{"id":21860,"date":"2023-10-19T08:08:00","date_gmt":"2023-10-19T12:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer\/"},"modified":"2023-10-29T23:08:21","modified_gmt":"2023-10-30T03:08:21","slug":"bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer\/","title":{"rendered":"BPK Analyse des Big Data (BIDICS): D\u2019une question\u00a0qui n\u2019a pas de r\u00e9ponse"},"content":{"rendered":"\n

Les Auteurs: Muhammad Rafi Bakri and Rio Tirta, SAI of Indonesia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Introduction<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’analytique du Big Data (BDA) s’est consid\u00e9rablement d\u00e9velopp\u00e9e ces derni\u00e8res ann\u00e9es. La BDA est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e pour repr\u00e9senter d’immenses quantit\u00e9s de donn\u00e9es, afin que les utilisateurs puissent les analyser plus efficacement et porter des jugements dans le processus d’audit (Saggi et Jain 2018). Par cons\u00e9quent, la communaut\u00e9 mondiale de l’audit s’est form\u00e9e pour mobiliser l’utilisation de la BDA dans l’audit (Appelbaum, Kogan, et Vasarhelyi 2017). <\/p>\n\n\n\n

L’INTOSAI, en tant qu’organisation mondiale des Institutions sup\u00e9rieures de contr\u00f4le (ISC), a lanc\u00e9 le mouvement BDA en formant le Groupe de travail de l’INTOSAI sur les m\u00e9gadonn\u00e9es (WGBD) en d\u00e9cembre 2016. La cr\u00e9ation du WGBD de l’INTOSAI s’aligne sur l’objectif strat\u00e9gique III, qui vise \u00e0 accro\u00eetre les capacit\u00e9s des ISC dans le monde entier \u00e0 l’\u00e8re du Big data.<\/p>\n\n\n\n

S’appuyant sur l’aper\u00e7u du d\u00e9veloppement du WGBD de l’INTOSAI (INTOSAI 2022a), au moins 9 ISC ont mis en place une infrastructure d’audit du Big data, comme la Chine, la Russie, le Br\u00e9sil, la Norv\u00e8ge, l’Estonie, la Turquie et les Philippines. En outre, la Cour des comptes europ\u00e9enne a \u00e9galement \u00e9rig\u00e9 une plateforme d’audit du Big Data que les pays de l’UE pourront utiliser en 2021. L’ISC d’Indon\u00e9sie, connue sous le nom de \u00ab Badan Pemeriksa Keuangan (BPK) \u00bb, a \u00e9t\u00e9 l’une des premi\u00e8res \u00e0 adopter la BDA en introduisant une plateforme d’audit du Big data en 2017. La plateforme de la BPK, BPK Big Data Analytics, ou BIDICS, peut \u00eatre utilis\u00e9e comme un forum pour la collecte, le traitement et la r\u00e9alisation de diverses analyses de donn\u00e9es en fonction des besoins d’audit (INTOSAI 2022c).<\/p>\n\n\n\n

L\u2019audit \u00e9lectronique : l\u2019origine de la BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La BIDICS est une plateforme qui assiste le processus d’audit de la BPK en utilisant la BDA. Avant de devenir une plateforme, la BIDICS avait une forme plus ancienne appel\u00e9e e-Audit. L’audit \u00e9lectronique, d\u00e9velopp\u00e9 entre 2010 et 2014, utilisait le concept \u00ab Collect-First \u00bb, selon lequel la BPK devait d’abord collecter les donn\u00e9es n\u00e9cessaires, puis les valider. Une fois que les donn\u00e9es sont valides, elles peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour l’analyse de l’audit. Le format de l’audit \u00e9lectronique est le fondement de la formation d’une organisation ax\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

L’entit\u00e9 audit\u00e9e n\u00e9cessite une synergie entre la BPK et les auditeurs en termes de collecte de donn\u00e9es. La BPK conclut un accord avec l’entit\u00e9 audit\u00e9e pour demander des donn\u00e9es relatives aux rapports financiers afin qu’elles puissent \u00eatre saisies dans la base de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

