Le data mining, processus d’analyse de volumes massifs de données, transforme en profondeur l’audit. Fondée sur l’analyse complète des données comptables et opérationnelles, cette approche permet de gagner en effacité, renforce la fiabilité des contrôles et apporte une meilleure compréhension du fonctionnement des entreprises. Deux associées de Nexia S&A, Bettina Koegler et Charlotte Jansen, expliquent comment cette évolution crée de la valeur partagée entre auditeurs et clients.

Quels sont les bénéfices du data mining ?

Bettina Koegler : C’est un vrai gain d’efficacité et de confort, pour nous comme pour nos clients. On traite désormais l’ensemble des données plutôt qu’un échantillon, ce qui fiabilise les contrôles et réduit les tâches répétitives. Le temps gagné est réinvesti dans l’analyse et l’échange avec le client. Le data mining ouvre la voie à un benchmark entre entreprises et secteurs sur leurs modes de fonctionnement qui permet de comparer des pratiques et de partager des pistes d’amélioration avec nos clients.

Charlotte Jansen : Le data mining nous offre une vision à la fois très fine et très globale du fonctionnement d’une entreprise. En modélisant ses flux — chiffre affaires créances, paiements —, on comprend mieux son business, ses risques et ses leviers de performance. L’analyse ne repose plus sur des tests aléatoires  : on dispose d’une vision exhaustive qui permet de cibler les zones à risque, d’adapter l’audit avec davantage de valeur ajoutée et de pertinence, et de concentrer nos analyses là où se situent les vrais enjeux. Il permet également à nos clients d’avoir une vision plus macroéconomique de certains flux. voir une vision d’ensemble permet de mieux identifier les flux inhabituel et les sécuriser, d’un point de vue opérationnel et d’un point de vue légal/comptable.

Où se situent les limites  de cette approche ?

Charlotte Jansen : Les principales limites viennent de la donnée elle-même  : sa qualité, sa cohérence, sa dispersion entre plusieurs systèmes. Le Fichier des Écritures Comptables (FEC) a apporté une base standardisée, mais toutes les informations ne sont pas encore uniformes selon les entreprises ou les outils. Identifier la bonne donné, la rendre exploitable et en comprendre les flux demande un vrai travail en amont. Le défi, c’est aussi de ne pas se perdre dans la masse d’informations  : il faut savoir cibler ce qui est pertinent et utile à l’audit.

Bettina Koegler : Oui, tout dépend du degré de maîtrise et de structuration des données au sein des entreprises. Il faut souvent recouper et cadrer les informations afin de pouvoir les exploiter. Cela demande du recul, mais aussi une réelle expertise. Le data mining suppose donc des auditeurs plus expérimentés, capables d’interpréter les analyses avec un regard critique et de relier les résultats à la réalité du terrain. La valeur ajoutée reste avant tout dans la compréhension des données pour en faire une analyse pertinente.

Comment faire du data mining un levier efficace d’audit ?

Charlotte Jansen : Pour que le data mining soit efficace, il faut avant tout des données fiables et bien structurées, ainsi qu’un client qui connaît ses processus et ses flux. L’analyse se construit toujours avec lui, dans l’échange avec le chef comptable, le DAF ou les équipes financières. Ce travail conjoint permet de comprendre les exceptions, de fiabiliser les résultat et de mieux relier la donnée à la réalité opérationnelle.

Et comment cette approche est-elle mise en pratique chez Nexia S&A ?

Bettina Koegler : Le data mining permet plus d’efficacité grâce à un benchmark de plu en plus large pour des analyses de plus en plus fines. Nous avons déjà développé nos propres outils d’analyse pour les cycles, avec davantage de flux tels que le chiffre d'affaires ou les stocks. L’arrivée de la facturation électronique va encore enrichir la donnée : ce n’est pas une rupture immédiate, mais une évolution continue qui prépare la véritable transformation, portée par les agents intelligents.

LA FACTURATION ÉLECTRONIQUE : UNE AVANCÉE MAJEURE

La facturation électronique constitue un vrai tournant pour l’audit : elle va standardiser une large partie  des données financières, au-delà de ce que permettait déjà le FEC. Les informations seront plus détaillées et uniformes, quel que soit le canal utilisé, ce qui facilitera leur exploitation. Pour les auditeurs, c’est une avancée supplémentaire : la donnée sera plus fiable et immédiatement exploitable, même  si le volume à traiter exigera des outils et des capacités d’analyse renforcés.

MIEUX DÉTECTER LES ANOMALIES

La vision à la fois d’ensemble et de détail permet de repérer rapidement les opérations qui sortent du schéma habituel. Une « anomalie » n’est pas forcément une erreur, mais une exception à comprendre. L’analyse peut par exemple révéler des encaissements passant par plusieurs comptes avant d’être lettrés, ou l’absence de contrats sur certains flux. Les questionnements identifiés permettent à nos clients de simplifier les processus et de renforcer les contrôles aux endroits risqués. L’outil affine la compréhension des comptes et permet de cibler les zones plus exposées.

LE DATA MINING

Le data mining peut s’appliquer aux données comptables et aux données opérationnelles. Il suffit de définir un schéma habituel de fonctionnement, puis d’identifier les exceptions. Les analyses de données et l’utilisation de l’IA pour les exploiter sont les défis  de l’évolution de notre métier. Dans le futur, l’auditeur sera assisté par des outils d’analyse « Big Data »,  de l’IA et du process mining (analyse des points de contrôle automatique).  Le défi sera d’identifier la bonne donnée et les bons flux pour cibler l’audit efficacement.

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Définition du data mining : Le data mining consiste à exporer automatiquement de grands volumes de données pour en extraire des tendances, identifier des flux opérationnels et modéliser le fonctionnement d'une entreprise.