NORME INTERNATIONALE D’AUDIT 530

 

SONDAGES EN AUDIT

 

(Applicable aux audits d’états financiers pour les périodes
ouvertes à compter du 15 décembre 2009)

 

Paragraphe

Introduction

Champ d’application de cette Norme ISA ……………………………………………………… ………… 1–2

Date d’entrée en vigueur ………………………………………………………………………………. ……………. 3

Objectif ……………………………………………………………………………………………………… ……………. 4

Définitions …………………………………………………………………………………………………. ……………. 5

Diligences requises

Définition et taille de l’échantillon et sélection des éléments à tester …………………. ………… 6–8

Mise en œuvre des procédures d’audit …………………………………………………………… ………. 9–11

Nature et cause des déviations et des anomalies ……………………………………………… …….. 12–13

Extrapolation des anomalies …………………………………………………………………………. ………….. 14

Evaluation des résultats des sondages ……………………………………………………………. ………….. 15

Modalités d’application et autres informations explicatives

Définitions………………………………………………………………………………………………….. …… A1–A3

Définition et taille de l’échantillon et sélection des éléments à tester …………………. …. A4–A13

Mise en œuvre des procédures d’audit …………………………………………………………… .. A14–A16

Nature et cause des déviations et des anomalies ……………………………………………… ……….. A17

Extrapolation des anomalies …………………………………………………………………………. .. A18–A20

Evaluation des résultats des sondages ……………………………………………………………. .. A21–A23

Annexe 1 :    Stratification et sélection d’unités monétaires pondérées

Annexe 2 :    Exemples de facteurs influençant la taille de l’échantillon
dans des tests de procédures

Annexe 3 :    Exemples de facteurs influençant la taille de l’échantillon
dans des vérifications de détail

Annexe 4 :    Méthodes de sélection d’échantillons

 

Introduction

Champ d’application de cette Norme ISA

1. Cette Norme Internationale d’Audit (International Standard on Auditing, ISA) s’applique lorsque l’auditeur a décidé d’utiliser les sondages en audit pour la réalisation des procédures d’audit. Elle traite de l’utilisation de la méthode des sondages statistiques et non statistiques pour la définition et la sélection d’un échantillon, de la mise en œuvre des tests de procédures et des vérifications de détail, et de l’évaluation des résultats du sondage.
2. Cette Norme ISA complète la Norme ISA500[1], qui traite des obligations de l’auditeur dans le cadre de la définition et de la réalisation de procédures d’audit destinées à recueillir des éléments probants suffisants et appropriés en vue d’être en mesure de tirer des conclusions raisonnables sur lesquelles fonder son opinion.La Norme ISA 500 fournit des modalités d’application sur les moyens, dont les sondages en audit font partie, à disposition de l’auditeur pour sélectionner les éléments à tester.

Date d’entrée en vigueur

1. Cette Norme ISA est applicable aux audits d’états financiers pour les périodes ouvertes à compter du 15 décembre 2009.

Objectif

1. L’objectif de l’auditeur qui a recours aux sondages en audit est de disposer d’une base raisonnable à partir de laquelle il tire des conclusions sur la population dont l’échantillon est extrait.

Définitions

1. Pour les besoins des Normes ISA, les termes mentionnés ci-après ont la signification suivante :

(a)           Sondages en audit (ou « sondages ») – Mise en œuvre de procédures d’audit sur moins de 100% des éléments d’une population pertinente pour l’audit, de telle sorte que toutes les unités d’échantillonnage aient une chance d’être sélectionnées, en vue de fournir à l’auditeur une base raisonnable à partir de laquelle il tire des conclusions sur la population dans son ensemble ;

(b)          Population – Ensemble des données à partir desquelles un échantillon est sélectionné et sur lesquelles l’auditeur souhaite tirer des conclusions ;

(c)           Risque d’échantillonnage – Risque que la conclusion de l’auditeur basée sur un échantillon puisse être différente de celle à laquelle il serait parvenu si l’ensemble de la population avait été soumis à la même procédure d’audit. Le risque d’échantillonnage peut entraîner deux types de conclusions erronées :

(i)            dans le cas d’un test de procédures, la conclusion que les contrôles sont plus efficaces qu’ils ne le sont en réalité, ou, dans le cas d’une vérification de détail, la conclusion qu’il n’existe pas d’anomalies significatives, alors qu’il en existe en réalité. L’auditeur se soucie particulièrement de ce type de conclusion erronée dès lors qu’elle a une incidence sur l’efficacité de l’audit et qu’elle est davantage susceptible de conduire à une opinion d’audit inappropriée ;

