7033.1 Évaluation de la fiabilité des données et définition des valeurs attendues de façon indépendante

sept.-2022

Directives du BVG

Étape 1.1 Fiabilité des données

La source des informations disponibles est un facteur d’une importance particulière lorsqu’il s’agit de déterminer si les données sont suffisamment fiables aux fins de la conception de procédures analytiques. Pour acquérir l’assurance que les données de base sont fiables, il est nécessaire d’auditer les données préparées à l’interne ou de déterminer si les données sont indépendantes (c’est-à-dire qu’elles ont été préparées à l’externe). Les données internes produites par des systèmes ou à partir de documents qui sont séparés et distincts des documents comptables ou qui ne sont pas susceptibles d’être manipulées par des personnes en mesure d’influencer les activités de comptabilité sont généralement considérées comme plus fiables que les données comptables internes.

Les données de base ne sont pas indépendantes si elles ont été produites à partir des informations sur lesquelles on veut établir des prévisions. Par exemple, il serait inapproprié d’établir des prévisions pour les ventes à partir des commissions qui y sont associées si les commissions sont elles-mêmes calculées en fonction d’un pourcentage des ventes. Par contre, il serait approprié d’établir des prévisions sur les commissions à partir des ventes.

Plus les données sont fiables, plus les valeurs attendues peuvent être déterminées avec précision. En plus d’être influencée par les facteurs énumérés au paragraphe A12 de la NCA 520, la fiabilité des données utilisées pour définir les valeurs attendues l’est également par les facteurs suivants :

• la source des informations disponibles :
  • les données ont été obtenues de sources externes indépendantes de l’entité ou de sources d’origine interne;
  • les sources à l’intérieur de l’entité sont indépendantes ou non des personnes qui sont responsables du montant soumis à l’audit;
  • les valeurs attendues ont été définies ou non à partir de données provenant d’une variété de sources;
• la comparabilité des informations disponibles;
• la nature et la pertinence des informations disponibles;
• les données ont fait l’objet ou non de tests d’audit au cours de l’exercice considéré ou l’exercice précédent.

En résumé, il existe une relation entre la fiabilité des données et la qualité des valeurs attendues qui en découlent, et par conséquent le niveau d’assurance qui peut être obtenu de la procédure analytique. De manière générale, plus les valeurs attendues pour une procédure analytique donnée sont précises, plus la fiabilité de la procédure a des chances d’être élevée. Ainsi, bien que la fiabilité des données soit prise en considération pour les procédures analytiques réalisées lors de l’évaluation des risques et de la conclusion générale, elle est encore plus importante dans le cadre des analyses de corroboration.

Données analytiques préparées par l’entité

Tout au long de l’audit, l’entité peut fournir à l’auditeur des éléments probants qu’elle a préparés soit dans le cours normal de ses activités, soit à notre demande. Ces éléments probants peuvent comprendre des données analytiques utiles dans le cadre de nos activités d’évaluation des risques ou de mise en œuvre de procédures de corroboration ou de procédures analytiques en vue de tirer une conclusion générale. Peu importe la rigueur avec laquelle l’entité prépare ses données analytiques, son travail ne peut se substituer au nôtre. S’il est déterminé qu’il serait efficace d’utiliser les données analytiques préparées par l’entité, il faut vérifier que les données ont été correctement préparées et continuer à suivre le processus en quatre étapes pour la mise en œuvre des procédures analytiques de corroboration. Généralement, les données analytiques que prépare l’entité sont établies en fonction de ses besoins internes, lesquels sont différents des nôtres. Même si l’entité prépare ces données expressément à notre demande, afin de satisfaire à nos objectifs, il faut tout de même aborder les procédures analytiques indépendamment. En conséquence, il faut établir les valeurs attendues de façon indépendante et prévoir un seuil. Une fois l’écart calculé, les données analytiques préparées par l’entité peuvent être utilisées pour procéder à des investigations sur les résultats.

Afin de déterminer si les données analytiques de l’entité sont correctement préparées, on tient compte des points suivants :

• la pertinence de l’utilisation des données analytiques, compte tenu de nos objectifs;
• le niveau de désagrégation;
• la fiabilité des données analytiques (y compris la rigueur du contrôle interne de l’entité sur les données générées à l’interne);
• la prévisibilité du montant ou du ratio;
• l’étendue de la confiance placée dans les données analytiques;
• l’évaluation finale.

Ces facteurs sont semblables à ceux dont il faut tenir compte lors de l’élaboration de nos propres procédures analytiques.

