Échantillonnage dirigé

Contrairement à l’échantillonnage généralisable, l’échantillonnage non généralisable (également appelé « échantillonnage non probabiliste ») n’implique pas de méthode précise. Il fait appel à plusieurs approches dont les différentes caractéristiques peuvent les rendre appropriées ou non aux fins de l’audit. Traditionnellement, les auditeurs s’appuient sur une forme particulière d’échantillonnage non généralisable : l’échantillonnage discrétionnaire, c’est-à-dire qu’ils se fient à leur jugement professionnel pour sélectionner des unités de la population en fonction de leur expérience en matière d’audit. Cette approche ambiguë et non directive peut souvent aboutir à des constatations qui risquent d’être facilement contestées, si bien qu’elle n’est pas recommandée dans les audits de performance. Une autre méthode d’échantillonnage non généralisable, dite « échantillonnage dirigé » (Patton, 2015), tente de conjuguer rigueur et objectivité dans la stratégie d’échantillonnage employée. Aux fins du présent guide, nous utiliserons le terme « échantillonnage dirigé » pour décrire cette stratégie. Veuillez noter qu’il n’inclut pas le recours exclusif au jugement professionnel.

Dans le cas de l’échantillonnage généralisable, la sélection et la taille de l’échantillon reposent sur des règles statistiques en matière de probabilité et d’estimation des erreurs. En revanche, dans le cas de l’échantillonnage dirigé, elles s’appuient sur un argumentaire rationnel qui lie la méthode de sélection à la finalité de l’enquête. Les conclusions d’un échantillonnage dirigé sont souvent de deux grands types. Dans le premier cas, on peut conclure que les constatations tirées de l’échantillon fournissent des éléments probants suffisants qui attestent l’existence d’une erreur importante. Dans l’autre, la conclusion peut être que l’échantillon apporte un éclairage significatif sur la nature ou la cause de l’erreur importante. Examinez les trois exemples hypothétiques d’échantillons dirigés et les conclusions correspondantes ci-dessous :

« Après avoir sélectionné un petit échantillon des résidences pour aînés les mieux dotées en ressources financières, nous avons constaté des cas importants de mauvais traitements envers des personnes âgées. En conséquence, nous pouvons raisonnablement supposer que le niveau de soins dans d’autres établissements moins bien financés est probablement moins bon. »

« Après avoir sélectionné un petit échantillon de contrats d’une grande visibilité et de valeur élevée, nous avons constaté des pratiques de surveillance inefficaces et insuffisantes à l’origine soit de l’échec du projet, soit de retards. Par conséquent, nous pouvons raisonnablement supposer que d’autres contrats moins risqués ou moins coûteux font également l’objet d’une surveillance inefficace et insuffisante. »

« Après avoir sélectionné un petit échantillon de projets de modernisation informatique, dont certains avaient échoué et d’autres avaient été menés à bien, nous avons constaté que l’un des éléments clés du succès était la centralisation des décisions quotidiennes en matière de production. En conséquence, nous pouvons raisonnablement conclure que le caractère décentralisé des décisions de production quotidiennes est l’une des principales causes de l’échec des projets de modernisation informatique. »

Dans chaque cas, la méthode d’échantillonnage est spécifiquement adaptée à la finalité de l’enquête. Le biais délibéré de l’échantillon est utilisé pour renforcer la signification des résultats : même s’ils ne sont jamais extrapolés mathématiquement à l’ensemble de la population, les résultats mettent logiquement en évidence la probabilité de problèmes systémiques. Bien qu’il existe plusieurs stratégies explicites d’échantillonnage dirigé, c’est le lien rationnel entre la méthode de sélection et la conclusion qui contribue à la validité et à la signification des constatations.

Par conséquent, l’échantillonnage dirigé implique l’introduction d’un biais explicite dans la sélection de l’échantillon, dans le but précis d’isoler et de sélectionner des cas riches en informations qui s’avéreront particulièrement utiles pour acquérir une meilleure compréhension. Par exemple, les auditeurs peuvent se concentrer sur des éléments de grande valeur ou sélectionner délibérément des segments précis d’une population. Le principal atout de l’échantillonnage dirigé est sa capacité à communiquer un récit puissant et à offrir une perspective dont peu de personnes pourraient avoir conscience, en sélectionnant des cas critiques qui illustrent les opérations d’un programme dans diverses conditions. L’encadré 2 présente un exemple d’audit fondé sur une stratégie d’échantillonnage dirigé.

Encadré 2 – Exemple d’un échantillonnage dirigé

Dans le cas de l’échantillonnage dirigé, la taille de l’échantillon diffère aussi du processus mathématique de l’échantillonnage généralisable, dans la mesure où, en définitive, elle est déterminée par deux facteurs. Le premier est le principe de redondance, c’est-à-dire le moment à partir duquel l’examen de nouveaux dossiers ou exemples commence à refléter les mêmes questions et problèmes déjà mis en lumière et qu’aucune information nouvelle n’est découverte. Le deuxième facteur est la disposition de l’organisation auditée à accepter la validité de l’observation. La plupart du temps, si les observations négatives sont exactes, l’organisation auditée est prête à les accepter telles quelles dès lors qu’un rejet impliquerait que l’auditeur revienne et examine d’autres cas et formule d’autres constatations négatives.

Dans les audits de performance, les auditeurs rassemblent des éléments probants issus de plusieurs sources pour établir un argumentaire et des conclusions qui peuvent résister à un examen approfondi. Les résultats de l’échantillonnage dirigé ne sont qu’une partie de cet argumentaire. La méthode d’échantillonnage employée (il en existe de nombreuses) dépendra grandement de la nature des informations nécessaires pour étayer l’argumentaire. Par conséquent, la fiabilité des résultats d’un échantillonnage dirigé dépend non seulement de la méthode de sélection, mais aussi de la solidité de l’ensemble de l’argumentaire développé et de la mesure dans laquelle tous les éléments probants appuient les conclusions globales de l’audit. L’annexe 3 donne un aperçu complet des méthodes de sélection des cas pour un échantillonnage dirigé.

On s’imagine à tort que l’échantillonnage généralisable est une méthode préférable ou supérieure à l’échantillonnage dirigé. Les deux stratégies ont des forces et des faiblesses qui leur sont propres. Il est vrai que, bien mené, un échantillonnage généralisable aboutit à des résultats autonomes et difficiles à réfuter. De plus, ses résultats peuvent être extrapolés à l’ensemble de la population. Toutefois, toutes les populations ou circonstances ne se prêtent pas à un échantillonnage généralisable, et les auditeurs de performance doivent souvent recourir à un échantillonnage dirigé pour obtenir les données dont ils ont besoin pour tirer des conclusions d’audit.

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