(ii)     dans le cas d’un test de procédures, la conclusion que les contrôles sont moins efficaces qu’ils ne le sont en réalité, ou, dans le cas d’une vérification de détail, la conclusion qu’il existe une anomalie significative alors qu’il n’en existe pas en réalité. Ce type de conclusion erronée a une incidence sur l’efficience de l’audit, car elle conduit généralement à des travaux supplémentaires pour confirmer que les conclusions initiales étaient erronées.

(d)          Risque non lié à l’échantillonnage – Risque que l’auditeur parvienne à une conclusion erronée pour des raisons autres que celles liées au risque d’échantillonnage ; (Voir par. A1)

(e)           Erreur ponctuelle – Anomalie ou déviation manifestement non représentative d’anomalies ou de déviations affectant une population ;

(f)           Unités d’échantillonnage – Eléments individuels constituant une population ; (Voir par. A2)

(g)          Sondage statistique – Méthode de sélection d’échantillons possédant les caractéristiques suivantes :

(i)      sélection aléatoire des éléments formant l’échantillon ;

(ii)     utilisation de la théorie des probabilités pour évaluer les résultats du sondage, y compris la mesure du risque d’échantillonnage.

Une méthode de sondage qui ne réunit pas les caractéristiques (i) et (ii) est considérée comme une méthode de sondage non statistique.

(h)          Stratification – Processus consistant à diviser une population en sous-populations, chacune d’elles regroupant des unités d’échantillonnage ayant des attributs similaires (souvent en termes de valeur monétaire).

(i)            Anomalie tolérable – Montant en valeur monétaire fixé par l’auditeur par rapport auquel il cherche à obtenir un niveau d’assurance approprié que l’ensemble des anomalies affectant réellement la population n’excède pas le montant fixé. (Voir par. A3)

(j)            Taux de déviation acceptable – Taux de déviation, défini par l’auditeur, quant au respect de procédures de contrôle interne, par rapport auquel il cherche à obtenir un niveau d’assurance approprié que le taux réel de déviation global affectant la population n’excèdera pas le taux qu’il a défini.

Diligences requises

Définition et taille de l’échantillon et sélection des éléments à tester

1. Lors de la définition de l’échantillon, l’auditeur doit tenir compte des objectifs de la procédure d’audit et des attributs de la population dont sera extrait l’échantillon. (Voir par. A4–A9)
2. L’auditeur doit définir un échantillon de taille suffisante pour réduire le risque d’échantillonnage à un niveau suffisamment faible pour être acceptable. (Voir par. A10–A11)
3. L’auditeur doit sélectionner les éléments pour le sondage de manière telle que tous les éléments d’une population aient une chance d’être sélectionnés. (Voir par. A12–A13)

Mise en œuvre des procédures d’audit

1. L’auditeur doit soumettre chaque élément sélectionné à des procédures d’audit adaptées à l’objectif recherché.
2. Lorsqu’un élément sélectionné ne permet pas l’application de la procédure d’audit, l’auditeur doit réaliser celle-ci sur un élément de remplacement. (Voir par. A14)
3. Lorsque l’auditeur n’est pas en mesure de réaliser les procédures d’audit prévues sur un élément sélectionné, ou des procédures alternatives adaptées, il doit traiter l’élément en question en tant que déviation par rapport au contrôle prescrit dans le cas de tests de procédures, ou en tant qu’anomalie dans le cas de vérifications de détail. (Voir par. A15–A16)

Nature et cause des déviations et des anomalies

1. L’auditeur doit procéder à une investigation de la nature et de la cause des déviations et des anomalies relevées, et évaluer leur incidence possible sur l’objectif recherché par la procédure d’audit et sur les autres domaines de l’audit. (Voir par. A17)
2. Dans des situations extrêmement rares où l’auditeur considère qu’une anomalie ou une déviation relevée par un sondage constitue une erreur ponctuelle, il doit obtenir un niveau élevé de certitude que cette anomalie ou cette déviation n’est pas représentative de la population. Il doit acquérir ce niveau de certitude en mettant en œuvre des procédures d’audit supplémentaires de manière à recueillir des éléments probants suffisants et appropriés démontrant que l’anomalie ou la déviation n’affecte pas le reste de la population.