Par conséquent, il faut définir les valeurs attendues de façon indépendante, prévoir un seuil, faire appel à notre esprit critique pour déterminer le caractère plausible et suffisant des investigations (corroborées s’il y a lieu) et tirer nos propres conclusions.

Après avoir utilisé les données analytiques de l’entité, il faut vérifier si les objectifs particuliers de notre audit ont été atteints.

Facteurs internes et externes

L’auditeur doit faire appel à son jugement professionnel pour comprendre les facteurs internes et externes qui ont une incidence sur les relations financières et pour déterminer s’il est possible d’utiliser les éléments probants découlant de l’analyse. Il existe une grande variété de facteurs et ceux-ci peuvent influer sur les résultats des procédures analytiques de diverses façons. Il est essentiel de tenir compte de ces facteurs lorsqu’on utilise les données de l’entité dans la mise en œuvre des procédures analytiques, et surtout lorsqu’on se sert de ces procédures pour comparer l’entité à ses concurrents ou au secteur.

Voici quelques exemples de ces facteurs :

• facteurs internes :
  • politiques de la direction;
  • méthodes comptables;
  • contrôles internes;
  • qualité de l’information financière et d’exploitation.
• facteurs externes :
  • facteurs économiques, sociaux, juridiques et gouvernementaux;
  • secteur et concurrence.

En raison de ces facteurs, il faut interpréter les procédures analytiques avec précaution, car les résultats peuvent être trompeurs, que cela ait été voulu ou non. Les résultats peuvent être trompeurs sciemment en raison d’une fraude ou de leur manipulation par la direction. Ils peuvent être trompeurs involontairement en raison d’une erreur ou d’une inexactitude. Voir la section BVG Audit 5500 pour obtenir des directives sur la manière de traiter les fraudes dans l’audit.

Réalisation de tests pour déterminer la fiabilité des données

L’auditeur doit évaluer la fiabilité des informations fournies par l’entité qu’il utilise lors de ses procédures analytiques. Il détermine si les informations sont suffisantes et appropriées en effectuant des procédures pour : a) tester l’exactitude et l’exhaustivité des informations ou tester les contrôles visant l’exactitude et l’exhaustivité de ces informations; b) déterminer si les informations sont suffisamment précises et détaillées aux fins de la procédure analytique de corroboration. La nature, le calendrier et l’étendue des procédures visant ces données varieront en fonction de la nature des données et de leur importance pour la procédure analytique, et des résultats des autres procédures mises en œuvre. Lorsque les données font l’objet de tests de corroboration, les procédures connexes peuvent comprendre le rapprochement des données avec les documents sources appropriés, la réalisation de tests d’inclusion intégrale sans erreur, la réexécution de calculs arithmétiques, etc.

Lorsque l’auditeur évalue la fiabilité des données en testant les contrôles internes visant l’exactitude et l’exhaustivité des informations, il doit accorder l’attention nécessaire aux dépendances aux TI de ces contrôles et déterminer si les contrôles généraux informatiques et les contrôles de traitement de l’information connexes ont été testés ou non.

Directives du BVG

Étape 1.2 Définition des valeurs attendues de façon indépendante

La définition de valeurs attendues suffisamment précises et objectives est une étape importante pour l’utilisation efficace des procédures analytiques de corroboration.

Une valeur attendue est une estimation d’un montant comptabilisé ou d’un ratio. Elle peut être un chiffre précis, un pourcentage, une direction ou une approximation, selon la précision souhaitée, comme il est indiqué ci-dessous. Il faut définir les valeurs attendues en déterminant les corrélations plausibles (p. ex. entre la superficie du magasin et les ventes au détail, entre les tendances du marché et les recettes de l’entité) qui devraient raisonnablement exister selon notre connaissance des affaires de l’entité, du secteur, des tendances, ou d’autres facteurs.

Objectifs

Il faut se reporter aux objectifs de la procédure analytique, puisqu’ils peuvent avoir une certaine influence sur les valeurs attendues :

• risques inhérents et risques d’audit – les valeurs attendues sont plus précises au fur et à mesure que ces risques augmentent;
• connaissance de l’entité et connaissances et expérience en matière d’audit – plus l’expérience acquise auprès de l’entité est élevée, plus les valeurs attendues sont définies avec précision;
• assertions – préciser les assertions visées;
• confiance dans la procédure – plus le niveau d’assurance qu’il faut obtenir de la procédure est élevé, plus les valeurs attendues doivent être précises;
• résultats antérieurs – si les tests antérieurs se sont révélés fructueux, les valeurs attendues définies seront plus précises.

