L’intégration des Data Analytics dans les due diligences ouvre de nouveaux horizons, en permettant d’éclairer en un temps record les acheteurs sur les détails intimes de la cible qu’ils convoitent ; à condition d’éviter la bascule dans le « tout data », qui déshumanise et transformerait ces audits cruciaux en commodité.
Audit augmenté, Data Analytics, Intelligence Artificielle… les due diligences n’échappent pas à la mutation profonde induite par la révolution digitale, et accélérée par la crise sanitaire. Apparus il y a quelques années et adoptés massivement aujourd’hui, des outils d’analyse des données permettent de faire évoluer l’approche d’audit, auparavant basée sur une méthode de test d’un échantillon, vers l’analyse de l’intégrité d’un groupe de transactions.
En vérifiant des millions de données en un temps réduit et en identifiant les anomalies immédiatement, ces outils permettent aux due diligences de se rapprocher des exigences de l’audit légal tout en faisant gagner 15 à 30% de temps sur le traitement des données.
L’automatisation croissante des tâches à faible valeur ajoutée offre ainsi mécaniquement plus de bandes passantes à la finesse de l’analyse et à la pertinence de l’interprétation. Si un premier niveau d’automatisation permet l’extraction de ratios et indicateurs multiples à partir de données comptables, le stade supérieur, qui rend possible le traitement d’une masse d’informations extra-comptales, offre un intérêt majeur pour forger des décryptages plus sophistiqués.
Vers une double compétence
Cette composante digitale croissante implique une mutation vers la double compétence des auditeurs, qui seront à la fois capables de jongler avec maestria entre les données fournies par les systèmes d’information et surtout compétents pour les analyser, les trier et les interpréter de manière pertinente pour les besoins du client.
L’inflation des données et la facilité de leur extraction sous des formes diverses rend en effet encore plus cruciale l’intervention de l’intelligence humaine, de l’expertises des femmes et des hommes aux têtes bien faites, capables d’arbitrer, de jauger et de juger de ce qui est utile pour la compréhension de l’histoire de la cible et de la projection de l’acheteur sur les prochains cycles.
Mais il faudra veiller à ne pas se laisser submerger par un « trop-plein » de données brutes créant l’illusion de se suffire à elles-mêmes et dévoyant les due-diligences en commodité « pure et simple ». Une phase d’adaptation sera certainement nécessaire pour vaincre les résistances au changement et s’approprier ces formidables outils d’analyse au service d’un travail de plus en plus qualitatif pour les équipes de « transaction services ».
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