Extrapolation des anomalies

1. Dans le cas des vérifications de détail, l’auditeur doit extrapoler les anomalies relevées dans l’échantillon à l’ensemble de la population. (Voir par. A18–A20)

Evaluation des résultats des sondages

1. L’auditeur doit évaluer :

(a)           les résultats du sondage ; et (Voir par. A21–A22)

(b)          si l’utilisation des sondages a fourni une base raisonnable pour fonder des conclusions sur l’ensemble de la population ayant fait l’objet du test. (Voir par. A23)

***

Modalités d’application et autres informations explicatives

Définitions

Risque non lié à l’échantillonnage (Voir par. 5(d))

A1.      Parmi les exemples de risque non lié à l’échantillonnage, on peut citer l’utilisation de procédures d’audit inappropriées, ou la mauvaise interprétation des éléments probants ainsi que le défaut d’identification d’une anomalie ou d’une déviation.

Unité d’échantillonnage (Voir par. 5(f))

A2.      Les unités d’échantillonnage peuvent être des éléments physiques (par exemple les chèques inscrits sur des bordereaux de remise, des écritures en crédit sur des relevés de banque, des factures de ventes ou des soldes débiteurs), ou des éléments en valeur.

Anomalie tolérable (Voir par. 5(i))

A3.      Lors de la définition d’un sondage, l’auditeur détermine l’anomalie tolérable permettant de répondre au risque que le cumul des anomalies individuellement peu importantes puisse conduire à une anomalie significative dans les états financiers et de laisser une marge pour des anomalies éventuelles non détectées. L’anomalie tolérable résulte de l’application du seuil de planification fixé pour la réalisation de travaux, tel que défini dans la Norme ISA320[2], à une procédure de sondage spécifique. L’anomalie tolérable peut être de même montant ou d’un montant plus faible que le seuil de planification.

Définition et taille de l’échantillon et sélection des éléments à tester

Choix de la méthode d’échantillonnage (Voir par. 6)

A4.      Les sondages permettent à l’auditeur de recueillir et d’évaluer des éléments probants quant à certains des attributs des éléments sélectionnés afin de fonder, ou de l’aider à fonder, une conclusion relative à la population dont l’échantillon a été extrait. Les sondages peuvent être mis en œuvre en utilisant une approche non statistique ou une approche statistique.

A5.      Pour concevoir un sondage, l’auditeur prend en considération l’objectif spécifique qu’il souhaite atteindre ainsi que la combinaison de procédures d’audit qui est la mieux à même d’atteindre cet objectif. La prise en compte par l’auditeur de la nature des éléments probants recherchés ainsi que de déviations ou anomalies possibles, ou d’autres caractéristiques propres à ces éléments probants, l’assistera dans la définition de ce qui constitue une déviation ou une anomalie et dans le choix de la population à retenir pour le sondage. Pour satisfaire les diligences requises par le paragraphe 10 dela Norme ISA500, lors de la réalisation d’un sondage pour les besoins de l’audit, l’auditeur met en œuvre des procédures d’audit afin de vérifier que la population sur laquelle porte le sondage est complète.

A6.      La prise en compte par l’auditeur de l’objectif de la procédure d’audit, ainsi qu’il est requis par le paragraphe 6, implique une compréhension claire de ce qu’est une déviation ou une anomalie, de telle sorte que toutes les conditions qui sont pertinentes pour les besoins de la procédure d’audit, et seulement celles-ci, soient incluses dans l’évaluation des déviations ou dans l’extrapolation des anomalies. Par exemple, lors d’une vérification de détail portant sur l’existence de créances clients, telle qu’une confirmation externe, les règlements effectués par un client avant la date de confirmation mais reçus dans un court délai après cette date par l’entité ne sont pas considérés comme une anomalie. De même, une erreur d’affectation entre deux comptes clients n’affecte pas le total des créances clients dans leur ensemble. En conséquence, il peut ne pas être approprié de considérer ceci comme une anomalie dans l’évaluation des résultats du sondage portant sur cette procédure d’audit spécifique, même si ceci peut avoir une incidence importante sur d’autres domaines de l’audit, telle que l’évaluation du risque de fraudes ou du caractère adéquat de la provision pour créances douteuses.

