7013 Choix du type approprié de procédures de corroboration à mettre en œuvre

sept.-2022

Directives du BVG

La détermination de la combinaison appropriée de procédures de corroboration à mettre en œuvre se fait selon le niveau d’éléments probants souhaités. Le choix des procédures de corroboration les plus efficaces et les plus efficientes pour recueillir les éléments probants recherchés relativement aux assertions pertinentes constitue une question de jugement professionnel. C’est un processus qui nécessite notamment la participation des membres de l’équipe de mission qui possèdent un niveau approprié d’expérience, et qui dépend de la probabilité que se produise une anomalie significative, des caractéristiques de la catégorie d’opérations significative, du solde de compte significatif ou de l’information fournie significative, de la nature des contrôles spécifiques utilisés par l’entité, à savoir s’il s’agit de contrôles manuels ou automatisés, et de la question de savoir si l’auditeur prévoit recueillir des éléments probants quant à l’efficacité du fonctionnement de ces contrôles. Si le risque d’anomalies significatives pour une assertion donnée est élevé, la fiabilité de l’élément probant nécessaire pour y répondre doit l’être aussi. Par exemple, vous pourriez établir qu’il existe un risque d’anomalies significatives relativement élevé lié à l’évaluation du goodwill, mais que le risque lié à l’évaluation des immobilisations est relativement faible. Il convient alors de concevoir des procédures de corroboration qui fournissent des éléments probants plus pertinents et plus fiables à l’égard de l’évaluation du goodwill que celles visant l’évaluation des immobilisations.

Les tests de détail sont habituellement plus appropriés pour recueillir des éléments probants concernant certaines assertions de soldes de compte, notamment les assertions sur l’existence et le montant des comptes. Dans certaines situations, on pourrait juger que la mise en œuvre de procédures analytiques de corroboration suffira à elle seule à ramener le risque d’anomalies significatives à un niveau suffisamment faible. Ceci pourrait être le cas, par exemple, lorsque le risque d’anomalies significatives pour une catégorie d’opérations est étayée par des éléments probants concernant l’efficacité du fonctionnement des contrôles.

Lors de la conception des procédures d’audit, il faut tenir compte du risque associé aux assertions pertinentes. Bien que toutes les assertions puissent être pertinentes pour un poste des états financiers, elles ne présentent pas toutes le même niveau de risque. Par exemple, si l’on a identifié un risque que le client tente de diminuer ses obligations fiscales, le risque associé à l’assertion sur la réalité des dépenses sera supérieur au risque associé à l’assertion sur l’exhaustivité. Le plan d’audit tient compte de cette différence. En outre, le simple fait d’avoir décelé un risque élevé ou important en ce qui a trait à l’assertion sur la réalité ne signifie pas qu’il faudra mettre en œuvre de nombreux tests pour vérifier cette assertion. Il faut plutôt concevoir des procédures efficaces et efficientes (p. ex. la combinaison de procédures analytiques de corroboration et de tests ciblés) pour vérifier l’assertion.

En cas de risques d’anomalies significatives importants, il est improbable que les éléments probants issus des procédures analytiques de corroboration suffisent à eux seuls. Dans de tels cas, il faut envisager la nécessité d’effectuer des tests de détail afin d’obtenir l’assurance souhaitée au niveau des assertions pertinentes des états financiers et des comptes et des informations fournies significatifs.

Exemples de répartition du seuil de signification de planification pour la stratégie de test globale

Ces directives donnent des exemples de la façon de répartir un seuil de signification pour les travaux selon des scénarios courants. En règle générale, le seuil de signification sera réparti au niveau des postes des états financiers. Les exemples ci-après sont fondés sur les produits, mais les principes peuvent aussi s’appliquer aux autres postes des états financiers. Il faut faire preuve de jugement au moment de répartir le seuil de signification pour les travaux. Les exemples ci après ne doivent pas être appliqués sans d’abord tenir compte des faits propres à l’entité auditée.

Pour obtenir des directives complémentaires ou poser des questions à cet égard, les auditeurs doivent communiquer avec les Services d’audit.

Exemples

Exemple no 1 – sondages non statistiques

Pour déterminer le seuil de signification pour les travaux pour un sondage non statistique, il faut définir la valeur d’une erreur acceptable dans le modèle de sondage non statistique.

Dans le présent exemple, le total des produits est de 35 M$ et 100 % des produits découlent des ventes du produit A.

Seuil de signification = 700 k$

Seuil de signification pour les travaux = 630 k$

Si 100 % des produits sont testés au moyen d’un sondage non statistique, quelle erreur acceptable faut-il retenir pour le sondage non statistique?

Solution

Dans ce cas, puisque le solde entier (100 %) sera testé au moyen d’un sondage non statistique, l’erreur acceptable peut correspondre au seuil de signification pour les travaux, soit 630 k$.

