Comment l’analyse donne une image complète de l’audit
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Comment l’analyse donne une image complète de l’audit

Comprendre les différents types d’analyses et la manière dont elles aident les auditeurs et les comptables.

Les comptables et les auditeurs contemporains ont accès à des montagnes de données. Ce volume croissant d’information provenant de diverses sources, appelé les mégadonnées, est trop important et complexe pour être géré par des méthodes traditionnelles comme les feuilles de calcul. 

Mais de nombreuses solutions d’analyse et de mégadonnées sont récemment apparues. Elles sont conçues pour donner aux entreprises et aux administrations des renseignements nouveaux et approfondis sur leurs finances, leurs procédés et leurs clients. Le cabinet d’études IDC prévoyait que les dépenses mondiales sur les solutions de mégadonnées et d’analyse atteindraient 215,7 milliards de dollars américains d’ici la fin de 2021, avec un taux de croissance annuelle composée de 12,8 % jusqu’en 2025.

L’analyse de données donne aux comptables et aux auditeurs une image plus complète des organisations en les autorisant à traiter toutes les transactions, plutôt qu’un simple échantillon, et à découvrir rapidement les divergences. 

De nombreux professionnels reconnaissent déjà les avantages des solutions d’analyse. Un sondage récent de l’Institute of Internal Auditors, une association de défense internationale de la profession, a demandé aux répondants comment ils dépenseraient une augmentation de budget imprévue. Le deuxième résultat, après l’embauche de personnel supplémentaire, était la technologie. De ceux qui ont choisi la technologie, 68 % ont dit qu’ils dépenseraient le budget dans un logiciel d’analyse de données.

De manière semblable, le rapport 2023 sur les tendances de l’état des cabinets comptables de Caseware a conclu que seulement 6 % des répondants affirmaient ne pas utiliser l’analyse dans leur cabinet. 70 % utilisent l’analyse régulièrement, et 42 % la décrivent comme faisant partie intégrale de leurs opérations.

L’analyse définie

L’analyse est l’étude de données brutes pour tirer des conclusions fondées sur cette information. En comptabilité, il existe quatre types d’analyses de base que les comptables et les auditeurs peuvent rencontrer :

  • Analyse descriptive : Il s’agit du type d’analyse utilisé le plus couramment dans la comptabilité et l’audit. Elle décrit ce qui se passe au moyen de la catégorisation et de la classification de l’information. Par exemple, les comptables rendent généralement compte des flux d’argent dans leurs organisations, en examinant les produits et les charges, les comptes des stocks et les taxes de vente perçues. Une analyse descriptive peut examiner la hausse des produits sur 12 mois, l’augmentation ou la diminution des stocks à disposition ou le chiffre d’affaires mensuel. L’analyse descriptive est importante pour les comptables, parce que la compilation et la vérification de quantités importantes de données sont essentielles pour une information financière précise.
  • Analyse diagnostique : Ce type d’analyse répond à la question de savoir pourquoi quelque chose s’est produit. L’analyse diagnostique surveille les changements dans les données. Par exemple, si l’entreprise a déclaré un chiffre d’affaires trimestriel plus élevé que prévu, les comptables peuvent examiner attentivement les données de vente pour découvrir si l’augmentation est due à des produits particuliers, à des services ou à des clients. L’analyse diagnostique est un élément clé pour élaborer des prévisions exactes fondées sur les données antérieures.
  • Analytique prédictive : Ce type d’analyse permet aux comptables et aux auditeurs de déterminer ce qu’il va se passer. Du point de vue du budget et de la planification, l’analyse prédictive est essentielle. Les comptables en ont besoin pour créer des prévisions exactes, qui leur permettront d’agir comme des conseillers de confiance auprès des chefs d’entreprises et des conseils d’administration. Par exemple, l’analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer où les ressources d’une entreprise peuvent être utilisées de la manière la plus productive possible, en aidant le cabinet à améliorer les marges de profit.
  • Analyse prescriptive : Ce type d’analyse aide les organisations à déterminer ce qui doit se passer. Elle permet aux comptables et aux auditeurs de découvrir les meilleures options à disposition pour atteindre un résultat souhaité. Par exemple, une entreprise peut vouloir réduire les délais moyens de recouvrement de ses comptes clients. L’analyse prescriptive peut être utilisée pour examiner les données antérieures et déterminer les stratégies que l’entreprise peut mettre en œuvre pour que les clients payent plus rapidement.

Plus on a de données, plus les résultats sont précis

Les comptables et les auditeurs s’appuient traditionnellement sur les échantillons et les feuilles de calcul pour analyser des ensembles de données. L’échantillonnage permet aux comptables de tirer des conclusions, fondées sur des ensembles de données partiels, et de détecter les erreurs ou la fraude. Étant donné que l’échantillonnage traite des ensembles de données partiels et non complets, il permet de gagner du temps. 

Mais l’échantillonnage n’est pas idéal, parce qu’il examine seulement certaines des données à disposition. Les auditeurs et les comptables peuvent arriver à des conclusions inexactes, parce qu’ils n’ont pas examiné l’intégralité des données, ou ils peuvent manquer certaines divergences parce que des transactions n’étaient pas comprises dans un échantillon.

Les solutions d’analyse peuvent automatiser les processus et examiner des ensembles de données complets en beaucoup moins de temps qu’un auditeur ou un comptable examinerait les renseignements manuellement. Les organisations peuvent ainsi vérifier toutes leurs données provenant de multiples sources et toutes les transactions, dressant une image financière complète qui permet de faire des prévisions plus précises et de repérer toutes les exceptions.  

Les capacités d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage machine (AM) comprises dans les solutions d’analyse de données peuvent également adapter les analyses de données afin d’offrir des résultats granulaires et de signaler les domaines préoccupants qui exigent un examen approfondi. 
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Mike Martin
Rédacteur de contenu marketing
Mike Martin était auparavant rédacteur en chef d'une revue sur les TI et a une longue expérience en matière de recherche et de rédaction sur les technologies d'entreprise. Chez Caseware, Mike s'intéresse aux principaux problèmes actuels touchant les auditeurs et les comptables et sur la manière dont les technologies avancées peuvent les aider à obtenir de meilleurs résultats.