Avec IDEA, il est beaucoup plus difficile de faire des erreurs !

L’audit interne de Nestlé utilise IDEA depuis plus de dix ans. Un choix lié à la stabilité du logiciel, sa robustesse, sa capacité à traiter de très grands volumes de données mais aussi à sa simplicité d’interface avec la plupart des autres outils, comme l’explique Marcel Baumgartner, Data Analytics Expert du département.

Pourquoi et quand Nestlé a choisi d’utiliser un software d’analyses de données ? Pour répondre à quel type de besoins ?

Marcel Baumgartner : C’est un choix qui a été fait pour la fonction audit interne, donc la troisième ligne de défense, et qui concerne une communauté d’utilisateurs d’à peu près 200 personnes dans le monde entier. Notre rôle est vraiment de donner une assurance indépendante à notre conseil d'administration que Nestlé travaille bien selon les règles en vigueur. Le choix d’IDEA a été fait à la fin des années 2000, et son utilisation a pris une nouvelle dimension à partir de 2012. Une personne a été engagée pour s'occuper de la partie data analytics. Nous avons alors décidé de la gouvernance et de l'approche, et comment professionnaliser l'utilisation des données.

Le choix s’est finalement porté sur IDEA. Pourquoi ce choix ?

M.B : C'est un choix qui à l’origine complète Excel. L’utilisation d’Excel reste aujourd’hui prépondérante chez les auditeurs, pour de bonnes mais aussi de mauvaises raisons. IDEA a été choisi parce que nous voulions quelque chose de stable, de robuste, capable de traiter des volumes de données massifs. Un outil pour partager et déployer des scripts d’algorithmes de préparation et d’analyse de données. Des algorithmes capables d’aller piocher dans plusieurs bases rechercher des quantités de transactions susceptibles d’être analysées. Avec pour but que ce soit l’auditeur au bout du compte qui soit capable de faire une grande partie de l’analyse.

Le choix s’est aussi porté sur IDEA notamment parce que c’est un logiciel qui tourne de manière déconnectée des outils ERP, et donc sur l’ordinateur de chaque auditeur.

Comment avez-vous intégré le data analytics dans vos process et notamment le process d’audit ? Par étapes ?

M.B : Cela s'est fait par étapes, oui, parce qu'il fallait déjà en fait comprendre comment bien l'utiliser. Vous êtes face à deux choix : quelques personnes réalisent des scripts qu’ils envoient aux auditeurs et ces derniers les font tourner. Ou alors, comme nous le faisons plutôt nous, c'est de mettre à disposition un environnement, une documentation, une formation et une sorte de « helpdesk » que chacun peut appeler quand il a des questions sur un script. Afin qu’ensuite, chaque auditeur soit capable d’innover continuellement et d’ajouter de nouvelles idées. Au début, ce ne sont que quelques auditeurs qui ont vu l’utilité de cette approche-là, mais maintenant, chacun est conscient qu’en faisant ses propres analyses sur IDEA, il obtient un résultat plus correct et plus sûr, plus robuste, qu’avec Excel. Un résultat qu’il est possible de partager avec quelqu'un. Donc, petit à petit, nous sommes arrivés à une utilisation et une compréhension que nous jugeons satisfaisante. Nous avons pu former davantage d'auditeurs qui sont assez doués dans ce domaine. Ce sont donc des managers ou des futurs managers qui savent ce que veut dire analyser des données grâce à ce système. Les analyser et en tirer des conclusions.

Pour quelles phases de l’audit utilisez-vous ces outils ?

M.B : Souvent, nous sommes envoyés sur place pour étudier un marché. On se concentre alors par exemple sur les achats, ce qui représente déjà pas mal de données. Au niveau de la préparation de la mission d’audit, nous faisons nos premières analyses pour voir un peu où sont les risques : chercher des anomalies dans les données comptables, recalculer quelques indicateurs de performance dans un processus… Et après, sur le terrain, les auditeurs utilisent aussi IDEA, avec des données qui viennent de SAP, simples et bien structurées, mais souvent aussi avec des données qui proviennent d'autres systèmes.