Produits	Montant	Stratégie de test	Erreur acceptable
Ventes du produit A	35 M$	Sondage non statistique	630 k$

Exemple no 2 – sondages non statistiques multiples

Ici, les données sont les mêmes que celles de l’exemple précédent. Par contre, le total des produits (35 M$) comprend les ventes du produit A et du produit B.

Produits	Montant	Stratégie de test
Ventes du produit A	25 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique
Total des produits	35 M$

Si chaque flux de rentrées est testé au moyen de sondages non statistiques, quelle erreur acceptable faut-il retenir pour chacun des sondages non statistiques?

Solution

Comme pour l’exemple no 1, puisque le solde entier (100 %) sera testé au moyen de sondages non statistiques, l’erreur acceptable peut correspondre au seuil de signification pour les travaux, à savoir 630 k$, pour chacun des sondages non statistiques.

Produits	Montant	Stratégie de test	Erreur acceptable
Ventes du produit A	25 M$	Sondage non statistique	630 k$
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique	630 k$
Total des produits	35 M$	Sondage non statistique

Exemple no 3 – tests ciblés accompagnés de sondages non statistiques

Dans cet exemple, les faits sont les mêmes que ceux de l’exemple no 2, sauf qu’il y a un troisième flux de rentrées. Les ventes du produit C consistent en trois opérations totalisant 2 M$ chacune.

Produits	Montant	Stratégie de test
Ventes du produit A	19 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit B	19 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Total des produits	35 M$

De quelle façon l’auditeur doit-il répartir le seuil de signification pour les travaux entre tous les tests qu’il réalisera?

Solution

La solution ici est la même que celle de l’exemple no 2. Il n’est pas nécessaire de répartir le seuil de signification pour les travaux ni de déterminer une erreur acceptable pour les tests ciblés. Les écarts relevés lors d’un test ciblé, s’il s’agit d’écarts supérieurs au seuil de report au sommaire des anomalies non corrigées (SANC), seront consignés dans la fiche du SANC. Il est donc approprié de fixer l’erreur acceptable au même niveau que le seuil de signification pour les travaux, à savoir 630 k$, pour chacun des sondages non statistiques.

Produits	Montant	Stratégie de test	Erreur acceptable
Ventes du produit A	19 M$	Sondage non statistique	630 k$
Ventes du produit B	19 M$	Sondage non statistique	630 k$
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Total des produits	35 M$

Exemple no 4 – tests ciblés, sondages non statistiques et procédures analytiques de corroboration

Dans cet exemple, un quatrième flux de rentrées s’ajoute aux données de l’exemple no 3 – le produit D. Ce nouveau produit sera testé au moyen de procédures analytiques de corroboration. La stratégie de test pour les trois autres produits (A, B et C) reste la même que celle présentée dans l’exemple no 3.

Produits	Montant	Stratégie de test
Ventes du produit A	16 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Ventes du produit D	3 M$	Procédures analytiques de corroboration
Total des produits	35 M$

Dans le cadre d’une procédure analytique de corroboration, en plus de tenir compte du seuil de signification pour les travaux, l’équipe doit prendre en considération le niveau d’éléments probants souhaité de la procédure analytique, la précision des valeurs attendues ainsi que le type de procédure analytique et la rigueur avec laquelle elle est appliquée, comme il est indiqué dans la section BVG Audit 7033.2.

Les équipes doivent faire preuve de jugement pour déterminer l’erreur acceptable appropriée (le seuil) à utiliser pour la procédure analytique de corroboration. Dans ce cas de figure, le seuil approprié est fixé à 100 k$. De quelle façon l’auditeur doit-il répartir le seuil de signification pour les travaux entre les autres tests qu’il réalisera?

Solution

Comme dans l’exemple no 3, aucun seuil ne sera défini pour le test ciblé. Il reste donc à déterminer l’erreur acceptable pour les sondages non statistiques. Ce qu’il faut retenir, c’est que vu l’attribution d’un seuil de signification pour les travaux à la procédure analytique de collaboration, il faut réduire l’erreur acceptable pour chacun des sondages non statistiques à réaliser. Les équipes de mission doivent faire preuve de jugement au moment de déterminer la réduction de la valeur de l’erreur acceptable. Dans cet exemple, l’équipe de mission peut conclure qu’il est approprié de réduire l’erreur acceptable pour chacun des sondages non statistiques à 600 k$. Ce nombre repose sur le jugement de l’équipe et devrait se fonder sur les faits et les circonstances propres à la mission.

Produits	Montant	Stratégie de test	Erreur acceptable
Ventes du produit A	16 M$	Sondage non statistique	600 k$
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique	600 k$
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Ventes du produit D	3 M$	Procédures analytiques de corroboration
Total des produits	35 M$

Exemple no 5 – tests ciblés, sondages non statistiques, procédures de corroboration et soldes non testés

Qu’arriverait-il s’il avait un cinquième flux de rentrées, les ventes du produit E, que l’équipe a décidé de ne pas tester parce qu’il posait un risque suffisamment faible et que le solde était non significatif? Faudrait-il modifier la répartition du seuil de signification pour les travaux présentée dans l’exemple no 4?

