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Les médias sociaux, le web 2.0 et la lutte anti-corruption

dreamstime_8672818Les médias sociaux, le web 2.0 permettent aux simples citoyens de se regrouper et d’avoir accès à de l’information pour la guerre contre la corruption.

La Banque mondiale retient les formes suivantes pour déterminer ce qu’est la corruption:

  • l’Argent noir en dessous de la table;
  • la fraude, falsification des données;
  • l’extorsion;
  • le favoritisme;
  • le détournement.

Selon cette derniere, mille millards de dollars US se perd chaque année en pot de vin dans le monde.

Le site www.tranparancy.org vient de publier un article sur l’utilisation des médias sociaux par les simples citoyens par une communication  plus participative, la possibilité de dénoncer des abus, d’informer :

In the social web, the fight against corruption becomes relevant for all citizens. It provides anyone with an opportunity to voice their concerns and engage in the fight against corruption. This can be done by signing a petition online, by gathering evidence of corrupt activities, or by blowing the whistle anonymously. In giving voice to unfiltered observations and sharing of information, blogs can play an important role for making governments, public institutions and corporations more accountable. A powerful example is the one from J. N. Jayashree from India, who started a blog to protect her husband – a whistleblower. Through the worldwide internet these voices suddenly become public making it more difficult for leaders to ignore them. As Irene Khan, Secretary General of Amnesty International said, the best tool to fight corruption is an empowered citizen.

L’internet est un incontournable et les gouvernements se doivent de rendre l’internet accessible partout sur leur territoire.  Quoique au Canada, l’internet est dispendieux, imaginez dans les pays en voie de développement. Michelle Blanc a d’ailleurs  écrit un article à ce sujet:Le Canada est le tiers monde des technos usager.

Toujours selon “Transparency International” Les médias sociaux transforment la lutte à la corruption en:

1)Collaborative and crowd-based. Activists, victims and small groups working on the same issue can link up more easily, and gather in a bigger anti-corruption movement. The dream is the old metaphor of the many little fish that eat the big fish.

Crowdsourcing as a tactic can be an option for using collective power. For example when looking at datasets made available under the umbrella of transparency or interpreting data collectively, or for community-based or citizen journalism, as reflected by the NY Times and the People, Spaces, Deliberations-Blog.

2) De-centralised. De-centralised action and new forms of organisation will be developed where necessary. Global protests were initiated after elections in Iran or Moldova, as well as on 4 February 2008 under the motto “A Million Voices Against FARC” via Facebook. The Facebook Revolution in Egypt is another well-known example for de-centralised organisation.

Particularly under restrictive regimes – where civil society is challenged when organising itself – social media can be used to organise, meet virtually and work together to overcome boundaries without sharing a physical space. Google maps can be used as a great tool to track and plan actions.

3) Empowering. Social media can empower people that want to change things. It becomes bottom-up by giving voice to the people affected most. By contributing their experience, easily done via blogs, twitter, or a wiki, they can become part of the movement and give faces to the issues. Through the internet these voices become public, making it more difficult for leaders held accountable to ignore them.

Le 9 décembre est la journée internationale anti-corruption.

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Loi de Benford et la détection de la fraude

La Loi de Benford en mathématique touche la répartition du premier chiffre d’une suite de données statistiques ( peu importe la source)  ie la fréquence d’apparition du chiffre 1,2,3,4 …etc comme premier chiffre d’un nombre.

Voici la fréquence d’apparition des chiffres:

  • 1 30.1%;
  • 2     17.6%;
  • 3     12.5%;
  • 4     9.7%;
  • 5    7.9%;
  • 6      6.7%;
  • 7     5.8%;
  • 8     5.1%;
  • 9     4.6%.

On pourrait penser que le chiffre 1 devrait apparaître dans 11% des cas, le chiffre 2 aussi, le chiffre  3 aussi…etc., mais ce n’est pas le cas.

Selon Wikipedia :
Cette distribution aurait été découverte une première fois en 1881 par Simon Newcomb, un astronome américain, après qu’il se fut aperçu de l’usure (et donc de l’utilisation) préférentielle des premières pages des tables de logarithmes (alors compilées dans des ouvrages). Frank Benford, aux alentours de 1938, remarqua à son tour cette usure inégale, crut être le premier à formuler cette loi qui porte indûment son  nom aujourd’hui et arriva aux même résultats après avoir répertorié des dizaines de milliers de données (longueurs de fleuves, cours de la bourse, etc).”

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On utilise cette loi , entre-autre, lors de  l’analyse des données pour détecter une fraude. On analyse la répartition du premier chiffre de données  ( montant des chèques émis,  factures des fournisseurs, montant des remboursements de dépenses aux employés …etc) et on regarde la répartition. Si les chiffres ont été manipulés, la répartition ne suivra pas la loi de Benford. Nous avons donc, un endroit à fouiller plus attentivement.

Revenu Canada est aussi à la recherche de fraudeurs.

““Benford’s Law is a useful initial risk-assessment tool, however, it is never used in reassessments or in support of reassessments, which are done based on facts and tax law,” said spokesman Philippe Brideau.

dreamstime_59974761While the CRA won’t say exactly how it employs Benford’s Law, the agency has shown interest in using it to analyse corporate tax returns, says Mark Nigrini, a College of New Jersey professor and the leading expert on Benford-based tax auditing.

Two years ago, Nigrini spoke to the CRA’s research division about his research and encouraged them to put the simple but effective technique to use in the field. “They need to use all the new tools at their disposal,” he says. “It should be one of your tests, of many.”

Benford’s Law is most effective at determining what sort of tax information is more prone to errors or fraud and how to deploy auditors.

Nigrini says analysis of U.S. tax returns shows deductions for mortgage payments tend to follow Benford’s Law closely, but claims for charitable contributions tend to be “very messy” when sorted by their leading digits.

“When people invent fraudulent numbers, they tend to avoid numbers that two of the same digit following each other — for example 155 or 773,” says Nigrini, who helps Ottawa-based CaseWare IDEA develops statistics software based in part on Benford’s Law. ”  Source: Canadian Money Advisor.

Personnellement ,je dirais que les techniques statistiques utilisées par le fisc doivent être beaucoup plus sophistiquées telles que les analyses factorielles et analyses discriminantes.  On parle peu de leurs techniques de détection de la fraude mais on ne réinventera pas la roue. Il y a surement de la modélisation, des statistiques avancées …etc.


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