Analyse et visualisation de données : amorcer son virage numérique en audit

De nos jours, on attend généralement des auditeurs qu’ils sachent manier les technologies et les plus récents outils d’analytique. Les calculs manuels et les marques de pointage sur papier, s’ils ne sont pas complètement chose du passé, sont au moins en voie de disparition. Les technologies d’analyse et de visualisation de données peuvent ajouter de la valeur aux audits en améliorant l’évaluation des risques, en produisant une analyse approfondie d’ensembles de données volumineux et en réduisant les inefficiences.  

Or, les solutions offertes sur le marché sont si nombreuses que vous avez peut-être du mal à comprendre ce qu’on vous propose exactement, à savoir quels outils s’appliquent à votre pratique et à déterminer par quoi vous ou votre organisation devriez commencer. Sans être exhaustif, le présent billet vous présentera certains des outils employés dans la profession. 

Il y sera question :

• des types de logiciels couramment utilisés pour l’analyse de données en audit
• de conseils pour débuter dans l’analyse de données 

* Les informations présentées ici se fondent sur l’expérience de l’autrice et ne constituent pas des recommandations d’outils de la part de CPA Canada.

Analyse de données en audit et outils et techniques automatisés

L’analyse de données en audit (ADA), qui fait appel à des outils et techniques automatisés (OTA), peut vite devenir complexe. Savoir par où commencer pour choisir les bons outils de conception et de réalisation d’analyses, c’est déjà, pour tout CPA, entamer son virage numérique du bon pied. Les OTA peuvent aller de l’utilisation de feuilles de calcul Excel, pour des calculs simples, jusqu’à l’emploi de modèles avancés d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle, pour l’automatisation de processus. Quoi choisir? Tout dépend de ce que vous souhaitez réaliser. Plus un outil doit répondre à des besoins particuliers et être personnalisé, plus il risque d’exiger un niveau élevé d’expertise technique de son utilisateur (ou de son développeur). 

Pour en savoir plus sur l’ADA et les OTA, consultez les ressources suivantes : 

• Ressources sur l’utilisation de l’analyse de données en audit
• Outils et techniques automatisés dans le cadre de l’audit : Indications récentes

Types courants de logiciels d’ADA 

Logiciels de documentation de l’audit et logiciels prêts à l’emploi

Vous avez sans doute déjà entendu parler de logiciels de documentation de l’audit. Vous en utilisez peut-être même un depuis des années. Mentionnons par exemple Caseware, TeamMate (Wolters Kluwer) et Inflo, qui existent depuis un bon moment. La plupart de ces logiciels intègrent maintenant l’automatisation d’activités d’audit comme la documentation, les calculs, l’échantillonnage, divers types d’analyse (analyse statistique, analyse des configurations et des valeurs aberrantes, analyse des tendances, analyse comparative) et la visualisation. 

Parmi les plus récents, on trouve des logiciels conçus spécialement pour les comptables et les auditeurs, comme MindBridge Ai, qui sert à l’analyse des opérations financières et des risques de fraude. Ce type de logiciel comporte des fonctions d’analyse propres aux opérations comptables, qui s’utilisent sans qu’il soit nécessaire d’écrire des programmes complexes. 

Pour faire le bon choix, demandez-vous de quelles fonctionnalités vous avez besoin, comment l’outil doit s’intégrer aux applications d’audit que vous employez déjà et, concrètement, combien vous souhaitez investir.  

Besoins spéciaux 

Il se présente assez souvent des besoins d’automatisation ou d’analyse propres à un client, à un processus ou à un ensemble de données et auxquels les types de logiciels ci-dessus sont mal adaptés. Il faut alors concevoir un outil de A à Z. La tâche peut sembler intimidante, et le défi peut effectivement être de taille, mais sachez qu’il existe des solutions nécessitant peu ou pas de codage qui se prêtent parfaitement à ces situations. 

Ces logiciels permettent à quiconque de produire des analyses de données, des visualisations et des automatisations sans devoir passer de longues heures à écrire des codes techniques et complexes (ou, dans le cas des plateformes de programmation schématisée, en n’ayant besoin que de connaissances élémentaires). Dans le domaine de l’audit, on peut se servir de ce type de plateforme pour effectuer des ADA à partir de zéro sans qu’il faille avoir un diplôme en programmation ou en science des données (même si une formation ne nuit jamais). Voici quelques exemples de logiciels nécessitant peu ou pas de codage qui sont actuellement utilisés dans la profession au Canada.

