Le Risque d'Audit est un indice d'existence d'erreurs dans les états financiers d'une entreprise. Trois modèles mathématiques sont associés à ce concept du RA : un modèle « Bayesien », un modèle « évidentialiste », et un modèle « flou ». Ces trois modèles accusent des incohérences mathématiques et des difficultés d'application pratique, surtout au niveau de la composante « Risque Inhérent » du risque d'audit. Ils considèrent le processus cognitif d'estimation du RI en tant que « boîte noire ». Nous proposons un simple algorithme d'inférence flou interprétable pour capter le processus cognitif d'estimation du RI, algorithme basé sur l'induction d'arbre de décision flou. Notre objectif est d'identifier les éléments de cette structure et de démontrer que l'utilisation d'une telle structure d'inférence floue est proche de la décision réelle d'estimation du RI. Il s'agit d'une recherche exploratoire et expérimentale.