L'IA ne permettra pas de redresser les équipes faibles

Le reporting de développement durable basé sur l'IA semble être le raccourci dont rêvent toutes les entreprises débordées. Il promet des ébauches plus rapides, des vérifications des lacunes plus précises, de meilleurs flux de travail et moins de surprises de dernière minute dans les rapports.

Cependant, l'IA ne peut pas redresser les équipes faibles.

Elle permet de traiter rapidement les informations, d'organiser les documents et de faciliter la rédaction des mentions d'information. Elle ne peut toutefois pas se substituer à des professionnels qualifiés qui maîtrisent la qualité des données, les limites du reporting, les informations relatives aux fournisseurs et les risques opérationnels. En effet, lorsqu'une équipe manque de structure, le recours à l'IA pour le reporting en matière de développement durable peut donner l'impression que des processus déficients sont plus aboutis qu'ils ne le sont en réalité.

C'est là que le risque commence.

Pourquoi les rapports de développement durable basés sur l'IA ont le vent en poupe

Les exigences en matière de reporting de développement durable se sont accrues pour les entreprises américaines. Les équipes doivent mettre en relation les données issues des services financiers, juridiques, opérationnels, des achats, des installations et des fournisseurs. Elles doivent également présenter les risques, les progrès, les objectifs et les contrôles de manière à gagner la confiance des dirigeants.

Cela explique pourquoi de nouveaux outils font leur apparition sur le marché. Workiva a récemment lancé son Agent chargé de la communication en matière de développement durable, qui vise à aider les équipes à interpréter les obligations de reporting, à identifier les lacunes et à rédiger les informations à publier au sein d'une plateforme réglementée. Ce type d'outil peut aider les entreprises confrontées à des obligations de reporting complexes et à des délais internes serrés.

Dans le même temps, les attentes en matière de reporting ne cessent de s'accroître. IFRS S1 définit les exigences générales applicables aux informations financières relatives au développement durable. Normes GRI aider les organisations à rendre compte de leurs impacts de manière structurée et comparable. Aux États-Unis, la Californie… Programme de déclaration des émissions de gaz à effet de serre des entreprises, autorisé par la loi SB 253, accentue la pression sur les entreprises concernées pour qu'elles se préparent à la publication de leurs émissions de scope 1, scope 2 et scope 3.

Alors oui, les rapports de développement durable basés sur l'IA ont leur importance. Mais ils ne fonctionnent correctement que si les personnes qui les élaborent savent ce qu'elles évaluent.

Le problème, ce n'est pas l'outil

L'IA est capable de produire des textes qui semblent sûrs d'eux. C'est utile, mais aussi dangereux.

Imaginons un fabricant américain qui prépare un rapport sur le développement durable. L'équipe importe des notes internes, des tableaux Excel relatifs aux fournisseurs et des estimations d'émissions dans un processus de travail assisté par l'IA. L'outil rédige un paragraphe convaincant sur les émissions de la chaîne d'approvisionnement. Il indique que l'entreprise améliore l'engagement de ses fournisseurs et renforce la qualité des données de scope 3.

Ce paragraphe a l'air professionnel. Cependant, un relecteur expérimenté repère le problème.

Le fichier des fournisseurs ne couvre que 40% des dépenses. Plusieurs fournisseurs ont communiqué des estimations sans préciser la méthodologie utilisée. Le service des achats a utilisé une liste de fournisseurs différente de celle du service financier. Personne n'a indiqué quelles catégories avaient été exclues. Le texte généré par l'IA semble crédible, mais les éléments disponibles ne corroborent pas cette affirmation.

C'est là le véritable problème. L'IA n'est pas à l'origine de cette faiblesse. Elle l'a simplement mise en évidence.

Cinq risques que les équipes peu performantes négligent

Les équipes chargées du développement durable qui manquent de moyens sont souvent confrontées aux mêmes problèmes en matière de reporting.

Tout d'abord, la question de la propriété des données n'est pas clairement définie. Personne ne sait à qui appartiennent les données relatives à l'énergie, aux fournisseurs, au personnel ou aux produits.

Deuxièmement, leurs rapports ne respectent pas les limites définies. Les équipes peuvent mélanger des sites, des divisions, des périodes ou des catégories de fournisseurs sans en justifier la raison.

Troisièmement, elles manquent de preuves. Une entreprise peut décrire les progrès réalisés, mais ne pas étayer ses affirmations par des documents, des calculs ou des autorisations.

Quatrièmement, les contrôles de vérification font défaut. Les services chargés du développement durable, des finances, des affaires juridiques, des achats et des opérations peuvent examiner le contenu trop tard, voire pas du tout.

Enfin, ils manquent de formation professionnelle. Les membres de l'équipe connaissent peut-être les objectifs de l'entreprise, mais pas les normes de reporting, les principes relatifs aux gaz à effet de serre ni les attentes en matière de vérification qui les sous-tendent.

Le reporting de développement durable basé sur l'IA ne peut pas à lui seul combler ces lacunes. Il ne peut que fluidifier le processus. Si ce dernier est défaillant, la rapidité devient alors un problème.

Le cadre de référence pour la préparation à la divulgation des informations relatives à l'IA

Les entreprises devraient considérer l'IA comme faisant partie intégrante d'un processus de reporting contrôlé. Un cadre simple d'évaluation de l'état de préparation peut s'avérer utile.

