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La conformité en matière de développement durable grâce à l'IA transforme la manière dont les entreprises américaines gèrent le reporting, les données climatiques, la gouvernance et les risques. De nombreuses équipes ont désormais recours à l'IA pour examiner des documents, organiser les données des fournisseurs, comparer les informations publiées et préparer des premières ébauches. Cependant, l'IA ne peut se substituer au jugement professionnel indispensable à une conformité crédible.
La question de la conformité en matière de développement durable dans le domaine de l'IA soulève également un problème pratique pour les responsables du développement durable. L'IA va-t-elle se substituer aux tâches de conformité, ou va-t-elle renforcer la valeur ajoutée des professionnels qualifiés ? Dans la pratique, l'IA peut permettre d'accélérer les processus de travail. Cependant, les humains restent indispensables pour définir les enjeux significatifs, vérifier les données, gérer les risques et expliquer les décisions à la direction.
Pourquoi l'IA fait son entrée dans le domaine de la conformité
La mise en conformité en matière de développement durable est devenue plus complexe, car les entreprises collectent des données provenant de nombreux services. Les services financiers, les achats, les opérations, le service juridique, les ressources humaines et les fournisseurs détiennent tous des informations importantes. Par conséquent, les équipes chargées du développement durable ont besoin de meilleurs systèmes pour relier ces données aux besoins en matière de reporting.
Dans le même temps, le paysage de la divulgation aux États-Unis ne cesse d'évoluer. Le La SEC a proposé d'abroger ses règles de 2024 relatives à la publication d'informations liées au climat le 29 mai 2026. Cependant, les entreprises restent soumises à la pression des réglementations étatiques, des investisseurs, des clients, des prêteurs et des marchés mondiaux. En Californie, La loi SB253 impose aux grandes entreprises basées aux États-Unis et exerçant leurs activités en Californie de déclarer leurs émissions de scope 1 et de scope 2 à partir de 2026, et leurs émissions de scope 3 à partir de 2027.
Par conséquent, l'IA ne doit pas être considérée comme un raccourci. Les entreprises ont besoin d'une gouvernance, d'un contrôle des sources et d'une vérification humaine. Sans cela, les résultats automatisés risquent de donner lieu à des affirmations peu fondées, à une documentation de mauvaise qualité ou à des rapports inexacts.
Ce que l'IA peut faciliter
L'IA peut aider les équipes chargées du développement durable à accomplir des tâches répétitives et chronophages. Elle peut, par exemple, synthétiser les questionnaires destinés aux fournisseurs, comparer les rapports de développement durable, identifier les champs de données manquants et organiser les données relatives aux émissions. De plus, elle peut aider les équipes à préparer des premières ébauches en vue d'un examen interne.
Cependant, l'IA fonctionne mieux lorsque les équipes lui fournissent des règles claires. L' Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST soutient cette approche, car elle aide les organisations à gérer les risques liés à l'IA et à promouvoir une utilisation fiable. Par conséquent, un professionnel de la durabilité devrait définir le périmètre de reporting, la hiérarchie des sources, le processus de validation et les étapes de vérification avant d'utiliser l'IA dans le cadre des activités de conformité.
Par exemple, un fabricant américain qui prépare un rapport sur les gaz à effet de serre peut recourir à l'IA pour analyser les données des services publics, les dossiers des fournisseurs et les politiques internes. Cependant, l'équipe a toujours besoin d'un professionnel qualifié pour valider les hypothèses relatives aux scopes 1, 2 et 3. Cette même personne doit également vérifier les méthodes de calcul, la qualité des données et l'état de préparation de la vérification.
Le cadre A.I.M. pour une utilisation responsable
Les entreprises peuvent utiliser un cadre A.I.M. simple pour gérer l'IA de manière responsable.
Précision : Les équipes doivent vérifier chaque résultat généré par l'IA par rapport aux sources de données approuvées. Elles doivent également consigner les hypothèses, les méthodes de calcul et les dates de révision.
Intégration : L'IA doit s'intégrer aux processus de conformité existants. Par conséquent, les équipes chargées du développement durable, des finances, des achats, des affaires juridiques et de la gestion des risques doivent s'accorder sur la responsabilité de chaque donnée.
Suivi : L'utilisation de l'IA doit se poursuivre après le premier rapport. Les équipes doivent examiner régulièrement les instructions, les résultats, les erreurs et les validations. Elles doivent également mettre à jour les contrôles lorsque les règles, les normes ou les activités de l'entreprise changent.