A7.      En considérant les attributs d’une population, en vue de tests de procédures, l’auditeur procède à une évaluation du taux de déviation attendu sur la base de sa connaissance des contrôles pertinents, ou d’un examen d’un petit nombre d’éléments extraits dela population. Cetteévaluation est faite dans le but de définir un sondage et de déterminer la taille de l’échantillon. Par exemple, si le taux de déviation attendu est élevé et non acceptable, l’auditeur décidera généralement de ne pas effectuer de tests de procédures. De façon similaire, pour les vérifications de détail, il procèdera à une évaluation des anomalies attendues dansla population. Sile nombre attendu d’anomalies est élevé, une vérification exhaustive (100 %), ou la sélection d’un large échantillon, peut être appropriée lors de la réalisation des vérifications de détail.

A8.      Lors de l’examen des attributs de la population dont l’échantillon sera extrait, l’auditeur peut déterminer qu’une stratification de cette population ou qu’une sélection d’unités monétaires pondérées sont appropriées. L’Annexe 1 fournit des précisions sur la stratification ou sur la sélection d’unités monétaires pondérées.

A9.      La décision visant à l’utilisation d’une approche statistique ou non statistique relève du jugement professionnel de l’auditeur ; toutefois, la taille d’un échantillon n’est pas un critère valable pour décider entre une approche statistique ou non statistique.

Taille de l’échantillon (Voir par. 7)

A10. Le niveau du risque d’échantillonnage que l’auditeur est disposé à accepter affecte la taille requise de l’échantillon à sélectionner. Plus le risque que l’auditeur est disposé à accepter est faible, plus la taille de l’échantillon à sélectionner sera large.

A11.    La taille d’un échantillon peut être déterminée en utilisant une formule s’appuyant sur des critères statistiques ou sur la base du jugement professionnel de l’auditeur. Les Annexes 2 et 3 donnent des indications sur les effets que divers facteurs ont généralement sur la détermination de la taille d’un échantillon. Lorsque les circonstances sont similaires, l’effet de facteurs tels que ceux décrits dans les Annexes 2 et 3 sur la taille d’un échantillon sera similaire, que l’on choisisse une approche statistique ou non statistique.

Sélection des éléments à tester (Voir par. 8)

A12.    Dans une approche statistique, les éléments retenus pour le sondage sont sélectionnés de manière à ce que chacune des unités d’échantillonnage ait une chance préalablement connue d’être sélectionnée. Dans une approche non statistique, la sélection des éléments pour le sondage relève du jugement de l’auditeur. Dès lors que le but d’un sondage est de fournir à l’auditeur une base raisonnable pour fonder des conclusions sur l’ensemble de la population à partir de laquelle l’échantillon a été sélectionné, il est important que celui-ci sélectionne un échantillon représentatif, ce qui écarte tout a priori, en choisissant dans l’échantillon des éléments présentant des attributs typiques de la population considérée.

A13.    Les principales méthodes de sélection d’échantillons sont la sélection sur la base de nombres aléatoires, la sélection systématique et la sélection au hasard. Chacune de ces méthodes est décrite en Annexe 4.

Mise en œuvre des procédures d’audit (Voir par. 10–11)

A14.    Un exemple de cas où il est nécessaire de réaliser une procédure sur un élément de remplacement est celui d’un chèque annulé qui avait été sélectionné pour la vérification de l’existence d’une autorisation de paiement. Si l’auditeur est satisfait du fait que le chèque a été annulé à juste titre, de telle sorte qu’il ne constitue pas une déviation, un autre chèque sélectionné en lieu en place du premier est examiné.

A15.    Un exemple de situation où l’auditeur est incapable d’appliquer à un élément sélectionné les procédures d’audit prévues serait le cas où la documentation relative à cet élément a été perdue.

A16.    Un exemple de procédure alternative appropriée lorsqu’aucune réponse n’a été reçue à une demande de confirmation positive, pourrait être l’examen des encaissements subséquents et des éléments prouvant leur provenance, ainsi que des créances qu’ils sont supposés régler.

Nature et cause des déviations et des anomalies (Voir par. 12)

A17.    Lors de l’analyse des déviations et des anomalies relevées, l’auditeur peut constater que nombre de ces déviations ou anomalies ont des caractéristiques communes, par exemple un type de transaction, une localisation, une ligne de produits ou une période de temps. Dans des telles situations, l’auditeur peut décider d’identifier tous les éléments dans la population qui ont les mêmes caractéristiques et d’étendre les procédures d’audit à ces éléments. En outre de telles déviations ou anomalies peuvent être volontaires et indiquer l’existence possible de fraudes.

