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Our resources help public sector performance auditors build capacity and strengthen accountability. These resources include CCAF-FCVI Audit News, Training, Research & Methodology and Events & Presentations.
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CCAF’s oversight program supports oversight committee members and their support staff. We provide research, material and professional development workshops to oversight committees both in Canada and abroad.

Our support enables parliamentarians to become familiar with their role and improve the effectiveness of their committees. This includes information on understanding performance audit, and how these audits can help improve public administration.
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CCAF works with Canadian partners to provide capacity building support for the Supreme Audit Institutions (SAIs) and parliamentary oversight committees of selected developing countries.
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Étape 3 – Préparation du plan d’échantillonnage

Après le choix de la stratégie d’échantillonnage vient l’étape de la préparation du plan d’échantillonnage. La section Éléments clés du plan d’échantillonnage – Échantillonnage généralisable s’adresse aux équipes d’audit ayant opté pour un échantillonnage généralisable. Celles ayant choisi de recourir à une stratégie d’échantillonnage dirigé peuvent se référer à la section Éléments clés du plan d’échantillonnage – Échantillonnage dirigé.

Éléments clés du plan d’échantillonnage – Échantillonnage généralisable

Avant de démarrer la phase d’examen, l’étendue, les méthodes et les objectifs de l’audit sont documentés et passés en revue avec l’organisation auditée. Si la collecte d’éléments probants s’effectue au moyen d’un échantillonnage généralisable, il convient d’élaborer un plan d’échantillonnage et, s’il y a lieu, d’en discuter avec l’organisation auditée avant la phase d’examen. Un bon plan d’échantillonnage généralisable doit couvrir les sept éléments clés suivants.

Élément clé no 1 : analyse de la population

Les équipes d’audit qui procèdent à un échantillonnage généralisable ont généralement accès à une certaine forme de base de données administrative contenant un volume raisonnable de données quantitatives pouvant servir de base d’échantillonnage. Ces données peuvent également être utilisées pour réaliser une analyse de base de la population. Le plan doit contenir une évaluation de la qualité des données.

Il doit également comprendre des histogrammes et des graphiques à barres qui décrivent fidèlement la distribution des données ainsi que les sources potentielles d’hétérogénéité. Si cette analyse montre que le degré d’hétérogénéité est suffisamment élevé pour soulever des préoccupations, les auditeurs doivent le documenter. Si nécessaire, le plan doit inclure une stratégie de segmentation de la population en des groupes plus homogènes.

Élément clé no 2 : objectifs de l’échantillonnage

Le plan doit mentionner qu’on aura recours à une stratégie d’échantillonnage généralisable et indiquer explicitement les aspects de l’échantillon qui seront extrapolés à la population (il est rare qu’un seul type d’erreur ou d’écart soit mesuré). Cette section du plan d’échantillonnage dresse la liste des paramètres de la population que l’on cherche à estimer.

Élément clé no 3 : niveau de précision souhaité

Le plan décrit le niveau de précision souhaité pour chaque segment de la population échantillonnée. Les auditeurs doivent déterminer un niveau de précision – faible, modéré ou élevé – pour chaque segment de la population en fonction de la qualité attendue des contrôles en place et des conséquences en cas de matérialisation du risque. De plus, l’attribution de ces niveaux doit se faire dans le contexte des autres éléments probants disponibles qui atténuent en partie le risque lié à des contrôles inappropriés. Dans certains cas, l’échantillonnage peut apporter des éléments probants complémentaires à d’autres procédures d’audit, ce qui peut également influer sur le niveau de précision requis.

Élément clé no 4 : niveau d’erreur attendu établi

Les auditeurs de performance peuvent parfois s’appuyer sur l’expérience d’autres auditeurs (internes ou financiers) sur des sujets similaires qui concernent la même organisation auditée, mais ils disposent généralement d’un accès limité à des informations empiriques leur permettant de prévoir le niveau d’erreur. Dans ce cas, les auditeurs doivent choisir une estimation élevée du niveau d’erreur et la documenter dans leur plan. Le niveau d’erreur effectivement observé ne devrait pas modifier leurs recommandations d’audit s’il venait à être supérieur au niveau attendu. Si l’échantillon ne permet pas de répondre aux objectifs définis, les auditeurs pourront être amenés à l’agrandir.

Élément clé no 5 : constatations

Avant de formuler toute observation, les auditeurs doivent indiquer dans leur plan quelle conclusion correspondrait aux différents niveaux d’erreur susceptibles d’être constatés et déclarés.

Élément clé no 6 : calcul de la taille de l’échantillon

Conseil d’échantillonnage no 4 :

Il convient de bien estimer la taille de l’échantillon, surtout dans le cadre d’un échantillonnage généralisable

Les auditeurs doivent calculer une taille d’échantillon appropriée pour chaque segment de la population à échantillonner. Le plan doit indiquer les paramètres pris en compte pour déterminer la taille de l’échantillon ainsi que le logiciel ou la méthode de calcul employée. L’annexe 1 contient de plus amples renseignements sur la détermination de la taille d’échantillon dans le cadre d’un échantillonnage généralisable.

Élément clé no 7 : méthode d’échantillonnage

Le plan doit décrire la méthode d’échantillonnage appliquée à chaque segment de la population à échantillonner : échantillonnage aléatoire simple, échantillonnage aléatoire systématique, échantillonnage stratifié proportionnel, échantillonnage stratifié non proportionnel ou une autre méthode (l’annexe 2 contient de plus amples renseignements sur les méthodes de prélèvement non biaisées dans le cadre d’un échantillonnage généralisable). Les auditeurs doivent décrire précisément le processus de sélection aléatoire et être en mesure de démontrer le caractère non biaisé de la méthode employée. Les logiciels d’échantillonnage génèrent des fichiers journaux permettant de corroborer le caractère non biaisé d’un échantillonnage (c’est-à-dire que le logiciel conserve la trace de la graine aléatoire et de toutes les étapes suivies pour déterminer l’échantillon). Idéalement, une tierce personne devrait pouvoir reproduire le prélèvement de l’échantillon en utilisant la même graine, le même logiciel et la même population. Sinon, les auditeurs peuvent demander à plusieurs personnes d’assister au processus de prélèvement et de confirmer que la méthode choisie a été correctement appliquée.