Information à recueillir pour définir les valeurs attendues de façon indépendante

Pour être en mesure de définir des valeurs attendues réalistes, il faut d’abord avoir une connaissance détaillée de l’entité, de ses activités et du secteur. Par conséquent, il est primordial de mener des recherches appropriées et d’échanger les connaissances au sein de l’équipe. Les valeurs attendues commencent à être établies lors de la réunion de planification de l’équipe avec le responsable de la mission et le chef d’équipe.

Selon les exigences particulières des procédures, il est possible de choisir parmi une variété de sources de données pour définir les valeurs attendues. Voici des exemples d’informations qui sont généralement disponibles pour appuyer la définition des valeurs attendues aux fins de procédures analytiques :

• les informations sur le secteur, les concurrents ou les entités homologues (envisager le recours aux analyses comparatives, le cas échéant);
• les rapports d’analystes (pour les entités cotées);
• les budgets et prévisions;
• les informations publiquement accessibles sur l’entité (p. ex. les rapports de gestion dans le cadre des dépôts annuels et intermédiaires, les webémissions et les téléconférences);
• les informations financières et opérationnelles de l’entité pour les périodes considérées et les périodes antérieures comparables;
• les informations recueillies dans le cadre de discussions avec la direction au sujet de ses objectifs, des risques et des mécanismes de contrôle utilisés pour faire le suivi de ces risques.

Lorsque l’on définit les valeurs attendues de façon indépendante, celles-ci ne doivent pas nécessairement être fondées entièrement sur de l’information qui vient de l’extérieur de l’entreprise. Une telle information peut être souvent difficile à obtenir pour les petites entités et la recherche de sites d’information externe peut s’avérer infructueuse.

En conséquence, il faut mettre l’accent sur les éléments d’information externe dont on a besoin pour mettre au point une procédure analytique appropriée des aspects clés des états financiers, par exemple l’information sur les prix de vente moyens des produits de l’entité dans le secteur.

Voici les sources d’information servant à définir les valeurs attendues :

• Montants de l’exercice précédent mis à jour à partir des modifications connues provenant des exercices antérieurs

Il peut être approprié d’utiliser les montants de l’exercice précédent comme point de départ pour définir les valeurs attendues. Si ces montants sont utilisés comme point de départ, il faut en consigner la justification et les facteurs pris en compte pour définir les valeurs attendues à partir dudit point de départ. Lorsque des modifications majeures sont survenues au sein d’une entité (p. ex. changements importants dans les gammes de produits, perte de clients importants, acquisitions, cessions), on ne peut manifestement pas prendre l’exercice précédent comme point de départ sans tenir compte de ces événements dans la définition des valeurs attendues.

• Corrélations entre les éléments des données financières

Les corrélations entre les éléments des données financières peuvent être utilisées comme point de départ pour définir les valeurs attendues. Par exemple, si les ventes augmentent de 5 %, il est raisonnable de supposer que, toutes proportions gardées, les comptes clients augmenteront d’un montant similaire.

• Corrélations entre les éléments des données financières et non financières

Voici des exemples de tels ratios : produit des ventes/volume de production, revenu de location/nombre d’appartements loués ou coûts salariaux/nombre d’employés.

Évaluation de l’information recueillie

Il faut tenir compte des facteurs inhabituels qui pourraient influer sur les corrélations existantes. Des attentes irréalistes à l’égard des valeurs limitent l’efficacité potentielle des procédures analytiques. Cela n’empêche pas le recours à des attentes simples, comme « le solde de l’exercice considéré concordera avec celui de l’exercice précédent », mais il faut faire preuve de jugement professionnel pour définir des valeurs attendues qui permettent d’atteindre les objectifs. Il ne suffit pas d’utiliser les chiffres de l’exercice précédent. Il faut faire un examen en toute indépendance. En outre, il faudra user de plus de rigueur si l’on définit les valeurs attendues avant de consulter les résultats de l’exercice considéré.

Lorsque les valeurs attendues sont définies sur la base des procédures analytiques conçues au cours des périodes antérieures, il faut tenir compte des facteurs pouvant avoir eu une incidence sur les corrélations, comme la saisonnalité, les retards (l’élément visé par l’audit peut être lié à des données d’un exercice antérieur), et la possibilité que les corrélations qui étaient pertinentes dans le passé ne le soient plus en raison des fluctuations de la conjoncture ou des activités de l’entité.