Extrapolation des anomalies (Voir par. 14)

A18.    L’auditeur est tenu d’extrapoler les anomalies sur l’ensemble de la population pour obtenir une vision d’ensemble de l’ampleur de l’anomalie, mais cette extrapolation peut ne pas être suffisante pour déterminer le montant de l’ajustement à enregistrer.

A19.    Lorsqu’il est établi qu’une anomalie est une erreur ponctuelle, cette anomalie peut être exclue des anomalies à extrapoler sur l’ensemble de la population. Toutefois, l’incidence d’une telle anomalie, si elle n’est pas corrigée, nécessitera d’être prise en compte en complément des anomalies non ponctuelles extrapolées.

A20.    Pour les tests de procédures, aucune extrapolation spécifique des déviations n’est nécessaire car le taux de déviation du sondage est également le taux de déviation projeté à l’ensemble de la population. La Norme ISA330[3] fournit des modalités d’application lorsque des déviations portant sur les contrôles sur lesquels l’auditeur a l’intention de s’appuyer sont constatées.

Evaluation des résultats des sondages (Voir par. 15)

A21.    Pour des tests de procédures, un taux de déviation élevé inattendu peut conduire à accroître le risque évalué d’anomalies significatives, à moins que des éléments probants supplémentaires étayant l’évaluation initiale ne soient recueillis. Pour des vérifications de détail, un nombre élevé inattendu d’anomalies dans un sondage peut conduire l’auditeur à considérer qu’un flux d’opérations ou qu’un solde de compte comporte une anomalie significative en l’absence d’éléments probants complémentaires indiquant le contraire.

A22.    Dans le cas de vérifications de détail, les anomalies extrapolées y compris l’anomalie ponctuelle, s’il en existe une, constituent la meilleure estimation de l’auditeur des anomalies contenues dansla population. Lorsqueles anomalies extrapolées, plus, le cas échéant, l’erreur ponctuelle excèdent les anomalies acceptables, le sondage ne fournit pas une base raisonnable pour fonder des conclusions sur la population ainsi vérifiée. Plus les anomalies extrapolées, y compris l’erreur ponctuelle, sont proches de l’anomalie tolérable, plus la possibilité est grande que les anomalies réelles comprises dans la population excèdent l’anomalie tolérable. De même, si l’anomalie extrapolée est plus importante que celle attendue par l’auditeur et utilisée pour déterminer la taille de l’échantillon, l’auditeur peut conclure qu’il existe un risque d’échantillonnage non acceptable que les anomalies réelles comprises dans la population excèdent l’anomalie tolérable. La prise en compte des résultats des autres procédures d’audit l’aide à évaluer le risque que des anomalies réelles dans la population excèdent l’anomalie tolérable, et ce risque peut être réduit si des éléments probants supplémentaires sont recueillis.

A23.    Lorsque l’auditeur conclut que le sondage n’a pas fourni une base raisonnable pour fonder des conclusions sur la population testée, il peut :

• demander à la direction de procéder à des investigations sur les anomalies qui ont été décelées et sur la possibilité d’anomalies complémentaires et de procéder aux ajustements nécessaires ; ou
• adapter la nature, le calendrier et l’étendue des procédures d’audit complémentaires qui sont à mettre en œuvre pour atteindre l’assurance recherchée. Par exemple, dans le cas de tests de procédures, l’auditeur pourrait élargir la taille de l’échantillon, ou tester un contrôle alternatif ou encore modifier les contrôles de substance concernés.

Annexe 1

(Voir par. A8)

Stratification et sélection d’unités monétaires pondérées

En examinant les attributs de la population à partir de laquelle l’échantillon sera extrait, l’auditeur peut conclure qu’une stratification ou une sélection d’unités monétaires pondérées est appropriée. Cette Annexe fournit à l’auditeur des indications sur l’application des techniques de stratification et de sélection d’unités monétaires pondérées.

