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La robotisation des processus propulse l’audit

La robotisation des processus propulse l’audit

La robotisation des processus entraîne des répercussions majeures sur l’audit

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​Il se peut que vous entendiez ces jours-ci une panoplie de termes différents pour désigner les diverses formes de « travail numérique ». Le travail numérique englobe un large éventail de technologies différentes, notamment la robotisation des processus (robotique / automatisation), l'apprentissage machine (automatisation cognitive) et l'apprentissage profond (intelligence artificielle).

La robotisation des processus est la forme la plus simple de travail numérique. Son intérêt réside dans le fait qu'elle permet de recueillir, d'analyser et de calculer les données beaucoup plus rapidement et à beaucoup plus grande échelle que ne le ferait une personne ou une équipe de personnes.

Bien souvent, lorsqu'on pense à la robotique, on s'imagine un robot ou une machine qui automatise un processus d'emballage, de ramassage ou de traitement dans une usine. Toutefois, la robotique s'applique également aux processus opérationnels, comme le service des finances, les ressources humaines, l'audit interne ou l'audit externe. La robotisation des processus signifie que les données peuvent être traitées en très grandes quantités, bien au-delà de ce qui était possible auparavant.

La robotique en audit

La robotisation des processus entraîne des répercussions majeures sur l'audit, et elle procure déjà de nombreux avantages.

Dans le monde analogique où la comptabilité se faisait à l'aide d'outils manuels tels que les grands livres papier, l'auditeur validait les processus et les opérations en utilisant des échantillons statistiquement valides ou en recourant à d'autres techniques. Dans le monde numérique d'aujourd'hui où les données prolifèrent dans les systèmes et les réseaux numériques, nous disposons de nouvelles capacités qui nous permettent d'analyser ces montagnes de données afin d'identifier les risques d'audit, de mettre en évidence les anomalies et les cas aberrants et d'effectuer des analyses plus poussées.

Les nouvelles technologies améliorent déjà considérablement la puissance analytique de nos audits. En utilisant la robotisation des processus, nous avons pu analyser 100 % de certains ensembles de données selon différentes perspectives. Nous pouvons ainsi identifier rapidement les cas aberrants devant faire l'objet d'un examen plus poussé. Par exemple, une équipe de mission d'audit a analysé un ensemble complet d'environ 250 millions d'opérations, en a ensuite isolé entre 50 et 60 qui étaient considérées comme des cas aberrants, pour ensuite les présenter à l'organisation et en discuter en profondeur[1].

Des aspects tels que les confirmations d'audit, les rapprochements, la génération de courriels, les courriels automatisés, tant à l'interne que dans le cadre des échanges contenant des données de la société, peuvent tous être rendus plus faciles grâce à la robotisation des processus. KPMG au Canada a déjà utilisé des techniques de robotisation des processus telles que l'automatisation des confirmations auprès de banques et de dépositaires à partir des dossiers de nos clients directement. De plus, nous avons créé des routines permettant de vérifier la concordance entre les encaissements et les montants figurant dans les registres de nos clients en vue d'éliminer la nécessité d'envoyer certaines confirmations, ce qui accroît l'efficience et la qualité de l'audit. Nous avons aussi mené un projet pilote consistant à ce qu'une organisation évalue un quadruple rapprochement dans le cadre de son processus de conversion des ventes en trésorerie en analysant individuellement les bons de commande, les factures et les documents d'expédition qui font l'objet d'un rapprochement avec la trésorerie reçue.

L'une des principales utilisations de la robotisation des processus consiste à réunir des éléments probants en recueillant des informations lorsque les données se trouvent dans différents systèmes de l'organisation qui ne sont pas intégrés. Ces informations peuvent ensuite être soumises à une analyse de données afin d'indiquer à l'auditeur qu'il faut améliorer les procédures d'évaluation des risques ou fournir des éléments probants. La robotisation des processus n'est pas en soi « intelligente », mais elle joue un rôle capital dans le processus visant à recueillir des informations pouvant être analysées intelligemment. La robotisation des processus facilite la collecte de données, la combinaison de données provenant de sources différentes et l'application d'un ordre de base aux données.

Quelle pourrait être l'incidence de la robotisation des processus sur la qualité de l'audit?

La capacité d'analyser l'entièreté d'un ensemble de données plutôt qu'un simple échantillon procure des avantages certains : la technologie permettra aux auditeurs de se concentrer sur les cas aberrants et les anomalies, et ainsi de s'attarder aux domaines présentant un risque plus élevé.

La puissance de la robotisation des processus, de même que d'autres technologies émergentes comme l'apprentissage machine, le traitement naturel du langage et l'apprentissage profond, fera en sorte qu'un audit, grâce à une analyse des données de plus en plus détaillée et sophistiquée, fournira des éléments probants plus riches et plus poussés, un accroissement de la transparence et de la profondeur des procédures, ainsi qu'un meilleur aperçu des risques et des contrôles d'une société. Si l'on combine cette technologie à l'intégration de nos applications dans KPMG Clara et à leur déploiement flexible dans le nuage, nous sommes bien placés pour développer des capacités de plus en plus puissantes. Ces capacités nous permettront d'atteindre une plus grande cohérence au sein du réseau, pour nous aider à améliorer les services aux entreprises transfrontalières.

Les fondements de l'audit ne changeront pas, puisque nous devrons toujours recourir au jugement professionnel et à l'esprit critique humain. Concrètement, l'utilisation des nouvelles technologies nous permettra d'obtenir plus facilement, plus rapidement, plus précisément et plus abondamment que jamais les éléments probants requis dans le cadre d'un audit.

[1] Les cas aberrants sont définis comme étant des exceptions selon différentes perspectives en audit qui évaluent que les opérations n'étaient pas uniformes d'après, entre autres, les attentes du secteur, les principes comptables ou nos attentes par rapport à la façon dont les contrôles auraient dû traiter l'information.

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