En 2014, la BPK a conclu 767 protocoles d’accord avec des institutions \u00e9tatiques (entit\u00e9s audit\u00e9es) pour collecter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Une fois les donn\u00e9es collect\u00e9es, la BPK les revalide. Lorsque les donn\u00e9es sont valid\u00e9es, les auditeurs de la BPK peuvent examiner toutes les donn\u00e9es financi\u00e8res des institutions publiques plus rapidement, plus facilement et plus efficacement. L’utilisation de l’e-Audit rend \u00e9galement les activit\u00e9s d’audit plus ad\u00e9quates et plus efficaces. La proc\u00e9dure de collecte et d’utilisation du Big data dans l’application e-Audit suit la p\u00e9dagogie technique publi\u00e9e par l’INTOSAI (2022b) en 2022.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La mise en \u0153uvre de l’audit \u00e9lectronique a un r\u00e9sultat positif sur les finances de l’\u00c9tat. En 2014, la BPK a pu examiner 46.586 comptes, dont 19,95 % ont \u00e9t\u00e9 cl\u00f4tur\u00e9s avec succ\u00e8s. La cl\u00f4ture de ces comptes a permis d’\u00e9conomiser 11,8 millions USD ou 7.000 milliards IDR de fonds publics. Ces r\u00e9sultats ont rendu toutes les parties internes et externes de la BPK plus agressives pour faire \u00e9voluer cette plateforme et encourager l’utilisation plus large de la BDA dans les audits.<\/p>\n\n\n\n

Cadre de mise en \u0153uvre de la BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le d\u00e9cret du Secr\u00e9taire g\u00e9n\u00e9ral de la BPK n\u00b0 206\/K\/X-XIII.2\/8\/2021 sous-tend le grand projet de mise en \u0153uvre et de d\u00e9veloppement de la BIDICS. La figure suivante illustre la nomination et le plan de mise en \u0153uvre des BIDICS dans le cadre de la BPK (2021a).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ce sch\u00e9ma indique que la BIDICS est un dispositif permettant d’effectuer trois types d’analyse : descriptive, diagnostique et de pr\u00e9diction des risques. Ces trois analyses peuvent d\u00e9montrer un sch\u00e9ma \u00e0 partir de l’ensemble des donn\u00e9es existantes. Les auditeurs peuvent utiliser ces r\u00e9sultats pour faciliter les inspections.<\/p>\n\n\n\n

Deux activit\u00e9s sont li\u00e9es dans l’application de la BIDICS, \u00e0 savoir les activit\u00e9s exploratoires et les activit\u00e9s de confirmation. Les activit\u00e9s exploratoires visent \u00e0 trouver des indices ou des signaux d’une anomalie, d’une irr\u00e9gularit\u00e9 ou d’un mod\u00e8le d’\u00e9v\u00e9nements. Les informations obtenues par les activit\u00e9s exploratoires sont ensuite suivies d’une proc\u00e9dure de confirmation afin de s’assurer que les r\u00e9sultats des activit\u00e9s exploratoires sont suffisants pour devenir des \u00e9l\u00e9ments probants exacts, pertinents et comp\u00e9tents. Ces deux activit\u00e9s constituent la combinaison parfaite pour permettre \u00e0 l’auditeur de r\u00e9aliser l’audit.<\/p>\n\n\n\n

L’application de la BIDICS repose sur une approche ax\u00e9e sur les objectifs. Dans la pratique, les auditeurs utilisent la BIDISC lorsqu’une question se pose. Ces questions sont soumises \u00e0 l’\u00e9quipe du laboratoire BIDICS pour discuter du besoin d’auditeurs et de la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es pour r\u00e9pondre \u00e0 ces questions.<\/p>\n\n\n\n

Le niveau de r\u00e9ussite des r\u00e9ponses aux questions des auditeurs d\u00e9pend de la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es dans la base de donn\u00e9es BIDICS. C’est dans ce contexte que la BIDICS applique le principe de \u00ab Collectability Over Validity \u00bb. Ce principe met l’accent sur la collecte d’un maximum de donn\u00e9es avant leur validation par l’\u00e9quipe du laboratoire lorsque les donn\u00e9es seront utilis\u00e9es. Ce principe permet \u00e0 la BIDICS de disposer d’une gamme \u00e9tendue et diversifi\u00e9e de donn\u00e9es pouvant r\u00e9pondre aux besoins des auditeurs.<\/p>\n\n\n\n

Lorsque les donn\u00e9es requises par l’auditeur ne sont pas disponibles, les conditions sont diff\u00e9rentes. L’\u00e9quipe de travail de la BIDICS effectuera une recherche de donn\u00e9es connexes afin que cette lacune permette \u00e0 la BIDICS de se d\u00e9velopper de mani\u00e8re encore plus importante. On peut conclure que la BIDICS a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e \u00e0 partir d’une question qui n’a pas de r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n

Sur la base du rapport de d\u00e9veloppement des BIDICS (2021), BPK utilise une m\u00e9thode de mesure des performances appel\u00e9e “North Star Metric” (m\u00e9trique de l’\u00e9toile polaire). Cette m\u00e9thode permet \u00e0 la BIDICS de se d\u00e9velopper rapidement et sans limites. La mesure de la performance des BIDICS d\u00e9pend fortement du nombre de questions auxquelles les auditeurs r\u00e9pondent gr\u00e2ce au mod\u00e8le analytique de la plateforme. De plus, la m\u00e9trique de l’\u00e9toile polaire favorisera le d\u00e9veloppement d’autres m\u00e9triques, \u00e0 savoir (1) la croissance des donn\u00e9es collect\u00e9es, (2) la croissance des donn\u00e9es connect\u00e9es, (3) la croissance du nombre de mod\u00e8les analytiques pr\u00e9sent\u00e9s dans le tableau de bord, et (4) la croissance du nombre de mod\u00e8les analytiques utilis\u00e9s dans les applications line-of-business.<\/p>\n\n\n\n

