Adoption de l'intelligence artificielle et performance perçue des missions d'audit : une étude empirique auprès des auditeurs marocains

Résumé

L'intelligence artificielle (IA) transforme progressivement les pratiques d'audit, mais ses effets restent surtout documentés dans les économies avancées. Au Maroc, marché caractérisé par une maturité numérique intermédiaire et une forte fragmentation des cabinets, les travaux empiriques portent principalement sur l'intention ou la préparation à l'adoption de l'IA, et non sur son usage effectif dans les missions. Cette recherche examine la relation entre l'usage effectif des outils d'IA, les bénéfices perçus et le changement des pratiques, d'une part, et la performance perçue des missions d'audit, d'autre part. S'appuyant sur le Technology Acceptance Model, l'étude repose sur une enquête par questionnaire menée auprès d'un échantillon non probabiliste de 40 auditeurs exerçant au Maroc ; les données ont été analysées par régression linéaire multiple. Le modèle présente un pouvoir explicatif élevé (R² = 0,888 ; p < 0,001) et seul l'usage effectif des outils d'IA est significativement associé à la performance perçue (β = 0,937 ; p < 0,001). L'étude déplace l'analyse de l'intention d'adoption vers l'usage effectif et suggère que, dans un contexte émergent, la mise en œuvre concrète des outils compte davantage que les perceptions de leurs bénéfices. Le caractère non probabiliste et la taille réduite de l'échantillon limitent la généralisation des résultats ; la mesure perceptuelle de la performance, recueillie auprès des mêmes répondants, expose à un biais de méthode commune, et les associations observées ne permettent pas de conclure à une relation causale.