Facteurs à prendre en considération pour la définition des valeurs attendues

L’efficacité potentielle d’une procédure analytique et le niveau de confiance qu’il est possible d’y accorder dépendent de la qualité des valeurs attendues qui sont définies. Le rapprochement entre les valeurs attendues et le montant « exact » est appelé le degré de précision. Le degré de précision recherché différera selon le but particulier de la procédure analytique.

Plus le niveau d’assurance recherché est élevé, plus les valeurs attendues doivent être précises. Et ces dernières doivent être suffisamment précises pour qu’un écart important entre celles-ci et le montant comptabilisé puisse indiquer une anomalie.

En voici un résumé dans le tableau ci-dessous :

Il est important de considérer chacun des objectifs de la procédure analytique afin d’établir le degré de précision requis.

Principaux facteurs influant sur la précision des valeurs attendues

Il existe quatre principaux facteurs qui ont une incidence sur la précision des procédures analytiques : le niveau de désagrégation, la fiabilité des données, la prévisibilité et le type de procédure analytique (voir les renseignements supplémentaires sur ces facteurs ci-dessous).

Directives du BVG

Étape 1.3 Mise en œuvre des procédures analytiques à un niveau désagrégé

Plus une procédure analytique est réalisée à un niveau de détail élevé, plus elle peut être précise. En outre, lorsque les procédures analytiques sont appliquées de manière plus globale, elles peuvent masquer des écarts importants, mais compensatoires. Ces écarts sont plus susceptibles d’être détectés lorsque les procédures sont effectuées sur les données désagrégées. L’objectif de l’audit déterminera si les données d’une procédure analytique sont désagrégées et à quel point.

La meilleure façon de considérer les procédures analytiques à un niveau désagrégé consiste à examiner la composition d’un ou de plusieurs soldes en fonction d’une période donnée (p. ex. par mois ou par semaine) et en fonction des sources des éléments de données sous-jacents (p. ex. par région géographique ou par produit).

Période

La désagrégation des soldes peut être effectuée par période, de manière à ce que la somme des périodes distinctes examinées soit égale à l’ensemble de la période considérée. Généralement, plus l’unité de temps utilisée pour désagréger les données financières est petite, plus les valeurs attendues qui en découlent sont précises. L’objectif de la procédure analytique aide à définir les unités de temps devant être utilisées.

Par exemple, les valeurs attendues établies à partir des données trimestrielles sont susceptibles d’être plus précises que celles qui sont définies à partir des données annuelles. De même, les valeurs attendues établies à partir des données mensuelles sont susceptibles d’être plus précises que celles qui sont définies à partir des données trimestrielles.

Source

La source est représentée par les types d’informations qui composent les sous-ensembles logiques de données sous-jacentes et qui sont susceptibles d’être examinés par la direction. La région géographique et la taille sont des exemples de types d’informations. Généralement, la désagrégation de renseignements financiers par source donne lieu à des valeurs attendues plus précises et à des procédures analytiques plus efficaces. L’objectif de la procédure analytique et le niveau d’assurance recherché aident à déterminer la mesure dans laquelle les transactions financières sont désagrégées en fonction de la source.

Par exemple, la source des opérations financières peut désigner certains attributs liés à l’organisation, à la région géographique ou aux produits, ou encore au type, à la taille ou à des caractéristiques démographiques de la clientèle. Voici certains exemples de désagrégation de ces sources:

• organisationnel – entité, unité fonctionnelle, unité de direction, installations d’exploitation;
• géographique – continent, pays, région, ville, etc.;
• solde du compte ou attribut de la catégorie d’opération – valeur ou risque;
• produit – produit, ligne de produits, groupe de produits;
• type de client – ligne de produits ou de services vendus;
• taille du client – volume d’achats important, moyen ou faible;
• caractéristiques démographiques de la clientèle – emplacement et taille de l’entreprise.

Taille du solde et homogénéité

La taille du solde du compte est également un facteur à considérer lors de la définition des valeurs attendues. Si le solde comptabilisé est trop important ou s’il est composé d’éléments non homogènes qui rendent difficile la définition de valeurs attendues suffisamment précises pour le but recherché, il faut désagréger les informations afin d’obtenir des valeurs attendues plus précises. L’objectif de la procédure analytique aide à définir la mesure dans laquelle les soldes de comptes sont désagrégés.