Stratification

1. L’efficience de l’audit peut être améliorée si l’auditeur stratifie une population en la divisant en sous-populations distinctes qui ont un attribut identifiable. L’objectif de la stratification est de réduire la sensibilité des éléments à l’intérieur de chaque strate et, en conséquence, de permettre de réduire la taille de l’échantillon sans accroître le risque d’échantillonnage.
2. Lors de la réalisation de vérifications de détail, la population est souvent stratifiée en unités monétaires. Ceci permet d’axer plus largement les contrôles sur les éléments de valeur importante, dès lors que ces éléments peuvent contenir un plus fort potentiel d’anomalies en termes de surévaluation. De la même façon, une population peut être stratifiée selon un attribut particulier indiquant un risque plus élevé d’anomalie. Par exemple, lors du contrôle de la provision pour créances douteuses dans le cadre de l’évaluation des comptes à recevoir, les soldes de comptes peuvent être stratifiés par date d’ancienneté.
3. Les résultats des procédures d’audit réalisées sur un échantillon d’éléments d’une même strate ne peuvent être extrapolés qu’aux éléments composant cette strate. Pour tirer une conclusion sur l’ensemble de la population, l’auditeur aura à prendre en considération le risque d’anomalies significatives en relation avec toute autre strate composant l’ensemble de la population. Par exemple, 20 % des éléments d’une population peuvent représenter en valeur 90 % d’un solde d’un compte. L’auditeur peut décider d’examiner un échantillon de ces éléments. Il évalue alors les résultats de cet échantillon et tire une conclusion sur les 90 % en valeur, séparément des 10 % restant (éléments sur lesquels un sondage complémentaire sera réalisé ou un autre moyen de recueillir des éléments probants sera utilisé, à moins que ces éléments puissent être considérés comme non significatifs).
4. Lorsqu’un flux d’opérations ou un solde de compte a été divisé en sous-populations, l’anomalie est extrapolée à chacune des strates prises séparément. Les anomalies extrapolées pour chacune des strates sont alors cumulées pour déterminer l’incidence possible des anomalies sur l’ensemble du flux d’opérations ou du solde de compte.

Sélection d’unités monétaires pondérées

5.         Lors de la réalisation de vérifications de détail, il peut être efficient d’identifier l’unité d’échantillonnage comme unité monétaire individuelle composant la population. Après avoir sélectionné des unités monétaires spécifiques extraites à l’intérieur de la population, par exemple le solde des créances, l’auditeur peut alors en examiner les éléments particuliers, par exemple les soldes individuels qui comprennent ces unités monétaires. L’un des avantages de cette approche pour définir l’unité d’échantillonnage est d’axer les contrôles sur les éléments de forte valeur dès lors qu’ils ont une plus grande chance d’être sélectionnés, ceci pouvant conduire à des tailles d’échantillons plus petites. Cette approche peut être utilisée en association avec la méthode de sélection systématique (décrite en Annexe 4) et est plus efficiente lors de la sélection d’éléments selon la méthode de sélection au hasard.

 

 

Annexe 2

(Voir par. A11)

Exemples de facteurs influençant la taille de l’échantillon dans des tests de procédures

Lors de la définition de la taille d’un échantillon pour les besoins des tests de procédures, l’auditeur peut prendre en considération les facteurs énumérés ci-après. Ces facteurs, qui sont à prendre en compte ensemble, reposent sur l’hypothèse que l’auditeur ne modifie pas la nature ou le calendrier des tests de procédures ni ne modifie par ailleurs l’approche des contrôles de substance réalisés en réponse aux risques évalués.

