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Des inspecteurs des Finances suivent à Paris une formation sur le Data Lake, le Data Warehouse et Power BI, trois outils destinés à renforcer la collecte, le croisement et l’analyse des données publiques.
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Cette montée en compétences accompagne le projet de contrôle systémique de l’IGF, qui veut progressivement passer d’un contrôle largement fondé sur les vérifications ponctuelles à une surveillance davantage alimentée par les données.
L’Inspection générale des finances (IGF) prépare ses inspecteurs à travailler avec des volumes plus importants de données publiques. En séjour de travail à Paris, l’Inspecteur général des finances, chef de service, Christophe Bitasimwa Bahii, a rendu visite aux agents engagés dans une formation consacrée aux technologies numériques et à la gestion de la donnée.
Les modules portent notamment sur le Data Lake, conçu pour stocker de grandes quantités de données dans différents formats, le Data Warehouse, utilisé pour structurer des informations destinées à l’analyse, ainsi que Power BI, outil permettant de transformer des données brutes en tableaux de bord et indicateurs exploitables.
Pour l’IGF, le contrôle systémique qu’elle cherche à déployer repose sur la capacité à collecter, rapprocher et analyser des informations provenant de plusieurs circuits financiers de l’État.
L’institution travaille parallèlement sur un projet d’entrepôt national, ou « Hub », des données financières publiques, présenté dans son Plan stratégique 2026-2028.
Concrètement, l’exploitation de ces données peut permettre de repérer plus rapidement une dépense inhabituelle, des écarts entre différentes bases administratives ou des opérations présentant des profils de risque.
Le contrôle peut alors être davantage orienté vers les transactions qui nécessitent une vérification approfondie.
Cette évolution rejoint les transformations observées dans les institutions de contrôle à l’international.
Dans une étude publiée en 2026, l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) relève que l’analyse de données et l’intelligence artificielle commencent notamment à être utilisées dans l’audit public pour la détection d’anomalies et l’évaluation des risques.
Elle souligne cependant trois conditions : disposer de données suffisamment structurées, renforcer les compétences techniques internes et mettre en place une gouvernance claire de leur utilisation.
Le Fonds monétaire international (FMI) aboutit à une lecture proche. Ses travaux sur la numérisation des finances publiques montrent que les outils analytiques peuvent faire évoluer le contrôle d’un examen par échantillonnage vers une détection plus continue des transactions atypiques.
Mais, nuancent les experts, cette capacité repose notamment sur l’interopérabilité des systèmes financiers et administratifs : des bases isolées les unes des autres limitent mécaniquement les possibilités de croisement.
La formation parisienne cherche justement à renforcer les compétences nécessaires à cette exploitation de la donnée.
Les inspecteurs Mbuyi Haggaï et Fred Sulubika ont notamment mis en avant l’apprentissage de l’analyse et de la visualisation des informations.
Christophe Bitasimwa Bahii a, pour sa part, rappelé la responsabilité attachée à ces nouvelles capacités : « Soyez consciencieux, car la République compte sur vous. »
Organisées par vagues successives, ces formations doivent progressivement toucher l’ensemble des inspecteurs.
Pour l’IGF, la modernisation du contrôle ne se résume donc pas à installer une infrastructure numérique : son efficacité reposera aussi sur la capacité des agents à transformer les données financières en signaux de risque utilisables pour le contrôle des finances publiques.
DecryptEco | RDC & Afrique
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