LA COMPÉTENCE DE L'AUDITEUR COMPTABLE VUE PAR LES EXPERTS COMPTABLES

International audienceCet article aborde la problématique de mesure de la notion de compétence dans le domaine de l'audit comptable. Un examen du processus de son apprentissage permet de discuter à propos de son impact sur l'audit. Pour statuer, cet article se base sur les résultats d'une étude qualitative menée auprès de 20 experts comptables tunisiens chefs de cabinets d'expertise comptable et d'audit. La compétence de l'auditeur comptable est liée à l'accomplissement de missions compliquées. Le degré de structuration du cabinet peut favoriser ou freiner le développement de la compétence de l'auditeur. Le chiffre d'affaire, l'effectif et la qualité de l'organisation du cabinet peuvent constituer des mesures fiables de la compétence de son propriétaire individuel ou des associés

LA COMPÉTENCE DE L'AUDITEUR COMPTABLE VUE PAR LES EXPERTS COMPTABLES

Cet article aborde la problématique de mesure de la notion de compétence dans le domaine de l'audit comptable. Un examen du processus de son apprentissage permet de discuter à propos de son impact sur l'audit. Pour statuer, cet article se base sur les résultats d'une étude qualitative menée auprès de 20 experts comptables tunisiens chefs de cabinets d'expertise comptable et d'audit. La compétence de l'auditeur comptable est liée à l'accomplissement de missions compliquées. Le degré de structuration du cabinet peut favoriser ou freiner le développement de la compétence de l'auditeur. Le chiffre d'affaire, l'effectif et la qualité de l'organisation du cabinet peuvent constituer des mesures fiables de la compétence de son propriétaire individuel ou des associés.Audit; Compétence; Approche comportementale; Approche cognitive; Théorie d'acquisition des skills; Décision; Jugement; Difficultés comptables

Critical Analysis of Internal Audit Independence: International Literature

This article provides an analysis of internal auditor independence framework by proposing and comparing the thesis of independence as a social construct and its antithesis as a myth. Extensive reviews of empirical research allow us to evaluate the key levers of audit committees, and the conditions of effectiveness of these bodies. Independence of the internal auditor is described as essential to sit his assessments. However, his position as an employee, with a subordination agreement with an employer, may affect his own judgment. Such a conflict threatens the independence of the internal auditor through its programming independence, investigation and / or reports. An "optimal" level of independence is built. It is clear that an independent audit committee, accessible and / or competent often contributes to the preservation of the independence of the internal auditor. The ambiguity of roles between assurance and consulting, not recognized as such by internal auditors may impair independence. The limitations and possible extensions of this line of research are discussed.This article provides an analysis of internal auditor independence framework by proposing and comparing the thesis of independence as a social construct and its antithesis as a myth. Extensive reviews of empirical research allow us to evaluate the key levers of audit committees, and the conditions of effectiveness of these bodies. Independence of the internal auditor is described as essential to sit his assessments. However, his position as an employee, with a subordination agreement with an employer, may affect his own judgment. Such a conflict threatens the independence of the internal auditor through its programming independence, investigation and / or reports. An "optimal" level of independence is built. It is clear that an independent audit committee, accessible and / or competent often contributes to the preservation of the independence of the internal auditor. The ambiguity of roles between assurance and consulting, not recognized as such by internal auditors may impair independence. The limitations and possible extensions of this line of research are discussed

Le rapport portant sur les éléments du contrôle interne: aller au-delà du reporting réglementaire et analyser les discours

AbstractThis article investigates the internal control information inserted in management report through an analysis of contents of reports prepared by the presidents of the main Tunisians companies listed in the stock exchange. The absence of precision on the contents and the character places the transmitter in front of a freedom of action and invites us to question about the rigo of this information in financial transparency. Our research highlights the descriptive vision of reports anchored in particularly by procedures of approval and follow-up of the risks. A particular accent is put on the corporate governance and its mechanisms

Density estimation with ensembles of randomized poly-trees

International audienceIn this work we explore the Perturb and Combine idea celebrated in supervised learning in the context of probability density estimation in high-dimensional spaces. We propose a new family of unsupervised learning methods of mixtures of large ensembles of randomly generated poly-trees. The specific feature of these methods is their scalability to very large numbers of variables and training instances. We explore various variants of these methods empirically on a set of discrete test problems of growing complexity

Effects of pomegranate juice supplementation on oxidative stress biomarkers following weightlifting exercise

