Sharmishta Byragani, chef d’équipe, Ernst & Young LLP, Royaume‑Uni, indique :
« Au cours des six années où j’ai été auditrice chez EY, l’analyse de données et d’autres technologies ont opéré un virage majeur vers l’adoption de nouveaux modes de travail.
« Nous traitons de grandes quantités de données. Par le passé, trier et valider ces données pouvaient prendre beaucoup de temps. Aujourd’hui, l’analyse des données et l’intelligence artificielle font une grande partie de ce travail à notre place, ce qui accroît notre efficacité et favorise la qualité de nos audits.
« Le changement le plus important, c’est que les outils d’analyse examinent globalement l’ensemble des données, et non pas juste un faible échantillon, ainsi nous pouvons poser de meilleures questions. Par exemple, nous pouvons examiner les corrélations entre les données sur les revenus et les comptes clients et celles sur la trésorerie. Si nous constatons des irrégularités dans un mois donné, nous pouvons nous concentrer sur ce qui s’est passé au cours de cette période.
« Par conséquent, nous comprenons mieux le fonctionnement des entreprises avant d’entrer en contact avec elles, et nous n’avons pas à leur demander de sortir tous les détails et de les passer en revue avec elles.
« Tous ces changements ont des répercussions sur les compétences recherchées lors du recrutement de nouveaux auditeurs et sur la façon de les former, car le travail est maintenant beaucoup plus axé sur les compétences analytiques.
« Cette réalité a également entraîné des changements dans mon rôle et mes compétences. Par exemple, lorsque j’évalue les résultats, je dois être en mesure d’examiner l’analyse des corrélations, de comprendre ce que les données nous disent et de tirer les bonnes conclusions selon ma connaissance de l’entreprise. Nous sommes encore en période d’apprentissage, mais il s’agit d’une période excitante et agréable, et j’adore pouvoir ajouter de la valeur avec ces nouveaux modes de travail. »