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Conseils d’audit


le 20 août 2020
Six moyens non techniques d’exploiter la valeur de l’analytique des données

Par Andrew Simpson, chef de l’exploitation, CaseWare RCM Inc.
et Yves Genest, vice-président, Produits et Services, FCAR

Les auditeurs utilisent d’une manière ou d’une autre les techniques d’analytique des données depuis plus de dix ans, mais la plupart d’entre eux éprouvent des difficultés à maximiser la valeur que cet outil peut apporter.

Si certains bureaux d’audit ont gagné en expérience au fil des ans et tiré un profit considérable de l’utilisation de l’analytique des données, d’autres ont du mal à y recourir de manière cohérente et à obtenir des résultats utiles. Plusieurs bureaux d’audit ont également vu leur performance décliner après avoir perdu des employés clés devenus experts en analytique des données dans le cadre de leur travail.

Comment expliquer ces variations en termes de résultats?

Il semble y avoir un consensus sur les mesures qui peuvent être prises pour accroître la valeur ajoutée apportée par l’analytique des données dans un bureau d’audit législatif ou un service d’audit interne. Étonnamment, ces mesures ne sont pas nécessairement axées sur la technologie. Il s’agit plutôt, pour les auditeurs, d’adopter les stratégies suivantes :

Conseils d’audit 1

Faire preuve d’un leadership visionnaire

Le rôle des responsables d’audit est de défendre leur vision et de convaincre les membres clés de leur équipe de partager la même vision. Les bureaux d’audit les plus performants sont ceux dont les dirigeants ont pleinement conscience du rôle joué par l’analytique des données dans leur succès.

Conseils d’audit 2

Se concentrer sur la satisfaction des parties prenantes

De nombreux auditeurs ne reconnaissent toujours pas les besoins des parties prenantes et à quel point il est essentiel de gérer et de satisfaire leurs attentes. De nombreuses organisations du secteur public sont très investies dans l’analytique des données et elles s’attendent à ce que les auditeurs fassent de même.

Conseils d’audit 3

Réaliser des audits axés sur les risques

Les audits axés sur les risques sont un excellent moyen de faire en sorte que votre équipe utilise les ressources de manière optimale tout en apportant une valeur ajoutée là où cela peut être utile. Dans ce contexte, l’analytique des données est un outil utile pour évaluer les risques et indiquer à la direction quelle est leur ampleur et comment ils peuvent être atténués. Mettre l’accent sur les risques permet de maximiser la valeur qui peut être tirée de votre investissement dans l’analytique des données.

Conseils d’audit 4

Utiliser, partager et répéter

Les auditeurs documentent et normalisent tout ce qui est effectué dans le cadre d’une mission, mais ils sont nombreux à ne pas faire de même avec l’analytique des données. Le partage, la réutilisation et la reproductibilité des procédures analytiques permettent de réaliser des gains d’efficacité considérables. Ne cherchez pas à réinventer la roue.

Conseils d’audit 5

Adopter une approche rigoureuse en matière d’analytique des données

Les meilleurs auditeurs font toujours preuve d’une rigueur exceptionnelle. Ils planifient minutieusement leurs actions, déterminent scrupuleusement l’étendue des audits et valident leurs constatations. Cette rigueur et les principes sous-jacents qui la régissent doivent être respectés pour utiliser l’analytique des données durant le processus d’audit.

Documentez systématiquement vos données et assurez-vous que vos procédures analytiques cadrent bien avec votre stratégie d’audit. Il est essentiel de résister à la tentation de faire des recherches à l’aveuglette en espérant qu’elles portent leurs fruits (les auditeurs appellent cela « aller à la pêche »).

Conseils d’audit 6

Investir dans le perfectionnement du personnel

Les analystes de données les plus efficaces sont ceux qui font preuve d’esprit critique, et non ceux qui maîtrisent le mieux les logiciels. Il est essentiel de mettre l’accent sur l’utilisation contextuelle des logiciels analytiques pour qu’un investissement dans les ressources humaines et la technologie apporte une valeur ajoutée.

Aucune de ces mesures ne consiste à déployer des logiciels sophistiqués, du matériel coûteux et des légions d’experts en science des données. Le succès ou l’échec des stratégies d’analytique des données repose parfois sur des facteurs non techniques. Quand elles sont mises en œuvre avec détermination et dynamisme, ces mesures peuvent servir de base aux auditeurs pour maximiser la valeur ajoutée apportée par l’utilisation de l’analytique des données et pour jeter un nouvel éclairage sur la performance d’une organisation.

 

Cela vous a plu?

Pour en apprendre plus sur l’utilisation des outils d’analytique des données et d’intelligence artificielle dans un contexte d’audit, inscrivez-vous à notre prochain webinaire (25 août à 14h HAE) : Créer des opportunités pour aujourd’hui : connexion des données, des flux de travail et des résultats.

 


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