Quelle incidence la qualité de vos données a-t-elle sur le résultat final?

Tirer parti des nouveaux processus informatisés en comptabilité donnera une longueur d’avance aux CPA (Getty Images/SolStock)

Le virage numérique amorcé partout dans le monde incite de nombreuses organisations à se tourner vers l'intelligence artificielle et l’apprentissage machine. Cette évolution a grandement modifié le rôle du CPA, notamment en ce qui a trait au type de données et à la gestion qu’ils en font. Pour rester à jour, « les CPA doivent adopter l’automatisation plutôt que d’y résister », indique Michel Girard, chargé de recherche au Centre pour l’innovation dans la gouvernance internationale et conseiller en gouvernance des données auprès de CPA Canada.

Ce recours accru aux outils automatisés s’accompagne d’un énorme afflux de données de différents types à analyser, qui n’a cessé d’augmenter au cours des 20 derniers mois. « On a qualifié la pandémie de “grand accélérateur”, dit M. Girard, parce qu’elle a obligé les gens à travailler autrement et les organisations à traiter les données comme une matière première très particulière. » 

Pour tirer des informations valables de ces grands ensembles de données, M. Girard précise qu’il faut pouvoir compter sur des données de qualité. Malheureusement, ce n’est pas toujours le cas. 

COMPRENDRE EN QUOI CONSISTENT LES DONNÉES DE QUALITÉ

« Les bonnes données sont celles qui correspondent à un objectif », affirme Nat D’Ercole, CPA, leader de la transformation, des écosystèmes et des alliances de données d’Omnia IA chez Deloitte. C’est-à-dire des données qui sont recueillies à une fin particulière, puis utilisées pour cette raison précise, comme des dossiers de clients qui serviront à prévoir les commandes d’une saison à venir, explique-t-il.   

Selon Michael Lionais, CPA, directeur général de Technomics Canada, une entreprise qui se spécialise dans l’aide à la décision, et consultant pour l’initiative Voir demain de CPA Canada, la question n’est pas de savoir si les données sont bonnes ou mauvaises, mais plutôt si elles sont adaptées ou non au besoin pour lequel elles ont été créées. « Des données qui conviennent à un objectif peuvent être totalement inacceptables pour un autre », souligne-t-il. On constate notamment cette situation dans le domaine de la recherche de pointe, comme les acquisitions gouvernementales. En raison de contraintes de temps ou d’argent, une organisation pourra décider d’utiliser des données clés en main pour obtenir des résultats plus rapides, mais peut-être moins informatifs.

Parfois, troquer des données « parfaites » contre des données utilisables devient un compromis valable, explique-t-il. « Le problème pour les comptables, c’est que nous voulons toujours des données parfaites. » 

LES DANGERS LIÉS AUX MAUVAISES DONNÉES

M. Girard a récemment écrit un document d’introduction sur la création de données de qualité. Il y explique le principe selon lequel de mauvaises données à l’entrée donnent des résultats erronés à la sortie. Autrement dit, des données de qualité médiocre peuvent conduire à des résultats analytiques inexacts ou incomplets. 

Selon M. Lionais, ce type de données présente un risque de parti pris. Si les données recueillies pour un objectif particulier sont utilisées à une autre fin que celle pour laquelle elles ont été créées, elles pourraient comporter de nombreux partis pris inattendus.   

« Si vous n’avez pas conscience d’un parti pris, celui-ci aura une incidence sur les renseignements que vous obtenez, dit-il. Cela fait partie de ce qu’on appelle la “traçabilité des données”. La plupart des gens pensent qu’il s’agit simplement de déterminer la provenance des données. Mais il ne sert à rien de remonter à la source des données si l'on ne comprend pas l’objectif pour lequel celles-ci ont été recueillies. »

En ayant une bonne compréhension des règles relatives aux données, c’est-à-dire en sachant où et comment les ensembles de données ont été créés, l’utilisateur dispose des renseignements nécessaires pour analyser correctement l’information. « Si rien de tout cela n’est en place, il vous faut être sur vos gardes, ajoute M. D’Ercole. Méfiez-vous du produit que vous consommez et de celui qui l’a authentifié. »

LES QUESTIONS QU’UN CPA DEVRAIT POSER

On ne saurait sous-estimer l’importance pour un CPA de s’appuyer sur sa curiosité au moment d’analyser les données, soutient M. Girard. Une fois cernés les problèmes à résoudre pour un ensemble de données, une série de questions doit suivre, dit-il, par exemple : « Les données sont-elles exhaustives? Couvrent-elles une longue période? Sont-elles objectives? Sont-elles biaisées d’une quelconque façon? ». On passe ensuite aux aspects techniques, comme s’assurer que les conventions d’appellation des feuilles de calcul XML sont uniformes.

« Les gens ne remettent pas en cause les états financiers chaque fois qu’ils sont publiés. La même discipline doit s’appliquer aux données », dit-il, ajoutant que les états financiers sont perçus comme des documents valides. « C’est pourquoi nous pensons que les CPA ont un rôle très important à jouer dans ce contexte. Nous disposons d’une méthodologie qui peut être transposée de la recherche d’informations financières à l’analyse de mégadonnées. »

Les CPA auront une longueur d’avance s’ils parviennent à tirer parti des nouveaux processus informatisés en comptabilité et concentrent leurs efforts sur la valeur ajoutée, poursuit M. Girard.

« Utilisez [l’automatisation] à votre avantage, dit-il, puis ajoutez de la valeur, car c’est ce dont les PDG et les organisations ont besoin. Il leur faut des personnes qui comprennent le contexte [et] l’entreprise [afin] d’ajouter de la valeur, au lieu de se contenter d’effectuer des calculs que peuvent très bien faire une machine. » 

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