Adoption de l'intelligence artificielle par les cabinets d'audit et d'expertise comptable en France : analyse des déterminants, enjeux, freins et perspectives

Adoption of Artificial Intelligence by Audit and Accounting Firms in France: Analysis of Determinants, Challenges, Barriers, and Perspectives

• Auteur / Autrice : Komla Adayeke
• Direction : Eric-Alain Zoukoua
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de Gestion
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2025
• Etablissement(s) : Orléans
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de la Société : Territoires, Economie, Droit - SSTED
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : VALLOREM - VAL de LOire REcherche en Management

Mots clés

Mots clés libres

Transformation numérique

Thématique : Transformation numérique; les

Adoption d'innovation technologique

Intelligence artificielle

Digital Transformation

Audit and Accounting Firms

Technological Innovation Adoption

Artificial Intelligence

Résumé

Dans un contexte de transformation numérique rapide, les cabinets d'audit et d'expertise comptable en France font face à une révolution technologique portée par l'intelligence artificielle (IA). Cette dernière, en automatisant les tâches répétitives et en améliorant la qualité des données, représente un levier stratégique d'innovation et de performance (Kokina & Davenport, 2017 ; Zhang et al., 2023). Toutefois, l'adoption de ces technologies demeure très hétérogène, en particulier entre les grands cabinets internationaux appeler les Big Four (Deloitte, PwC, EY et KPMG) et les cabinets nationaux, régionaux ou locaux ayant la forme de petites et moyennes entreprises (PME) ou de très petites entreprises (TPE). Les Big Four sont en avance dans l'adoption d'IA et investissent massivement, à hauteur de 2 milliards de dollars, pour intégrer l'intelligence artificielle dans leurs pratiques professionnelles. En 2025, le secteur des cabinets d'audit et d'expertise comptable regroupe environ 19 000 cabinets, en majorité des très petites entreprises (TPE), pour un chiffre d'affaires consolidé de 25,5 milliards d'euros et plus de 175 000 emplois. Dans ce paysage, le Conseil Supérieur de l'Ordre des Experts Comptables (CSOEC) et la Compagnie Nationale des Commissaires aux Comptes (CNCC) agissent comme catalyseurs de la transformation digitale, en multipliant les initiatives pour sensibiliser les membres de la profession. Parmi celles-ci : la création en 2022 des « Ambassadeurs de la data », des dispositifs de formations à l'IA, ainsi que des outils comme ExpertCHAT ou Image PME, visant à encourager une adoption proactive et maîtrisée de l'IA. Dès lors, il devient crucial de comprendre pourquoi certains cabinets adoptent rapidement l'IA, tandis que d'autres restent en retrait (Appelbaum et al., 2017 ; Wong & Yap, 2024 ; Mihai & Dutescu, 2022). Deux questions centrales structurent ce projet de recherche : (1) Quels sont les déterminants technologiques, organisationnels, humains et environnementaux qui influencent l'adoption de l'intelligence artificielle dans les cabinets d'audit et d'expertise comptable ? (2) Et quels facteurs expliquent les différences de temporalité entre les cabinets qui font le choix d'une adoption précoces et ceux faisant le choix d'une adoption tardive ? Pour y répondre, la thèse mobilise trois cadres théoriques rarement combinés dans ce champ des recherches en Comptabilité Contrôle et Audit : le modèle TAM (Technology Acceptance Model) de Davis (1989), le cadre TOE (Technology–Organization–Environment) de Tornatzky et Fleischer (1990), et les apports de la théorie de la diffusion de l'innovation (Diffusion of Innovation – DOI) de Rogers (2003). Cette recherche s'inscrit dans une volonté de mieux saisir les conditions d'une transition numérique réussie dans les métiers du chiffre, en tenant compte non seulement des aspects techniques mais aussi des dimensions humaines, culturelles et contextuelles. Elle entend ainsi combler plusieurs lacunes de la littérature, souvent centrée sur les grands cabinets de type big four et accorde une attention limitée aux réalités organisationnelles et sociales du terrain. À terme, elle vise à proposer un modèle explicatif intégré de l'adoption de l'IA dans les cabinets d'audit et d'expertise comptable, et à formuler des recommandations opérationnelles pour accompagner une transformation numérique plus inclusive, progressive et adaptée à la diversité des cabinets opérant dans ce secteur d'activité.

In a context of rapid digital transformation, audit and accounting firms in France are facing a technological revolution driven by artificial intelligence (AI). By automating repetitive tasks and enhancing data quality, AI represents a strategic lever for innovation and performance (Kokina & Davenport, 2017; Zhang et al., 2023). However, the adoption of these technologies remains highly uneven, particularly between large firms and smaller structures such as small and medium-sized enterprises (SMEs) and very small enterprises (VSEs). As of 2025, the audit and accounting sector in France comprises approximately 19,000 firms, the vast majority of which are VSEs, generating a consolidated turnover of €25.5 billion and employing over 175,000 people. Within this landscape, the Conseil Supérieur de l'Ordre des Experts-Comptables (CSOEC) and the Compagnie Nationale des Commissaires aux Comptes (CNCC) act as catalysts of digital transformation by launching numerous initiatives aimed at raising awareness among members of the profession. These include, among others, the 2022 launch of the “Data Ambassadors” program, AI training initiatives, and tools such as ExpertCHAT and Image PME, all designed to encourage a proactive and controlled adoption of AI. Understanding why some firms adopt AI quickly while others lag behind has therefore become crucial (Appelbaum et al., 2017; Wong & Yap, 2024; Mihai & Dutescu, 2022). This research is structured around two main questions: (1) What technological, organizational, human, and environmental factors influence the adoption of AI in audit and accounting firms? (2) What explains the differences in timing between firms that adopt AI early and those that delay its adoption? To answer these questions, the study mobilizes three theoretical frameworks rarely combined in accounting, auditing, and management research: Davis's (1989) Technology Acceptance Model (TAM), the Technology–Organization–Environment (TOE) framework by Tornatzky and Fleischer (1990), and Rogers's (2003) Diffusion of Innovation (DOI) theory. This research seeks to better understand the conditions for a successful digital transition in the accounting and auditing professions, taking into account not only technical aspects, but also the human, cultural, and contextual dimensions. It aims to address several gaps in the existing literature, which tends to focus on large firms while paying limited attention to the organizational and social realities of the field. Ultimately, the study aims to propose an integrated explanatory model of AI adoption in the accounting and auditing profession and to develop practical recommendations to support a more inclusive, gradual, and context-sensitive digital transformation, adapted to the diversity of firms operating in this sector.