1. Propriété

Désignez un responsable pour chaque grand domaine de publication d'informations. Cela comprend les données relatives aux émissions, les données sur les fournisseurs, les déclarations de risque, les objectifs, les politiques et les indicateurs de performance.

2. Éléments de preuve

Toute affirmation importante doit être étayée par une source. Cette source peut être, par exemple, des factures, des formulaires de fournisseurs, des fichiers de calcul, des documents destinés au conseil d'administration, des politiques internes ou des rapports approuvés.

3. Limite

Les équipes doivent définir le champ d'application de la déclaration. Elles doivent répertorier les installations, les entités, les périodes, les groupes de fournisseurs et les exclusions.

4. Révision

Les contenus générés par l'IA doivent faire l'objet d'une vérification humaine. Les services chargés du développement durable, des finances, des affaires juridiques, des achats et des opérations doivent vérifier les sections relevant de leurs responsabilités.

5. Approbation

Un professionnel qualifié doit valider la version finale avant publication. L'IA peut faciliter ce processus, mais elle ne doit pas se substituer au relecteur final.

Ce cadre aide les équipes à passer d'une phase “ générée par l'IA ” à une phase “ prête à la prise de décision ”.”

Pourquoi la supervision humaine est-elle essentielle ?

Les recommandations en matière de gestion des risques liés à l'IA vont également dans ce sens. Le Profil du NIST sur l'IA générative aide les organisations à identifier et à gérer les risques liés à l'IA générative. C'est un aspect important en matière de reporting, car le travail de communication d'informations repose sur l'exactitude, la traçabilité, la gouvernance et la responsabilité.

L'IA peut aider une équipe qualifiée à travailler plus rapidement. Elle permet de mettre en évidence les contenus manquants, d'améliorer la cohérence et de faciliter la rédaction des premières ébauches. Cependant, elle ne peut pas déterminer si une affirmation relative au développement durable correspond à la réalité de l'entreprise.

C'est aux professionnels qu'il revient d'en juger.

Un professionnel qualifié en développement durable pose les bonnes questions. D’où provient ce chiffre ? Les données du fournisseur correspondent-elles au périmètre de reporting ? Le service financier peut-il vérifier ce chiffre ? Le service juridique approuve-t-il la formulation ? Cette affirmation résisterait-elle à un examen externe ?

Ces questions font de l'IA un assistant utile plutôt qu'un risque latent.

La formation fait désormais partie des éléments de contrôle

Pendant des années, les entreprises ont considéré la formation au développement durable comme un avantage lié au développement professionnel. Cette vision est désormais trop restrictive.

La formation fait désormais partie intégrante du contrôle des rapports.

Un professionnel maîtrisant les normes, les données carbone, l'engagement des fournisseurs et l'analyse des informations publiées peut éviter que des affirmations peu fondées ne parviennent jusqu'à la direction. Il peut également aider les équipes à utiliser les outils d'IA avec plus d'assurance et en minimisant les risques.

Cela revêt une importance particulière pour les entreprises américaines confrontées à des réglementations climatiques au niveau des États, à des demandes de données clients, aux attentes des investisseurs et à une surveillance accrue de leurs déclarations publiques. Les entreprises qui réussiront ne seront pas celles qui se contenteront d’acheter davantage de logiciels. Ce seront celles qui renforceront leurs capacités internes.

C'est pourquoi le Programme des praticiens certifiés en développement durable des États-Unis, édition avancée 2026 s'adresse aux professionnels qui souhaitent acquérir des compétences pratiques, et pas seulement théoriques. Ce programme permet aux participants de mieux comprendre la stratégie de développement durable, la législation, les émissions de carbone, les normes de reporting, le développement durable dans la chaîne d'approvisionnement, les risques liés au « greenwashing » et propose des exercices pratiques en contexte d'entreprise.

FAQ

L'IA peut-elle remplacer les professionnels du développement durable ?

Non. L'IA peut faciliter la rédaction, la vérification des lacunes et la révision des documents. Cependant, il revient toujours à des professionnels qualifiés de valider les données, d'interpréter les normes, de remettre en question les hypothèses et d'approuver les informations finales à publier.

Pourquoi l'utilisation de l'IA dans les rapports de développement durable comporte-t-elle des risques ?

Le reporting en matière de développement durable basé sur l'IA comporte des risques lorsque les équipes se fient à un langage soigné sans vérifier les preuves, les limites, la qualité des données et les contrôles de validation.

Que doivent faire les entreprises avant d'utiliser des outils d'IA ?

Les entreprises doivent désigner des responsables des données, consigner les preuves, définir les limites des rapports, former les vérificateurs et mettre en place un processus de validation clair pour les publications assistées par l'IA.

Dernier point à retenir

L'IA va transformer le reporting en matière de développement durable. Elle permettra d'accélérer certaines tâches et de mieux les organiser. En revanche, elle ne suffira pas à pallier les faiblesses des équipes.

Pour les équipes performantes, l'IA agit comme un accélérateur. Pour les équipes moins performantes, elle agit comme un multiplicateur de risques.

L'avantage réel reviendra aux entreprises qui sauront allier la technologie à des professionnels qualifiés, à des contrôles rigoureux et à des preuves fiables.

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