Catégorie : Techniques de revue analytique

Techniques de revue analytique

Les techniques de revue analytique sont nombreuses et variées et surtout, les possibilités de combinaison entre ces différentes techniques sont infinies.

Toutefois, pour essayer de clarifier ces différentes techniques, leur utilité et leurs limites, nous avons procédé à une classification en fonction du degré de complexité ; cette classification est la suivante :

–      la revue de vraisemblance,

–      les comparaisons de données absolues,

–      les comparaisons de données relatives (ratios),

–      les analyses de tendances.

 

1. La revue de vraisemblance

 

Principe

La revue de vraisemblance consiste à procéder à un examen critique des composantes d’un solde (ou d’un journal…) pour identifier celles qui sont à priori, anormales. A titre d’exemple, on peut citer :

–      un compte client sans nom,

–      une écriture débitrice dans un compte normalement créditeur,

–      un libellé incohérent,

–      …

 

Limites

Cet examen critique permet à l’auditeur d’expliciter les anomalies flagrantes, mais il n’est en aucun cas suffisant à lui seul pour prouver qu’un compte ou un document comptable ne contient pas d’anomalies. En effet, ce n’est pas parce qu’il n’y a pas d’anomalie qu’il n’en existe pas de cachées.

De plus, un tel examen suppose, de la part du réviseur, une bonne connaissance des mécanismes comptables de l’entreprise pour pouvoir détecter non seulement les anomalies par rapport à la technique comptable en général, mais aussi par rapport à l’activité propre de l’entreprise.

 

 

2. Les comparaisons de données absolues

 

Principe

Des données absolues sont des données considérées pour elles-mêmes et non par rapport à d’autres éléments de référence.

Ces données, prises en tant que telles, peuvent faire l’objet de diverses analyses :

–      par rapport à la (ou les) périodes antérieure(s), pour déterminer si l’évolution est cohérente,

–      par rapport à un budget, pour savoir si les objectifs fixés ont été atteints,

–      par rapport aux mêmes données dans des entreprises comparables, pour identifier les particularités de l’entreprise,

–      …

 

Limites

Ces comparaisons de données absolues doivent être utilisées avec précaution car :

–      elles supposent qu’il existe effectivement une logique dans l’évolution d’un compte d’une période à l’autre ;

–      la cohérence de la variation suppose qu’il n’y a aucune modification dans les composantes du montant considéré ;

–      la fiabilité de la comparaison avec un budget suppose que le budget soit réaliste et que les chiffres n’aient pas été modifiés pour respecter les prévisions (exemple : immobilisations passés en charges pour éviter les autorisations de budget d’investissement) ;

–      les chiffres des entreprises similaires ne sont pas nécessairement établis sur la base des mêmes principes comptables ;

–      …

Les conclusions tirées de telles comparaisons ne sont fiables que si plusieurs d’entre elles confirment la même présomption.

 

 

3. Les comparaisons de données relatives

 

Principe

Les données relatives supposent qu’il existe une relation directe entre une donnée et un élément de référence et que cette relation reste fixe. Cette relation est généralement calculée sous forme de pourcentage. Ces ratios peuvent être analysés :

–      seuls (il en est ainsi, par exemple, des ratios de structure financière qui peuvent être significatifs en tant que tels),

–      par rapport à la (ou les) période(s) précédente(s),

–      par rapport à un budget,

–      par rapport aux statistiques du secteur,

–      par rapport à des données non financières,

–      …

 

Limites

La technique des ratios est relativement plus précise que la technique précédente dans la mesure où elle fait référence à plusieurs données obtenues de façon indépendante. Toutefois, elle a ses propres limites qui tiennent à :

–      la difficulté de définir les relations réelles qui existent entre deux données (plus l’entreprise est complexe, plus les facteurs susceptibles de modifier cette relation sont nombreux) ;

–      l’impossibilité devant laquelle peut se trouver le réviseur pour expliquer les causes d’une variation anormale si les termes du ratio sont trop larges ;

–      la nécessité de très bien connaître l’activité du secteur et de l’entreprise considérée pour pouvoir détecter les absences anormales de variation ;

–      la comparabilité des chiffres de référence.

 

 

4. L’analyse des tendances

 

Principe

Les analyses de tendances consistent à procéder aux différentes analyses décrites précédemment, mais en général sur des périodes plus longues (plusieurs années) pour essayer d’en tirer des règles plus précises sur les relations qui existent entre les données utilisées et de prévoir les chiffres de la période en cours tels qu’ils résulteraient de l’application de ces règles. On peut, par exemple, analyser la progression des ventes sur plusieurs exercices pour déterminer un taux de progression normal…

Ces analyses de tendances peuvent être faites de façon purement empirique, par exercice du jugement du réviseur, ou par application de techniques statistiques comme les moyennes mobiles, les analyses de régression,…

Divers moyens matériels peuvent assister le réviseur pour l’utilisation de ces techniques : visualisation des tendances sur des graphiques, micro-ordinateurs (tableurs, système expert,…), progiciels propres au cabinet,…

 

Limites

Plus les moyens utilisés pour procéder à ces analyses de tendances sont basés sur des règles statistiques, plus la force probante des résultats obtenus est grande. Toutefois, ces analyses de tendance comportent des limites qui tiennent :

–      d’une part aux limites de fiabilité des données utilisées ;

–      d’autre part au coût de l’investissement de base (conception des programmes, création des fichiers de données,…)

Quelle que soit la technique utilisée, c’est en fait la cohérence entre les informations obtenues qui lui donne sa force probante : un ratio seul ne signifie par grand-chose, mais l’analyse de plusieurs ratios aboutissant au même résultat permet d’avoir une confiance relativement importante dans les résultats obtenus.

 

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