FACTEUR	INCIDENCE SUR LA TAILLE DE L’ECHANTILLON
Augmentation de l’étendue sur la base de laquelle l’évaluation du risque par l’auditeur prend en compte les contrôles pertinents.	Augmentation	Plus l’assurance que l’auditeur entend obtenir de l’efficacité du fonctionnement des contrôles est élevée, plus faible sera l’évaluation qu’il fera du risque d’anomalies significatives, et plus large sera l’échantillon à sélectionner. Lorsque l’évaluation par l’auditeur du risque d’anomalies significatives au niveau des assertions repose sur un fonctionnement efficace attendu des contrôles, celui-ci est tenu d’effectuer des tests de procédures. Toutes choses égales par ailleurs, plus l’auditeur s’appuie sur l’efficacité du fonctionnement des contrôles dans son évaluation des risques, plus étendus seront les tests de procédures à réaliser (et, en conséquence, la taille de l’échantillon en sera augmentée).
Augmentation du taux de déviation acceptable.	Diminution	Plus le taux de déviation acceptable est faible, plus la taille de l’échantillon sera large.
Augmentation du taux de déviation attendu dans la population à soumettre aux tests.	Augmentation	Plus le taux de déviation attendu est élevé, plus la taille de l’échantillon nécessite d’être large, de telle sorte que l’auditeur soit en mesure de procéder à une estimation raisonnable du taux réel de déviation. Les facteurs pertinents à prendre en compte par l’auditeur pour déterminer le taux de déviation attendu incluent sa connaissance de l’activité (en particulier des procédures d’évaluation des risques mises en œuvre afin d’acquérir la connaissance du contrôle interne), des changements dans le personnel ou dans le contrôle interne, des résultats des procédures d’audit réalisées dans les périodes précédentes et des résultats des autres procédures d’audit. Des taux de déviation élevés attendus dans les contrôles ne justifient généralement qu’une faible, voire aucune, diminution du risque évalué d’anomalies significatives.
Augmentation du niveau d’assurance désiré par l’auditeur que le taux de déviation acceptable soit supérieur au taux réel de déviation dans la population.	Augmentation	Plus le niveau d’assurance désiré par l’auditeur que les résultats du sondage reflètent effectivement l’incidence réelle de la déviation dans la population est élevé, plus la taille de l’échantillon sera grande.
Augmentation du nombre d’unités d’échantillonnage dans la population	Incidence négligeable	Pour des populations importantes, la taille réelle de la population a peu, voire aucune, incidence sur la taille de l’échantillon. Pour des petites populations cependant, les sondages peuvent ne pas être aussi efficients que d’autres moyens pour recueillir des éléments probants suffisants et appropriés.

 

 

Annexe 3

(Voir par. A11)

Exemples de facteurs influençant la taille de l’échantillon dans des vérifications de détail

Lors de la définition de la taille d’un échantillon pour les besoins des vérifications de détail, l’auditeur peut prendre en considération les facteurs énumérés ci-après. Ces facteurs, qui sont à prendre en compte ensemble, reposent sur l’hypothèse que l’auditeur ne modifie pas l’approche des tests de procédures ni ne modifie par ailleurs la nature ou le calendrier des contrôles de substance réalisés en réponse aux risques évalués.

FACTEUR	INCIDENCE SUR LA TAILLE DE L’ECHANTILLON
Augmentation du risque d’anomalies significatives selon l’évaluation de l’auditeur	Augmentation	Plus l’évaluation de l’auditeur du risque d’anomalies significatives est élevée, plus la taille de l’échantillon sera grande. L’évaluation par l’auditeur du risque d’anomalies significatives est affectée par le risque inhérent et le risque lié au contrôle interne. Par exemple, si l’auditeur ne réalise pas de tests de procédures, son évaluation du risque portant sur le fonctionnement efficace du contrôle interne visant une assertion particulière ne peut pas être abaissée. En conséquence, afin de réduire le risque d’audit à un niveau suffisamment faible pour être acceptable, l’auditeur fixera le risque de non-détection à un niveau bas et s’appuiera davantage sur des contrôles de substance. Plus les éléments probants recueillis à partir des vérifications de détail sont nombreux (ce qui conduit à un plus faible niveau du risque de non-détection), plus grand sera l’échantillon à sélectionner.
Accroissement du recours à d’autres contrôles de substance visant la même assertion	Diminution	Plus l’auditeur s’appuie sur d’autres contrôles de substance (vérifications de détail ou procédures analytiques de substance) pour réduire le risque de non-détection à un niveau acceptable concernant une population particulière, moins le niveau d’assurance que requiert l’auditeur sera élevé et, en conséquence, plus petite pourra être la taille de l’échantillon.
Augmentation du niveau d’assurance désiré par l’auditeur que l’anomalie tolérable soit supérieure à l’anomalie réelle dans la population.	Augmentation	Plus le niveau d’assurance requis par l’auditeur que les résultats du sondage reflètent effectivement l’incidence réelle de l’anomalie dans la population est élevé, plus la taille de l’échantillon sera grande.
Augmentation de l’anomalie tolérable	Diminution	Plus l’anomalie tolérable est faible, plus la taille de l’échantillon sera grande.
Augmentation du nombre d’anomalies que l’auditeur s’attend à trouver dans la population	Augmentation	Plus le nombre d’anomalies que l’auditeur s’attend à trouver dans la population est importante, plus la taille de l’échantillon sera grande afin de procéder à une estimation raisonnable du nombre réel d’anomalies dansla population. Lesfacteurs pertinents que l’auditeur prend en compte pour évaluer le nombre d’anomalies attendu incluent le degré de subjectivité introduite dans la détermination de la valeur des éléments, les résultats des procédures d’évaluation des risques, les résultats des tests de procédures, les résultats des procédures d’audit réalisées au cours des périodes précédentes, et les résultats des autres contrôles de substance.
Stratification de la population lorsque ceci est approprié	Diminution	Lorsqu’il existe un large éventail (variabilité) dans la valeur monétaire des éléments compris dans une population, il peut être utile de stratifier cette dernière. Lorsqu’une population peut être divisée en strates homogènes de façon appropriée, le cumul de la taille des échantillons de chacune des strates sera généralement moins élevé que la taille de l’échantillon qui aurait été requise pour atteindre un niveau donné de risque d’échantillonnage si l’on n’avait sélectionné qu’un seul échantillon à partir de la population toute entière.
Nombre d’unités d’échantillonnage dans la population	Incidence négligeable	Pour des populations importantes, la taille réelle de celles-ci n’a que peu, voire aucune, incidence sur la taille de l’échantillon. Ainsi, pour des petites populations, les sondages ne sont souvent pas aussi efficients que des procédures alternatives pour recueillir des éléments probants suffisants et appropriés. (Toutefois, lorsque l’on sélectionne des unités d’échantillonnage en valeur, une augmentation de la valeur monétaire de la population accroît la taille de l’échantillon, à moins que ceci ne soit compensé par un accroissement proportionnel du seuil de signification au regard des états financiers pris dans leur ensemble [et, le cas échéant, du seuil ou des seuils de signification pour des flux particuliers de transactions, de soldes de comptes ou d’informations fournies dans les états financiers].)