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Architecture BIDICS<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La BIDICS effectue une analyse des donn\u00e9es volumineuses (big data), qui pr\u00e9sentent des variations tr\u00e8s diverses. La BIDICS peut analyser des donn\u00e9es structur\u00e9es, semi-structur\u00e9es et m\u00eame non structur\u00e9es. Chacun de ces types de donn\u00e9es est couramment per\u00e7u par les auditeurs lors de la r\u00e9alisation d’audits. Cependant, toutes les donn\u00e9es per\u00e7ues ne peuvent pas \u00eatre examin\u00e9es directement. C’est pour cette raison que la BIDICS jouent un r\u00f4le important.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es structur\u00e9es sont les plus faciles \u00e0 traiter car elles se pr\u00e9sentent sous la forme d’un tableau avec des lignes et des colonnes. Les donn\u00e9es non structur\u00e9es sont des textes, des images, des sons ou des vid\u00e9os, et n’ont donc pas de structure claire. La combinaison de ces donn\u00e9es est appel\u00e9e donn\u00e9es semi-structur\u00e9es. Des exemples de donn\u00e9es semi-structur\u00e9es sont les donn\u00e9es sous forme de fichiers JavaScript Object Notation (JSON), de fichiers Extensible Markup Language (XML) ou de fichiers HyperText Markup Language (HTML) obtenus \u00e0 partir de sites web gouvernementaux ou d’autres organisations. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es structur\u00e9es sont trait\u00e9es par lots par un moteur analytique, tandis que les donn\u00e9es non structur\u00e9es sont trait\u00e9es par flux. Ce moteur analytique effectue ensuite des analyses appuy\u00e9es sur des algorithmes statistiques et math\u00e9matiques. Les r\u00e9sultats de l’analyse sont ensuite stock\u00e9s dans le r\u00e9f\u00e9rentiel des r\u00e9sultats analytiques pour \u00eatre affich\u00e9s visuellement dans un tableau de bord ou consomm\u00e9s par des applications couramment utilis\u00e9es par les auditeurs.<\/p>\n\n\n\n

L’application de la BIDICS<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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La BIDICS conna\u00eet actuellement une \u00e9volution tr\u00e8s importante. La BIDICS dispose d\u00e9j\u00e0 d’un tableau de bord d’intelligence qui peut \u00eatre un support pour les auditeurs afin de conna\u00eetre la situation de l’entit\u00e9 audit\u00e9e, tant financi\u00e8re que non financi\u00e8re. L’auditeur peut analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante les donn\u00e9es du tableau de bord disponible et r\u00e9pondre aux questions.<\/p>\n\n\n\n

La BIDICS est accessible via https:\/\/bidics.bpk.go.id\/ \u00e0 l’aide d’un \u00e9cran qui comporte plusieurs menus principaux, \u00e0 savoir la page d’accueil, l’introduction, les activit\u00e9s principales, l’apprentissage, les \u00e9v\u00e9nements et le suivi & l’\u00e9valuation. Chaque menu existant comporte plusieurs sous-menus li\u00e9s \u00e0 l’introduction de la BIDICS au rapport BIDICS. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Cette condition s’explique par l’omnipr\u00e9sence du Big data sur les finances de l’\u00c9tat dans la BIDICS. Comme l’une des conditions pr\u00e9alables pour faciliter le processus analytique, le Big data sur les finances de l’\u00c9tat est \u00e9quip\u00e9 d’un catalogue de donn\u00e9es et met en \u0153uvre des pratiques de gouvernance des donn\u00e9es pour augmenter la fiabilit\u00e9 et la confiance dans l’utilisation optimale des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

En outre, il existe \u00e9galement un laboratoire d’analyse financi\u00e8re de l’\u00c9tat dont la fonction est de d\u00e9velopper des mod\u00e8les analytiques \u00e0 partir de la BIDICS. Ce laboratoire dispose d’une fonction de calcul pour l’utilisateur final, d’un syst\u00e8me permettant de d\u00e9velopper des outils d’automatisation et de faire de l’auto-\u00e9valuation. Ce laboratoire est \u00e9quip\u00e9 de plusieurs stations de travail\/ordinateurs ayant acc\u00e8s \u00e0 un moteur analytique dot\u00e9 d’une puissance de calcul suffisante.<\/p>\n\n\n\n