Qu’est-ce qui vous a le plus surpris en utilisant ces outils, quelles découvertes avez-vous faites en matière d’anomalies, de fraudes, de données suspectes ? Quelles sont les choses les plus marquantes que vous avez découvertes en utilisant IDEA ?

M.B : Essentiellement tout ce qui concerne les calculs un peu plus compliqués. Des calculs qui permettent de savoir si les assignations sont correctement réalisées. Là, il faut pouvoir combiner plusieurs bases de données pour découvrir des anomalies dans les données comptables. Si vous avez un demi-million de lignes comptables, avec des indications de débit, de crédit… Ce n’est pas simple. Il nous est arrivé d’écrire des scripts faisant appel à 5 bases de données différentes, chacune de ces bases ayant un bout de l’information dont nous avons besoin. Ce qui nous a permis de non seulement d’obtenir les résultats que nous souhaitions mais également de les partager aussitôt avec d’autres personnes.

Quel est l'impact de l'utilisation de IDEA pour le recrutement des auditeurs ?

M.B : Nous n’allons pas recruter des ingénieurs, des statisticiens ou des data analysts, nous continuons à recruter des personnes qui doivent être assez polyvalentes car nos auditeurs ne regardent pas seulement le côté finance ou comptable, mais ils vont aussi dans les usines, ils essaient de comprendre les processus de fabrication, les environnements de sécurité pour les employés. Ce sont des gens qui doivent être intéressés par plein de domaines d'une entreprise. Si parmi ces gens-là, il y en a 2 ou 3 qui ont déjà une petite connaissance de l’analyse de données et qui savent par exemple coder, c’est évidemment super intéressant. Parce que ce sont des gens qui connaissent à la fois le terrain et qui sont capables de comprendre toute cette approche et de la faire progresser.

Est-ce que vous considérez que cet outil vous a fait gagner en temps et en efficacité ? Et comment exactement ?

M.B : C'est très important, même si je ne peux pas le quantifier. D’autant plus que c’est une démarche tellement intégrée aujourd’hui que ce niveau d’efficacité est devenu normal désormais.

Quelles sont les fonctionnalités que vous préférez utiliser ? Certaines que vous n’attendiez pas ?

M.B : Le logiciel est très stable et il peut en fait gérer des très grosses basses de données, donc on peut facilement importer 2 à millions 3 millions de lignes et après faire les opérations standard que l'on a besoin de faire : c'est souvent filtrer des données, avec la combinaison de deux conditions logiques, faire des pivots, donc des agrégations, et ce que nous faisons très souvent c’est utiliser la combinaison de deux bases de données qui ont une ou plusieurs clés communes.

Après, l'avantage d’IDEA, c'est que ça créé une trace. Donc chaque opération que vous faites est tracée, ce qui veut dire que vous pouvez prouver que vous avez fait votre travail correctement. Ce qui n’est pas possible dans Excel.

Et puis enfin, on peut interfacer assez facilement IDEA avec d’autres outils. Par exemple, IDEA n’'est pas un outil statistique. Si moi je veux développer un algorithme un peu plus compliqué dans un language comme R pour combiner plusieurs bases de données, et après par exemple lancer une méthode d’apprentissage non supervisée qui va me permettre d’avoir un résultat statistique, c’est très simple.

Est-ce que l’utilisation d’IDEA a changé des choses pour vous, sur votre façon d’envisager votre rôle, votre fonction ?

M.B : Je suis arrivé après le passage à IDEA, mais il est certain que plus généralement, nous avons professionnalisé la formation, le support, l’innovation dans ce domaine. En revanche, cela a changé beaucoup de choses pour les auditeurs qui passent beaucoup plus de temps à travailler avec les outils mis à leur disposition. Et bien mieux qu’avec Excel, qui a cette tendance à vous créer des erreurs que vous ne réalisez même pas. Alors qu’avec IDEA, il est beaucoup plus difficile de faire des erreurs.

Marcel Baumgartner, Data Analytics Expert, Pour obtenir votre version de Caseware IDEA, cliquez ICI

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