorsque l'IA gère les tâches par lesquelles le jugement s'est historiquement formé ? Comment les cabinets comptables et les pratiques d'audit s'assurent-ils que les juniors rencontrent encore les situations difficiles et ambiguës qui construisent l'expertise ?

Ce ne sont pas des questions abstraites réservées aux normalisateurs. Ce sont des questions opérationnelles pour chaque cabinet comptable, direction financière et pratique d'audit qui intègre l'IA dans ses flux de travail dès maintenant. Il en va de même pour les cabinets traitant de revues de qualité des données d'analyse blockchain, où la combinaison de types d'actifs nouveaux et de précédents limités signifie que la supervision humaine des résultats de l'IA n'est pas facultative.

Trois piliers qui n'ont pas changé

En réfléchissant à son mandat à la tête de l'IASB, Barckow a identifié trois principes qui sont devenus plus importants à mesure que les conditions sont devenues plus volatiles, et non moins.

L'écoute : la seule tâche que l'IA ne peut pas assumer

Pour un normalisateur mondial, l'écoute n'est pas une courtoisie. C'est une exigence fonctionnelle. L'IASB sert un écosystème diversifié couvrant des juridictions grandes et petites, des préparateurs et des investisseurs, des auditeurs et des régulateurs. Les parties prenantes veulent expliquer leurs positions dans leur propre langue et dans leur propre contexte. Lorsque les gens se sentent vraiment écoutés, et lorsque le raisonnement derrière une décision est expliqué clairement même si le résultat n'est pas celui qu'ils souhaitaient, la confiance dans l'institution grandit.

Barckow a été clair sur le fait que c'est la partie de la normalisation que l'automatisation ne peut pas remplacer. L'interaction humaine et la réflexion ne sont pas des inefficacités du processus. Elles sont le processus.

La communication : ciblée, pas exhaustive

Les normalisateurs, a-t-il observé, ont tendance à supposer que les parties prenantes suivent chaque projet et comprennent chaque décision. Cette hypothèse est erronée. Les parties prenantes gèrent leur propre surcharge d'informations. La réponse n'est pas le silence. C'est la concentration : communiquer ce qui est important, pourquoi c'est important, et comment cela affecte les entreprises et les professionnels dans l'auditoire.

Pour les cabinets qui suivent les évolutions dans des domaines comme les normes de formation professionnelle ou les directives évolutives en matière de comptabilité crypto IFRS, le volume des résultats réglementaires est déjà important. Une communication claire et ciblée de la part des normalisateurs réduit le risque que les cabinets passent à côté de développements importants enfouis dans des documents de consultation volumineux.

La concentration et la priorisation : moins c'est toujours plus

Barckow est revenu sur un point qu'il avait soulevé quatre ans plus tôt à la même conférence : moins c'est plus. Un plan de travail ciblé permet à l'IASB de consacrer à chaque projet le temps et l'attention qu'il nécessite. Il donne également aux parties prenantes une occasion réaliste de s'engager. Il a déclaré croire en ce principe plus fortement maintenant qu'il ne l'avait fait lorsqu'il l'avait énoncé pour la première fois.

L'implication pour la normalisation est que le nombre de projets achevés n'est pas une mesure de qualité. La profondeur de l'engagement dans chaque projet l'est. Cela a une pertinence directe pour quiconque suit l'agenda de l'IASB sur la comptabilité des actifs numériques, où l'interaction entre les directives IFRS sur les actifs crypto et les normes plus larges d'évaluation à la juste valeur continue d'évoluer.

Ce que cela signifie pour les cabinets comptables et les directions financières

Le discours de Barckow s'adressait à la communauté des normalisateurs, mais ses implications opérationnelles s'étendent bien au-delà.

Les cabinets qui intègrent l'IA dans leurs flux de travail comptables et d'audit sont confrontés à une version du même défi que l'IASB : comment utiliser la technologie pour accroître l'efficacité sans dégrader le jugement humain dont dépend la qualité. En pratique, cela signifie plusieurs choses.

Les structures de supervision doivent tenir compte du fait que les juniors peuvent être en train de revoir des résultats de l'IA plutôt que de construire des analyses à partir de zéro. C'est une tâche cognitive différente, et elle peut nécessiter des modèles de formation et de supervision différents. Les cabinets ne peuvent pas supposer que l'exposition à un travail généré par l'IA fournit la même base de développement que de faire le travail sous-jacent manuellement.

Pour les états financiers crypto en particulier, la complexité est accrue. Les normes régissant la comptabilité des actifs numériques, que ce soit sous IFRS ou sous des cadres US GAAP comme ASC 350-60, exigent des décisions de jugement qui sortent du cadre principal de ce pour quoi l'IA a été formée à gérer de manière fiable. L'évaluation à la juste valeur pour les actifs volatils, les décisions de classification et l'adéquation des informations à fournir exigent toutes un raisonnement contextuel que les professionnels expérimentés développent au fil du temps.

Les cabinets qui navigueront bien dans ce paysage sont ceux qui traitent l'IA comme un outil nécessitant une supervision humaine, et non comme un système pouvant fonctionner de manière autonome, et qui investissent dans les structures de développement professionnel qui préservent la capacité de jugement à travers les générations de collaborateurs.

FAQ

Qu'a dit le président sortant de l'IASB, Andreas Barckow, à propos de l'IA et de la comptabilité ?

Dans son dernier discours en tant que président de l'IASB, Barckow a reconnu que l'IA offre de réels gains d'efficacité pour des tâches comme l'analyse des informations à fournir, mais a prévenu qu'une automatisation excessive du travail par lequel les juniors acquièrent de l'expérience pourrait éroder le jugement professionnel dont dépend une information financière de qualité. Il a demandé si la profession avait suffisamment réfléchi à ce risque.

Ce discours modifie-t-il les normes ou exigences IFRS ?

Non. Il s'agissait d'un discours d'ouverture réflexif, et non d'une annonce de normalisation. Il ne modifie pas les exigences IFRS existantes, y compris celles relatives aux actifs crypto ou à la comptabilité des actifs numériques. Le discours signale des priorités et des préoccupations plutôt qu'un changement réglementaire.

Quelles sont les implications pratiques pour les cabinets comptables utilisant des outils d'IA ?

Les cabinets doivent examiner comment l'intégration de l'IA affecte le développement des juniors. Si l'IA gère le travail analytique par lequel les professionnels ont traditionnellement construit leur jugement, les cabinets ont besoin de mécanismes alternatifs pour garantir que l'expérience et l'expertise continuent de se développer. Les structures de supervision, les programmes de formation et les processus de révision doivent tous être réexaminés.

Quel est le lien avec les états financiers crypto et la comptabilité des actifs numériques ?

Les états financiers crypto et les informations connexes fournies en vertu des IFRS ou des US GAAP impliquent des décisions de jugement dans des domaines tels que la classification, l'évaluation à la juste valeur et l'adéquation des informations. Ce sont précisément les domaines où les résultats de l'IA nécessitent un examen humain attentif et où le jugement acquis par l'expérience est le plus critique. Les cabinets ne doivent pas supposer que l'IA peut gérer ces déterminations de manière fiable sans supervision.

Quels sont les trois piliers que Barckow a identifiés pour une normalisation de haute qualité ?

Écouter attentivement un large éventail de parties prenantes, y compris les petites juridictions et celles dont les points de vue pourraient autrement être négligés ; communiquer clairement les décisions et expliquer le raisonnement qui les sous-tend ; et maintenir un plan de travail ciblé et priorisé plutôt que de rechercher le volume pour lui-même.

Source : IFRS Foundation