En 2023, la BIDICS dispose d’un total de 10 clusters de donn\u00e9es analytiques pouvant \u00eatre utilis\u00e9s dans les audits, \u00e0 savoir l’administration centrale, l’administration locale, l’\u00e9conomie globale, les donn\u00e9es par zone, les donn\u00e9es Covid-19, l’assistance sociale et les subventions, les cartes de d\u00e9veloppement national, les LPSE, les donn\u00e9es financi\u00e8res de recherche et le suivi de l’\u00e9valuation institutionnelle. Ces groupes ont leurs sous-groupes, ce qui permet \u00e0 l’auditeur de s\u00e9lectionner plus facilement les donn\u00e9es \u00e0 utiliser.<\/p>\n\n\n\n

Dans le cadre de la BPK, le repr\u00e9sentant de la province de Jambi a utilis\u00e9 la BIDICS pour renforcer les activit\u00e9s d’audit men\u00e9es aupr\u00e8s des gouvernements locaux. Les auditeurs peuvent voir les tendances des d\u00e9penses et des recettes des collectivit\u00e9s locales dans le cadre de la planification de l’audit. En outre, l’auditeur peut \u00e9galement voir le processus d’acquisition de biens et de services et le catalogue \u00e9lectronique de l’entit\u00e9 audit\u00e9e au cours d’une p\u00e9riode donn\u00e9e. Par cons\u00e9quent, l’auditeur peut mesurer le niveau de risque de l’entit\u00e9 audit\u00e9e \u00e0 faible co\u00fbt et en peu de temps.<\/p>\n\n\n\n

Avec la complexit\u00e9 des questions d’audit, la BIDICS continuera \u00e0 se d\u00e9velopper. C’est la raison pour laquelle la BPK collabore avec l’Universit\u00e9 d’Indon\u00e9sie. Pour la BPK, cette collaboration permet de mieux comprendre l’histoire et l’utilisation de la BIDICS. En outre, la BPK a \u00e9galement form\u00e9 en interne des groupes de travail sp\u00e9ciaux dans chaque unit\u00e9 de travail pour d\u00e9velopper la BIDICS.<\/p>\n\n\n\n

Conclusion<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La BPK a tr\u00e8s bien relev\u00e9 les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l’utilisation du big data dans les audits. Apr\u00e8s une longue p\u00e9riode, la BPK a r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9velopper une plateforme d’audit bas\u00e9e sur des donn\u00e9es analytiques appel\u00e9e BIDICS. Aujourd’hui, la plateforme BIDICS dispose d\u00e9j\u00e0 de 10 clusters de donn\u00e9es que les auditeurs peuvent utiliser dans le cadre de leurs examens. \u00c0 l’avenir, la BIDICS sera confront\u00e9e \u00e0 de nombreux d\u00e9fis, \u00e9tant donn\u00e9 les audits de plus en plus complexes men\u00e9s par la BPK. C’est pourquoi il est n\u00e9cessaire de poursuivre le d\u00e9veloppement illimit\u00e9 de la BIDICS afin qu’elle continue \u00e0 \u00eatre utile lors des audits.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’analytique du Big Data (BDA) s’est consid\u00e9rablement d\u00e9velopp\u00e9e ces derni\u00e8res ann\u00e9es. La BDA est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e pour repr\u00e9senter d’immenses quantit\u00e9s de donn\u00e9es, afin que les utilisateurs puissent les analyser plus efficacement et porter des jugements dans le processus d’audit (Saggi et Jain 2018). Par cons\u00e9quent, la communaut\u00e9 mondiale de l’audit s’est form\u00e9e pour mobiliser l’utilisation de la BDA dans l’audit (Appelbaum, Kogan, et Vasarhelyi 2017).\u00a0<\/p>\n","protected":false},"author":24,"featured_media":21850,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[3587],"content-tags":[1832,2037,1829,1879],"country":[2857],"region":[2127],"section":[2133],"coauthors":[3412,3577],"class_list":["post-21860","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q2-2023-fr","content-tags-analyse-des-donnees","content-tags-audit-informatique","content-tags-big-data-fr","content-tags-science-et-technologie","country-indonesia-fr","region-asosai-fr","section-articles-en-vedette"],"acf":[],"yoast_head":"\nBPK Analyse des Big Data (BIDICS): D\u2019une question\u00a0qui n\u2019a pas de r\u00e9ponse - INTOSAI Journal<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/intosaijournal.org\/fr\/journal-entry\/bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"BPK Analyse des Big Data (BIDICS): D\u2019une question\u00a0qui n\u2019a pas de r\u00e9ponse - INTOSAI Journal\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"L'analytique du Big Data (BDA) s'est consid\u00e9rablement d\u00e9velopp\u00e9e ces derni\u00e8res ann\u00e9es. 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