Par exemple, pour la plupart des entités, les produits annuels constituent un solde très important par rapport au seuil de signification. Ainsi, il se peut qu’il ne soit pas possible de définir des valeurs attendues, par rapport à l’ensemble des produits annuels, qui soient suffisamment précises. Par conséquent, le total des produits est généralement désagrégé en montants plus petits, ce qui permet de définir des valeurs attendues plus précises (p. ex. selon la période, la source, ou un autre attribut).

Autres attributs

Il faut faire preuve de jugement professionnel pour déterminer d’autres attributs clés pouvant être considérés comme facteurs de désagrégation. La connaissance des activités de l’entité est un des principaux moyens de trouver de tels attributs.

Procédure analytique mise en œuvre à un niveau désagrégé et risque de fraude lié au produit

Comme il existe une présomption réfutable qu’il y a un risque de fraude lié à une comptabilisation incorrecte des produits, nous mettons habituellement en œuvre des procédures analytiques à un niveau désagrégé à l’égard des produits. Comme il est mentionné ci-dessus, la période, la source et la taille du solde sont toutes des facteurs particulièrement importants à considérer pour déterminer la manière la plus efficace de désagréger les produits en vue des tests. Parmi les autres facteurs à prendre en considération, mentionnons des secteurs particuliers comme la composition des produits, les attributs propres aux opérations liées aux produits et des facteurs propres au secteur.

Les procédures analytiques de corroboration mises en œuvre à partir de données désagrégées sont conçues et réalisées pour atteindre les objectifs de l’audit avec efficacité et efficience. Voici des exemples de procédures analytiques mises en œuvre à partir de données désagrégées :

• l’analyse comparative des ventes aux clients sur la plus petite période possible en vue de cerner les habitudes d’achat et de relever des valeurs aberrantes ou des exceptions;
• la comparaison des produits provenant des ventes aux clients importants, par semaine, pendant trois ans afin de cerner les tendances inhabituelles dans la comptabilisation des produits;
• la comparaison des marges brutes par région de ventes afin de relever les soldes ou les marges inhabituels;
• l’analyse de la moyenne des produits et des marges sur les contrats par vendeur pour relever les valeurs aberrantes.

Désagrégation et disponibilité des données

Tant la disponibilité des données que le type et le niveau de désagrégation habituellement utilisés par la direction peuvent influer sur la décision concernant les données désagrégées à utiliser pour une procédure analytique. Si l’information disponible est plus désagrégée qu’elle ne devrait l’être, il faut déterminer s’il est possible d’obtenir une assurance accrue en utilisant cette désagrégation pour définir des valeurs attendues et des seuils plus précis. De même, si la désagrégation de l’information est moins poussée qu’elle ne devrait l’être, on doit vérifier si les procédures d’audit appliquées ailleurs sont ajustées pour compenser la baisse du niveau d’assurance obtenu.

Désagrégation et TAAO

La taille de l’entité et/ou le volume de l’information a une incidence sur la décision d’intégrer le recours à des techniques d’audit assistées par ordinateur (TAAO) dans la mise en œuvre de procédures analytiques à un niveau désagrégé. Il faut prendre cette décision durant les premières étapes de la planification de l’audit. Les TAAO offrent un moyen de présenter de grandes quantités de données tout en assurant une transparence qu’il ne serait pas possible d’obtenir au moyen d’autres procédures d’audit.

Les TAAO peuvent être utilisées avec tous les types de procédures analytiques (p. ex. l’analyse des tendances, l’analyse de vraisemblance, les analyses par balayage) afin de manipuler des données (y compris le tri) et de les stratifier. On notera en particulier l’aide considérable qu’ils apportent dans les analyses par balayage et les tests acceptation-rejet lorsque la quantité de données est importante (p. ex. les tests sur les écritures de journal, les analyses des données de produits effectuées à un niveau désagrégé).

Les spécialistes et les experts du Bureau, comme le spécialiste en analyse de données, peuvent aider les auditeurs à concevoir et à utiliser des TAAO de manière efficace et efficiente.

En résumé, il existe une définies corrélation directe entre le degré de désagrégation des données et la précision des valeurs attendues définies à partir de ces données. Et généralement, plus les valeurs attendues sont précises pour une procédure d’analyse donnée, plus l’assurance que permet d’obtenir cette procédure est grande.