Power Platform de Microsoft 

Power BI Desktop et les autres

Power BI (où « BI » signifie business intelligence) est un outil d’analytique d’affaires. Il présente de façon visuelle des informations au moyen de rapports et de tableaux de bord qui permettent de prendre rapidement des décisions éclairées. 

Utilisations possibles : automatisation de la veille stratégique, importation de grands ensembles de données, analyse de données en temps réel, transformation de données, collaboration, visualisation de données sans codage. Power BI utilise son propre langage de programmation, appelé Data Analysis Expressions (DAX), pour les fonctions complexes.

Plateforme Tableau de Salesforce 

Tableau Prep Builder, Tableau Desktop et les autres

Tableau Prep Builder et Tableau Desktop permettent d’extraire, de combiner, de nettoyer et de visualiser des données sans qu’il soit nécessaire de recourir au codage. On peut s’en servir pour effectuer rapidement de puissants calculs à partir de données existantes, interroger le système et effectuer des analyses. 

Utilisations possibles : automatisation de la veille stratégique, importation de grands ensembles de données, analyse de données en temps réel, transformation de données, collaboration, visualisation de données sans codage. Tableau utilise son propre langage d’interrogation, VisQL, qui présente les données de manière visuelle en traduisant des actions de glisser-déposer en requêtes dans une interface intuitive. 

Plateforme Alteryx

Alteryx Designer

Alteryx Designer est une plateforme d’analytique de bout en bout qui permet de préparer, de fusionner et d’analyser des données dans une interface utilisateur de type glisser-déposer.

Utilisations possibles : automatisation de l’analyse (préparation et fusion des données, production de rapports et analyse prédictive) et importation de grands ensembles de données au moyen d’une plateforme libre-service faisant appel à plus de 250 outils sans codage. 

Quelques mises en garde 

Le présent billet ne donne qu’un aperçu de la multitude d’applications nécessitant peu ou pas de codage qui sont offertes sur le marché. Il existe aussi des outils d’automatisation robotisée des processus (UiPath), des outils d’exploration des données sur les processus (Celonis, Blue Prism) et des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. La liste est longue et elle évolue de jour en jour (ChatGPT l’illustre parfaitement). 

Conseils pour débuter dans l’analyse de données 

Voici quelques conseils inspirés de l’utilisation d’outils comme Power BI, Tableau et Alteryx : 

• Allez-y petit à petit – Commencez par trouver une solution à un irritant ou par automatiser une tâche répétitive. 
• Vous vous engagez dans un marathon, et non dans un sprint – Ne vous imaginez pas régler tous vos problèmes d’un claquement de doigts avec ces outils; l’expertise et la maîtrise viennent avec le temps. Apprenez de vos essais infructueux et tirez parti de vos réussites.  
• Tout ne se passera pas comme prévu – Souvent, quand on se met à fouiller dans les données, on trouve des problèmes. Dans l’élaboration d’outils d’analyse de données et d’automatisation, le nettoyage des données peut représenter jusqu’à 90 % du travail. Soyez conscients que la planification, la conception et l’utilisation de votre outil comporteront leur part d’imprévus, et qu’il vous faudra vous ajuster en conséquence.
• N’oubliez pas la qualité – Dès le départ, pensez aux documents de référence et aux mécanismes de contrôle qualité. Il n’y a rien de pire qu’un outil qui semble prometteur, mais qui s’avère inutilisable parce qu’il est trop compliqué, qu’aucun document n’explique son fonctionnement ou qu’il n’a pas été bien testé.
• Google a probablement la réponse – Il y a fort à parier que quelqu’un a déjà réalisé l’analyse ou l’automatisation que vous cherchez à produire et que vous trouverez tout sur son expérience dans un billet de blogue, un forum de discussion ou un tutoriel YouTube. Les communautés en ligne sont des mines d’information pour l’utilisateur moyen; explorez-les. 

POURSUIVONS LA CONVERSATION

Avez-vous utilisé les outils énumérés ci-dessus? Avez-vous trouvé des manières nouvelles d’utiliser l’analyse de données ou d’exploiter les dernières technologies en audit? Si vous avez des idées ou des conseils technos qui pourraient être utiles aux auditeurs, écrivez-moi directement. Au plaisir de vous lire! 

Avertissement

Les opinions et les points de vue exprimés dans cet article sont ceux de l’autrice et ne représentent pas nécessairement ceux de CPA Canada.