Ce cadre aide les entreprises à éviter une erreur courante. L'IA peut donner l'impression que des données peu fiables sont fiables. Cependant, elle ne peut pas transformer des informations incomplètes en informations crédibles.
Pourquoi la connaissance des normes reste-t-elle importante ?
L'expertise humaine reste indispensable, car le respect des principes de durabilité repose sur l'interprétation. L'IA peut classer les informations, mais elle ne peut pas déterminer ce qui importe aux investisseurs, aux régulateurs, aux clients, aux employés ou aux communautés. Elle ne peut pas non plus assumer la responsabilité des déclarations publiques.
De plus, les cadres de reporting ont des objectifs différents. Normes GRI aider les organisations à rendre compte de leur impact sur l'économie, l'environnement et les personnes. Normes SASB aider les entreprises à communiquer sur les risques et les opportunités liés au développement durable susceptibles d'influencer leurs flux de trésorerie, leur accès au financement ou leur coût du capital. De plus, IFRS S1 et IFRS S2 mettre l'accent sur les informations financières liées au développement durable et les informations liées au climat destinées aux marchés des capitaux.
Par conséquent, les professionnels doivent comprendre l'objectif de chaque référentiel. Ils doivent également savoir dans quels cas une information doit faire l'objet d'un examen juridique, d'un contrôle de conformité ou d'une attention particulière de la part du conseil d'administration.
Le défi de l'assurance
Si l'IA peut faciliter la production de rapports, l'assurance pose des exigences plus strictes. Les prestataires d'assurance ont besoin de preuves claires, de données traçables et de contrôles documentés. Les entreprises doivent donc conserver des registres qui montrent comment elles ont collecté, examiné et approuvé les informations relatives au développement durable.
ISSA 5000 renforce cet argument, car elle établit une norme mondiale pour les missions d'assurance en matière de développement durable, couvrant différents domaines et cadres de référence. Cela revêt une importance particulière, car les entreprises ont de plus en plus besoin d'informations sur le développement durable auxquelles les utilisateurs peuvent se fier.
C'est pourquoi les équipes devraient mettre en place une piste d'audit avant de publier leurs déclarations. Elles devraient conserver les fichiers sources, les enregistrements des demandes, les notes de révision, les validations et les dossiers de preuves finaux. Cette pratique permet de réduire les risques et de garantir une plus grande fiabilité des rapports.
Qui devrait acquérir ces compétences ?
Ce sujet est important pour responsables du développement durable, consultants, pistes de reporting, professionnels de la finance, équipes chargées de la gestion des risqueset cadres qui travaillent avec des données relatives au développement durable. C'est également important pour les professionnels qui souhaitent passer d'un rôle de simple soutien à l'élaboration de rapports à un rôle de direction stratégique.
Tout d'abord, ils doivent posséder des compétences en matière de données afin de pouvoir évaluer la qualité et les limites des informations relatives au développement durable. Ensuite, ils doivent maîtriser les techniques de reporting afin de pouvoir mettre en adéquation les données de l'entreprise avec les normes et les attentes des parties prenantes. De plus, ils doivent disposer de compétences en matière de gouvernance de l'IA afin de pouvoir protéger les informations sensibles, remettre en question les résultats et éviter les affirmations non fondées.
Par conséquent, l'IA ne suffira pas à elle seule à garantir le respect des normes de développement durable. Elle récompensera plutôt les professionnels capables d'allier technologie, expertise en matière de reporting et sens des affaires.
Préparez-vous à la prochaine évolution en matière de conformité
La conformité en matière de développement durable dans le domaine de l'IA continuera de transformer le monde de l'entreprise aux États-Unis. Cependant, les entreprises les plus performantes ne se contenteront pas de s'appuyer sur des outils. Elles investiront dans des personnes capables de piloter l'IA, d'analyser les données et de faire le lien entre le développement durable et la valeur commerciale.
Le Programme des praticiens certifiés en matière de développement durable - édition avancée aide les professionnels américains à acquérir les compétences pratiques nécessaires pour s'adapter à cette évolution. Les participants approfondissent leurs connaissances en matière de stratégie de développement durable, d'exigences en matière de reporting, de défis liés au climat, d'engagement des parties prenantes et de prise de décision responsable.
La conformité en matière de durabilité dans le domaine de l'IA ne constitue pas une menace pour les dirigeants expérimentés. Au contraire, elle offre de nouvelles opportunités. Les professionnels qui acquièrent dès maintenant les compétences adéquates peuvent aider leurs organisations à progresser plus rapidement, à réduire les risques et à diriger en toute confiance.
