Comment la data accompagne les entreprises dans leur reporting ESG
La responsabilité sociétale des entreprises (RSE) est un sujet de plus en plus important pour les citoyens et les organisations. Une nouvelle directive européenne a renforcé en 2024 les obligations de reporting sur ces sujets majeurs. Cela concerne la CSRD (Corporate Sustainability Reporting DirectiveQu'est-ce que la CSRD ? La Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) est une directive européenne qui vise à harmoniser la publication d'informations en matière de durabilité par les entreprises. Elle remplace la NFRD (Non-Financial Reporting Directive) et touche environ 50 000 entreprises... More).
Le règlement délégué (UE) 2023/2772, complété par 300 pages d’annexes, précise le contenu des rapports à publier à partir de 2025.
La CSRD représente un défi important et complexe pour les entreprises. Elles doivent mettre en place des processus et des systèmes de reporting adaptés. Le volume de données à inclure est considérable : environ 1 200 data points, souvent éparpillés à travers les différents départements de l’entreprise.
Dans cet article, nous partageons notre vision de ce challenge. Nous vous expliquons comment la data et l’IA deviennent des alliées précieuses pour ce nouveau reporting ESG.
CSRD : contexte et cadre réglementaire
La CSRD vise à renforcer les exigences de reporting extra-financier. Elle fait suite à la norme NFRD (Non-Financial Reporting Directive) déjà en place. Le nouveau reporting sera plus complet, plus transparent, plus standardisé et surtout obligatoire.
Il s’agit d’un reporting annuel, composé d’un grand nombre de data points. Il devra être adressé pour contrôle à un commissaire aux comptes ou à un organisme tiers indépendant.
Qui est concerné par la CSRD ?
La CSRD concerne les entreprises de plus de 500 employés. Elle s’applique aussi aux entreprises de taille intermédiaire (ETI) dont le bilan dépasse 20 millions d’euros, ou dont le CA dépasse 50 millions d’euros.
La double matérialité : un principe clé de la CSRD
Jusqu’alors, les bilans reposaient sur la simple matérialité. La directive CSRD instaure désormais le principe de double matérialité, qui combine deux dimensions :
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La matérialité financière (ou simple matérialité). C’est l’impact de l’environnement économique, social et naturel sur les performances de l’entreprise.
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La matérialité d’impact. Elle est l’impact des activités de l’entreprise sur son environnement économique, social et naturel.
Quelles informations les entreprises doivent-elles reporter ?
Les ESRS (European Sustainability Reporting Standards) définissent les éléments à inclure dans les rapports de développement durable. Cette standardisation facilite la comparaison des impacts, des risques et des opportunités de chaque acteur en matière d’ESG (Environnement, Social, Gouvernance). Elle couvre notamment :
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le changement climatique,
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la pollution,
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la biodiversité,
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l’économie circulaire,
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les conditions de travail sur toute la chaîne de valeur,
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et la conduite des affaires.
Pourquoi la data et l’IA sont des alliées pour répondre aux exigences de la CSRD
Collecte, intégration et traitement des données
Un des principaux défis de cette réglementation tient au volume de données à collecter, traiter et analyser. Certaines informations existent déjà dans les documents de l’entreprise. Elles impliquent toutefois la collaboration de tous les services : RH, comptabilité, finance, supply chain. D’autres KPI sont partiellement disponibles : déjà suivis, mais à reporter sur un périmètre différent, donc à compléter. Enfin, certaines données seront entièrement nouvelles et nécessiteront davantage de travail et de réflexion.
Mettre en place des flux automatisés pour regrouper ces informations permet de gagner un temps précieux. Une fois centralisées, les données devront aussi être exploitables. Les fichiers collectés seront de formats très hétérogènes : textes, images, tableaux, bases de données. Il faudra donc les nettoyer, les standardiser, et idéalement les héberger dans un emplacement unique et accessible.
Répondre aux questions narratives grâce à l’IA générative
C’est à cette étape que l’IA générativeQu'est-ce que l'IA Générative ? L'IA Générative est une sous-branche de l'IA. Elle se concentre sur la création de nouveaux contenus (textes, images, vidéos...) à partir des données d'entraînement. Les modèles d'IA générative sont capables de générer de nouvelles données similaires aux données sur l... More, utilisée intelligemment, devient un atout considérable. En alimentant un modèle de langage (LLMQu'est-ce qu'un Large Language Model (LLM) ? Si vous avez testé des outils d'IA conversationnelle récemment, alors vous avez directement interagi avec ce qu'on appelle un Large Language Model. Derrière ce terme se cache une réalité technologique fascinante. Concrètement, il s'agit d'un système d'int... More) avec les documents de l’entreprise, il devient possible de synthétiser et d’analyser automatiquement les informations pertinentes. Les LLM excellent dans la synthèse d’informations et la réponse à des questions, y compris en plusieurs langues.
Près de 60 % des données à rapporter sont narratives. L’IA générative peut donc considérablement accélérer le processus de reporting, en automatisant la synthèse des informations et la rédaction des réponses. Elle représente ainsi un outil puissant pour préparer les rapports requis par la CSRD.
Assurer la fiabilité et la traçabilité des données
La fiabilité et la traçabilité des données seront des points clés de la CSRD, car les reportings seront audités par des commissaires aux comptes. Les données présentées devront donc être fiables, et leur traçabilité garantie.
Assurer cette fiabilité implique plusieurs mesures clés :
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Collecte rigoureuse : des processus de collecte fiables et bien documentés, garantissant la pertinence des informations recueillies.
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Validation des données : une vérification minutieuse pour détecter erreurs et incohérences.
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Standardisation : des formats et normes uniformisés, pour garantir cohérence et comparabilité.
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Documentation adéquate : une traçabilité complète de la source, de la méthode de collecte et des traitements appliqués.
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Sécurité des données : des mesures robustes pour protéger les données contre les accès non autorisés, les altérations ou les pertes.
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Audit régulier : des contrôles réguliers pour garantir l’intégrité des données dans le temps et corriger les éventuelles anomalies.
Les solutions basées sur l’IA peuvent assurer une traçabilité complète des données. Elles réduisent aussi le risque d’erreurs humaines en automatisant la collecte et les réponses associées. Associées à des processus de validation humaine, ces solutions renforcent la fiabilité des rapports ESG. Elles inspirent ainsi confiance aux parties prenantes.
En conclusion
La CSRD marque un tournant majeur dans les obligations de reporting RSE des entreprises. Cette réglementation complexe impose des défis considérables : collecte, intégration, traitement et reporting des données ESG. La convergence de la data et de l’intelligence artificielle offre toutefois des solutions prometteuses. En automatisant la collecte et l’analyse des données, en améliorant leur fiabilité et leur traçabilité, et en générant des réponses narratives précises grâce à l’IA générative, les entreprises peuvent se conformer aux exigences de la CSRD de manière efficace.
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