Analyse de données en audit de base avec le logiciel R

Découvrez les travaux de deux membres du Comité sur l’analyse de données en audit de CPA Canada à propos de l’utilisation du logiciel R pour effectuer des analyses de données en audit de base.

Les professeurs et les étudiants en comptabilité, de même que bon nombre d’auditeurs, ont besoin de matériel de formation facile d’accès et non exclusif sur l’analyse de données en audit (ADA). C’est ce qui ressort d’un débat d’experts sur l’analyse de données organisé à l’occasion d’une réunion de l’American Accounting Association, tenue en août 2017 à San Diego. Plusieurs participants ont mentionné avoir besoin de matériel (instructions, études de cas, données et code) d’abord pour s’autoformer sur les rudiments de l’ADA, puis pour donner des cours sur le sujet. De plus, selon les commentaires recueillis dans le cadre d’un sondage commandé par le Comité sur l’analyse des données en audit de CPA Canada (Hampton and Stratopoulos 2016), en dehors des quatre grands cabinets comptables, il existe relativement peu d’occasions de formation sur l’utilisation de l’analyse de données pour les auditeurs en exercice.

Deux membres du Comité sur l’analyse de données en audit de CPA Canada, Theo Stratopoulos (professeur à l’Université de Waterloo) et Greg Shields (ancien directeur, Normes d’audit et de certification à CPA Canada, maintenant retraité) ont préparé le document Basic Audit Data Analytics with R pour répondre au besoin manifesté. Ce matériel de formation est fondé sur le logiciel R, un logiciel libre (gratuit) qui offre des possibilités pratiquement infinies à ceux qui le maîtrisent. Les études de cas, y compris les exercices, utilisent de grands ensembles de données (tirés du HUB of Analytics Education) qui reflètent de façon exhaustive la situation d’une société. Les millions de points de données sont régulièrement mis à jour.

Le principal objectif d’apprentissage consiste à acquérir les aptitudes nécessaires pour effectuer des ADA de base. Autrement dit, si elles sont en présence d’objectifs bien définis et d’un ensemble de données relativement nettoyées, les personnes qui ont suivi la formation avec succès devraient comprendre comment l’analyse de données de base peut être appliquée à tous les aspects d’un audit d’états financiers. 

LES RUDIMENTS DE L’ADA : 

  1. Établissement des objectifs de l’ADA. Déterminer les aspects de l’audit à l’égard desquels l’équipe d’audit peut avoir recours aux outils d’analyse de données pour obtenir des éléments probants.
  2. Compréhension des données. Définir les sources des données, recueillir et extraire les données, se familiariser avec la structure des données et relever les problèmes de qualité des données.
  3. Préparation des données. Nettoyer et convertir des données pour permettre des analyses efficaces et efficientes.
  4. Modélisation. Expliquer en langage clair le modèle sous-tendant l’ADA.
  5. Évaluation. Tirer parti de techniques statistiques et logiques pour évaluer l’utilité d’un modèle, les résultats obtenus et les suites à donner à ces résultats.
  6. Communication et consignation. Communiquer et consigner les résultats de l’ADA et s’appuyer sur les nouvelles informations obtenues pour répondre à des questions et résoudre des problèmes.  

M. Stratopoulos a présenté ces travaux à l’occasion d’un atelier destiné aux professeurs de comptabilité tenu lors de la réunion semestrielle sur les systèmes d’information comptable de l’American Accounting Association (Newport Beach, Californie, janvier 2018). Cet exposé était commandité par CPA Canada et le Centre for Information Integrity and Information Systems Assurance de l’Université de Waterloo (UWCISA).

Autres ressources de CPA Canada sur l’ADA.