Produits	Montant	Stratégie de test
Ventes du produit A	15,5 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Ventes du produit D	3 M$	Procédures analytiques de corroboration
Vente du produit E	0,5 M$	Aucun test
Total des produits	35 M$

Solution

Normalement, l’équipe ne calculerait pas une erreur acceptable pour un solde non testé dans ses dossiers. Par contre, elle doit prendre en considération l’incidence que ce solde aura sur la stratégie de test globale.

Dans le cas d’un solde non testé, l’auditeur doit tenir compte du solde non testé et du risque qu’il pose, notamment de la nature des opérations et du risque de cumul compris dans le solde non testé. En général, l’auditeur ne s’attend pas à modifier considérablement la répartition du seuil de signification pour les travaux présentée dans l’exemple no 4 pour un solde non testé puisque ce solde, vu sa nature, poserait un risque très faible. Dans le présent exemple, l’équipe de mission pourrait conclure que la répartition du seuil de signification pour les travaux ou l’erreur acceptable ne doivent pas être ajustées, car elle pourrait conclure que le risque posé par le solde non testé est suffisamment faible et, par conséquent, que toute incidence sur l’erreur acceptable serait minimale. Toutefois, si le solde non testé présente un risque un peu plus élevé, l’équipe peut envisager de réduire la valeur de l’erreur acceptable définie pour chacun des tests non statistiques. Dans ce cas de figure, au lieu d’être 600 k$, l’erreur acceptable pourrait être de 590 k$.

Produits	Montant	Stratégie de test	Erreur acceptable
Ventes du produit A	15,5 M$	Sondage non statistique	590 k$
Ventes du produit B	10 M$	Sondage non statistique	590 k$
Ventes du produit C	6 M$	Test ciblé (100 %)
Ventes du produit D	3 M$	Procédures analytiques de corroboration
Vente du produit E	0,5 M$	Aucun test
Total des produits	35 M$

Considérations générales

L’erreur acceptable totale définie lors d’une stratégie regroupant divers types de tests peut excéder le seuil de signification pour les travaux global. Comme il a été noté, les équipes doivent faire preuve de jugement professionnel au moment de déterminer une erreur acceptable appropriée.

Il n’y a pas qu’une seule bonne réponse. Les auditeurs doivent faire preuve de jugement pour déterminer l’erreur acceptable. Toutefois, il faut comprendre que lorsque les soldes non testés et les soldes testés au moyen de procédures analytiques de corroboration augmentent, l’anomalie acceptable (erreur acceptable) pour les sondages non statistiques devrait diminuer.

Directives du BVG

Dans le cadre de l’élaboration du plan relatif aux tests de corroboration, il faut déterminer les éléments probants nécessaires pour les soldes de l’état des résultats en tenant compte des éléments probants recueillis lors de la mise en œuvre de tests visant les postes du bilan.

Selon le principe de comptabilité en partie double, les procédures qui sont mises en œuvre pour les postes du bilan peuvent contribuer à la collecte d’éléments probants concernant l’état des résultats, particulièrement lorsque les opérations sont réglées. La documentation doit exprimer clairement les liens établis entre les résultats des tests visant les postes du bilan et l’étendue des tests qui en découle au niveau de l’état des résultats.

Procédures visant le bilan et autres procédures de base pouvant contribuer à corroborer l’assertion sur la réalité et/ou sur l’exactitude des produits

• demandes de confirmation des créances ou tests sur les montants recouvrés;
• tests sur les notes de crédits/remboursements postérieurs à la date de fin d’exercice (séparation des périodes);
• tests sur la séparation des périodes pour les créances et les produits;
• tests sur le rapprochement bancaire et examen du journal de caisse;
• examen des écritures de journal et des ajustements manuels concernant les postes de produits;
• examen des ratios pertinents, p. ex. le délai moyen de recouvrement.

Procédures contribuant à corroborer l’assertion sur l’exhaustivité des produits

• tests sur la séparation des périodes pour les créances et les produits (y compris l’examen des activités de livraison aux alentours de la date de fin d’exercice et l’assertion relative à la séparation des périodes);
• tests sur les produits différés;
• tests sur le rapprochement bancaire.

Procédures contribuant à corroborer l’assertion sur l’exhaustivité et/ou sur l’exactitude et/ou sur la réalité du coût des ventes et des dépenses

• recherche des passifs non comptabilisés;
• tests sur la séparation des périodes;
• rapprochement des relevés des fournisseurs avec la liste des comptes à payer ou le grand livre auxiliaire;
• observations de la prise d’inventaire physique;
• tests sur l’évaluation des stocks;
• tests sur les charges payées d’avance;
• examen des écritures de journal et des ajustements manuels;
• ratios pertinents, p. ex. la marge brute, le ratio de rotation des produits finis ou le délai moyen de rotation des stocks.

Tenir compte des résultats issus des procédures ci-dessus lors de l’établissement d’une stratégie d’audit efficace et efficiente pour les tests que nous effectuons sur les comptes de résultat.