 

 

Annexe 4

(Voir par. A13)

Méthode de sélection d’échantillons

Il existe de nombreuses méthodes de sélection d’échantillons. Les principales sont les suivantes :

(a)               Sélection au hasard (appliquée à l’aide de générateurs de nombres aléatoires, par exemple des tables de nombres aléatoires).

(b)               Sélection systématique, selon laquelle le nombre d’unités d’échantillonnage de la population est divisé par la taille de l’échantillon afin d’obtenir un intervalle d’échantillonnage, 50 par exemple et, après avoir déterminé un point de départ dans les 50 premières unités, chaque cinquantième unité d’échantillonnage suivante est sélectionnée. Bien que le point de départ puisse être fixé au hasard, la sélection a plus de chances d’être véritablement aléatoire si elle est déterminée à l’aide d’un logiciel informatique de nombres aléatoires ou de tables de nombres aléatoires. Pour une sélection systématique, l’auditeur aura besoin de s’assurer que les unités d’échantillonnage dans la population ne sont pas structurées de telle façon que l’intervalle d’échantillonnage corresponde à une caractéristique spécifique de la population.

(c)               L’échantillonnage basé sur des unités monétaires est un type de sélection sur la base d’une valeur pondérée (telle que décrite à l’Annexe 1) dans laquelle la taille de l’échantillon, la sélection et l’évaluation des résultats conduisent à une conclusion portant sur des montants exprimés en valeur monétaire.

(d)              Sélection au hasard, selon laquelle l’auditeur sélectionne l’échantillon sans appliquer de technique structurée. Bien qu’aucune technique structurée ne soit appliquée, l’auditeur veillera toutefois à éviter tout a priori ou toute prévisibilité dans sa sélection (par exemple en écartant les éléments difficiles à localiser ou en choisissant, ou en éliminant systématiquement, les premiers ou les derniers éléments d’une page) et s’efforcera ainsi de permettre que tous les éléments de la population aient une chance d’être sélectionnés. La sélection au hasard n’est pas adaptée à l’échantillonnage statistique.

(e)               La sélection par bloc implique la sélection d’un ou de plusieurs blocs d’éléments contigus dansla population. Cetype de sélection ne peut en général pas être utilisé dans les sondages car la structure de la plupart des populations est telle que l’on peut s’attendre à ce que les éléments d’une séquence aient des attributs similaires à ceux d’une autre, mais par contre différents de ceux d’autres éléments dela population. Bienque dans certaines situations, cette méthode puisse être considérée comme une procédure d’audit appropriée pour examiner un bloc d’éléments, elle sera rarement une technique de sélection d’échantillons appropriée lorsque l’auditeur entend tirer des conclusions valables sur toute une population à partir d’un échantillon.