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Les prochaines étapes en matière d’audit : temps réel, Process Mining et analyse prédictive

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EY - Les prochaines étapes en matière d’audit : temps réel, Process Mining et analyse prédictive

Les audits utilisent de plus en plus souvent le « deep data » (ou les données profondes), qui les rend « plus rapides, plus précis et extrêmement fiables », affirme Eef Naessens, associée chez EY Assurance. Le Process Mining, les audits en temps réel et l’analyse prédictive seront les prochaines étapes franchies par le TGV de la révolution des données.

Contact

EY - Eef Naessens

Eef Naessens
Associée EY Assurance
+32 (0)2 774 6343
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Plus de valeur pour le client

L’analyse des données a évolué de sa forme la plus rudimentaire vers une version extrêmement sophistiquée. Les auditeurs peuvent désormais analyser de plus larges ensembles de transactions et de données, ce qui leur offre une meilleure compréhension des informations, financières ou non.

Ces dernières années, EY a investi dans un ensemble d’outils – EY Helix – qui permet d’analyser à peu près n’importe quelle partie des comptes annuels : stocks, immobilisations corporelles, chiffre d’affaires et créances, etc. Eef Naessens développe : « Alors que nous devions auparavant vérifier des justificatifs, par exemple des dizaines de factures, pour analyser le chiffre d’affaires, nous pouvons désormais analyser toutes les transactions relatives à ce dernier. Cette transparence totale nous permet de nous concentrer sur les bons risques et flux transactionnels et d’examiner toute anomalie. Le fait que nous puissions nous faire une image correcte et fiable de toute l’entreprise apporte davantage de confort à l’équipe d’audit, mais inspire avant tout une grande confiance aux parties impliquées. »

L’analyse des données permet une meilleure compréhension des tendances et anomalies. « Les auditeurs peuvent ainsi comparer les entreprises et prodiguer des conseils détaillés. De cette manière, les audits prennent toujours plus de valeur pour le client. »

L’analyse des ensembles de données entiers permet aux entreprises de mieux comprendre les risques, performances et opportunités.

Que nous réserve l’avenir ?

L’analyse de données facilite en outre l’introduction d’autres technologies disruptives telles que l’intelligence artificielle, la blockchain pour contrôler l’authenticité des transactions et l’apprentissage automatique pour analyser les données non structurées. « Ces technologies font leur apparition, et d’autres sont déjà largement utilisées dans les audits. Nous employons ainsi des drones pour observer les comptages de stock et l’automatisation robotisée des processus (RPA) pour extraire des données en vue de les transformer, suivant certains protocoles, en des groupes de données exploitables pour nos audits. »

Du fait de la croissance exponentielle des outils analytiques et de données, toujours plus puissants, Eef Naessens prédit, à court et moyen terme, d’autres révolutions spectaculaires en matière de données dans le secteur de l’audit. « Les analyses de données ne se concentreront plus tant sur les chiffres que sur les processus. C’est ce qu’on appelle le Process Mining, et cela nous permettra de vérifier, sur la base de repères théoriques, si un certain processus – une transaction d’achat par exemple – montre des anomalies nécessitants un examen plus approfondi. »

Par ailleurs, les audits de demain ne se baseront plus seulement sur des données historiques, mais pourront également inclure des données en temps réel sur la situation d’une entreprise. « Pour ce faire, nos outils d’audit seront connectés aux systèmes de nos clients. »

Enfin, l’analyse prédictive va même un peu plus loin. Elle n’en est encore qu’à ses débuts, mais elle permettra aux auditeurs, dans le futur, de s’exprimer avec davantage de certitude sur la prospérité des entreprises.

Les audits en temps réel et l’analyse prédictive vont encore augmenter la valeur ajoutée des audits de demain.

Investir dans l’humain

Les ressources technologiques se développent rapidement et permettent d’examiner les entreprises d’une autre façon. « Bien sûr, un tel contexte nécessite des auditeurs formés différemment en vue de pouvoir interpréter les analyses de données et soulever les bonnes questions dans les entreprises. C’est pourquoi EY investit non seulement dans des outils, mais également dans des compétences et formations. Nos auditeurs numériques sont ainsi les meilleurs de leur catégorie. »