The aim of this study was to test the hypothesis that pomegranate juice supplementation would blunt acute and delayed oxidative stress responses after a weightlifting training session. Nine elite weightlifters (21.0 ±1 years) performed two Olympic-Weightlifting sessions after ingesting either the placebo or pomegranate juice supplements. Venous blood samples were collected at rest and 3 min and 48 h after each session. Compared to the placebo condition, pomegranate juice supplementation attenuated the increase in malondialdehyde (-12.5%; p < 0.01) and enhanced the enzymatic (+8.6% for catalase and +6.8% for glutathione peroxidase; p < 0.05) and non-enzymatic (+12.6% for uric acid and +5.7% for total bilirubin; p < 0.01) antioxidant responses shortly (3 min) after completion of the training session. Additionally, during the 48 h recovery period, pomegranate juice supplementation accelerated (p < 0.05) the recovery kinetics of the malondialdehyde (5.6%) and the enzymatic antioxidant defenses compared to the placebo condition (9 to 10%). In conclusion, supplementation with pomegranate juice has the potential to attenuate oxidative stress by enhancing antioxidant responses assessed acutely and up to 48 h following an intensive weightlifting training session. Therefore, elite weightlifters might benefit from blunted oxidative stress responses following intensive weightlifting sessions, which could have implications for recovery between training sessions

Modèles Graphiques Probabilistes pour l'Estimation de Densité en grande dimension : applications du principe Perturb & Combine pour les mélanges d'arbres

The dimensionality of current applications increases which makes the density estimation a difficult task. Indeed, the needed number of parameters to make estimation grows exponentially with respect to the dimension of the problem. Probabilistic graphical models can be used to solve this problem by providing a factorization of the joint distribution, but they suffer from a problem of scalability. The problem of high dimensional spaces is accentuated by the number of observations used to perform density estimation witch is not increased in the same proportions, and even remains extremely law in some applications. Factorization of the joint distribution is not sufficient to perform good density estimation with sparse data. The Perturb and Combine framework, first explored in classification, provide solutions for such problems. In this work, we explore and propose a generic algorithm for density estimation by applying the Perturb and Combine principle to a reduced family of simple probabilistic graphical models. These tree structures we proposed to use can be "manipulated" with at worst a quadratic complexity. Several variants of this algorithm are proposed by exploiting the Perturb and Combine principle according to two levels: perturbation of the tree generating procedure and perturbation of the learning dataset. Our initial approaches are conclusive regarding the quality of approximation, with a quadratic computational complexity, still insufficient in high dimensional spaces. Our second contribution concerns therefore a new application of the Perturb and Combine principle, which allows attending almost quasi-linear computational complexity, for the same quality of approximation.Dans les applications actuelles, le nombre de variables continue d'augmenter, ce qui rend difficile l'estimation de densité. En effet, le nombre de paramètres nécessaire pour l'estimation croit exponentiellement par rapport à la dimension du problème. Les modèles graphiques probabilistes fournissent une aide non négligeable pour lutter contre ce problème en fournissant une factorisation de la loi jointe mais souffrent d'un problème de passage à l'échelle. Le problème de grande dimension s'accentue du fait que le nombre d'observations avec lequel on effectue l'estimation de densité n'augmente pas dans les mêmes proportions, et reste même extrêmement faible dans certains domaines d'applications. La factorisation de la loi jointe s'avère non suffisante pour effectuer une estimation de densité de qualité lorsqu'il y a très peu de données. Le principe du Perturb & Combine, initialement appliqué en classification, permet de lutter contre ce genre de problèmes. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons un algorithme générique d'estimation de densité en appliquant le principe du Perturb et Combine à une famille de modèles graphiques probabilistes "simples" , les structures arborescentes "manipulables" avec une complexité au pire quadratique. Plusieurs variantes de cet algorithme sont proposées en exploitant à deux niveaux le principe de perturbation: perturbation de la génération des modèles simples et perturbation des données d'apprentissage. Les expérimentations effectuées lors de ce travail montrent que nos premières approches sont concluantes en ce qui concerne la qualité d'approximation, pour une complexité algorithmique quadratique encore insuffisante en grande dimension. Notre seconde contribution concerne donc une nouvelle application du principe de perturbation, permettant d'arriver à une complexité algorithmique proche du quasi-linéaire pour une même qualité d'approximation

Estimation de densité par ensemble aléatoire de poly-arbres

peer reviewedLa notion de mélange de modèles simples aléatoires est de plus en plus utilisée et avec succès dans la littérature de l’apprentissage supervisé ces dernières années. Parmi les avantages de ces méthodes, citons l’amélioration du passage à l’échelle des algorithmes d’apprentissage grâce à leur aspect aléatoire et l’amélioration de l’exactitude de la prédiction des modèles induits grâce à une flexibilité plus élevée en ce qui concerne le compromis biais/variance. Dans le présent travail, nous proposons d’explorer cette idée dans le contexte de l’estimation de la densité. Nous proposons une nouvelle famille de méthodes d’apprentissage non-supervisé à base de mélange de grands ensembles aléatoires de poly-arbres. La caractéristique spécifique de ces méthodes est leur passage à l’échelle, aussi bien en terme de nombre de variables que de données à traiter. Cette étude, exploratoire, compare empiriquement ces méthodes sur un ensemble de problèmes de test discrets de taille et de complexité croissantes et ouvre de nombreuses perspectives auxquelles nous prévoyons de nous intéresser

High-dimensional probability density estimation with randomized ensembles of tree structured bayesian networks

peer reviewe