Directives du BVG

Étape 1.4 Prévisibilité

Les valeurs attendues sont susceptibles d’être plus précises pour certains montants et ratios que pour d’autres. Voici des exemples de facteurs influant sur la prévisibilité des valeurs attendues :

• au sein d’une entité ou d’un milieu économique stable, les corrélations sont généralement plus prévisibles que dans un milieu dynamique ou instable;
• les corrélations qui concernent les comptes de résultat ont tendance à être plus prévisibles que celles concernant des comptes de bilan, étant donné que les comptes de résultat représentent des transactions effectuées sur une période donnée, alors que les comptes de bilan représentent les montants à un moment précis;
• les corrélations qui concernent les opérations soumises à la discrétion de la direction peuvent être moins prévisibles (p. ex. le calendrier des paiements en espèces);
• la nature de certaines opérations et la corrélation qui existe entre elles (p. ex. la tendance des ventes peut être corrélée à la tendance des créances).

Voici d’autres facteurs qui influent sur la prévisibilité d’un ratio ou d’un compte :

• événements importants sur le marché;
• changements dans la stratégie de l’entité;
• modifications comptables;
• facteurs sectoriels;
• facteurs économiques;
• mesures incitatives de la direction.

L’utilisation de données non financières (p. ex. le nombre d’employés, le taux d’occupation, le nombre d’unités produites) dans le processus de définition des valeurs attendues peut améliorer la capacité à prévoir les corrélations entre les comptes. Cependant, l’information dépend de la fiabilité des données mentionnées ci-dessus.

En résumé, il existe une corrélation directe entre la prévisibilité des données et la qualité des valeurs attendues qui en découlent. De manière générale, plus les valeurs attendues sont précises pour une procédure analytique donnée, plus la fiabilité de cette procédure est susceptible d’être élevée.

Directives du BVG

Étape 1.5 Types de procédure analytique

Il existe cinq types de procédure analytique qui sont couramment utilisés lors des missions d’audit. Ils peuvent tous être utilisés comme procédures de corroboration et influent sur la précision des valeurs attendues. Il faut faire un choix parmi ces procédures en fonction des objectifs pour la procédure (c.-à-d. but du test, niveau d’assurance recherché) :

• analyse des tendances;
• analyse des ratios;
• analyse de vraisemblance;
• analyse de régression;
• analyse par balayage.

Chacun de ces cinq types d’analyse fait appel à une méthode différente pour définir les valeurs attendues (BVG Audit 7032). Les quatre premiers sont classés en fonction de leur précision inhérente, de la plus faible à la plus élevée. L’analyse par balayage sert à repérer des éléments qui constituent une exception dans les comptes ou les autres données de l’entité, tandis que les autres types visent les renseignements financiers regroupés.

Des valeurs attendues peuvent être définies pour des procédures analytiques aussi élémentaires qu’une simple analyse des tendances (en utilisant le solde de l’exercice précédent, ajusté en fonction des changements prévus) ou aussi complexes que des analyses de régression multiples intégrant à la fois des données financières et des données non financières. Il faut sélectionner le type de procédure analytique le plus approprié en tenant compte de la nature du compte, du but du test et du niveau d’assurance recherché.

Si nous voulons qu’une procédure analytique de corroboration fournisse un niveau d’assurance élevé, il faut définir des valeurs attendues relativement précises en sélectionnant la procédure analytique appropriée (p. ex. une analyse de vraisemblance au lieu d’une simple analyse des tendances ou du « flux »). La détermination du type de procédure à utiliser est une question de jugement professionnel.

En résumé, il existe une corrélation directe entre le type de procédure analytique choisi et la précision qu’il permet d’obtenir. Généralement, plus la précision inhérente à une procédure analytique utilisée est grande, plus les chances que cette procédure soit fiable sont grandes.

Directives du BVG

Étape 1.6 Mise au point définitive des valeurs attendues

En achevant la mise au point des valeurs attendues, il est important de réexaminer les objectifs fixés pour la procédure analytique et de déterminer s’il a été possible de définir des valeurs attendues compatibles avec ces objectifs. Il y a lieu d’évaluer soigneusement le niveau de confiance que l’on a planifié accorder à une procédure et le niveau de confiance fourni par la conception de cette procédure afin d’assurer l’efficacité et l’efficience de celle-ci. Si le niveau de confiance est plus élevé ou moins élevé que prévu, il est nécessaire d’en évaluer l’incidence sur le plan d’audit et d’ajuster la procédure analytique ou le plan d’audit en conséquence.

Directives du BVG

Il faut consigner adéquatement les valeurs attendues ainsi que la façon dont elles ont été établies en tenant compte des points suivants :

• la manière dont les valeurs attendues ont été définies, notamment les sources de données et les informations importantes ainsi que la fiabilité de ces informations;
• une description des valeurs attendues.