L'impact de l'IA sur les données relatives au développement durable des entreprises

Les équipes chargées du développement durable dans les entreprises sont confrontées à un problème de données, mais pas à un problème de narration. Elles jonglent avec les émissions, l'énergie, l'activité des fournisseurs, les indicateurs de ressources humaines, les registres de risques et les informations narratives. Elles doivent ensuite tout relier à des cadres, des contrôles et des délais. Pendant ce temps, les attentes ne cessent de croître. A Enquête mondiale de PwC La pression exercée par les consommateurs pour obtenir des rapports sur le développement durable ne cesse d'augmenter et l'utilisation de l'IA dans ces rapports a connu une croissance rapide d'année en année.

C'est pourquoi l'IA est en train de passer du statut de "bien à avoir" à celui d'"infrastructure de données". Lorsque vous l'utilisez à bon escient, l'IA vous aide à saisir plus rapidement les données relatives à la durabilité, à mieux les valider et à les transformer en informations de qualité décisionnelle auxquelles les services financiers, d'audit et de direction peuvent se fier.

Pourquoi les données sur le développement durable ne sont pas fiables dans la réalité

La plupart des données relatives au développement durable sont trop dispersées. Les factures d'énergie sont conservées dans les installations. Les achats détiennent les listes de fournisseurs. Les RH détiennent les données relatives au personnel. La logistique suit les kilomètres, mais pas les émissions. Même lorsque les équipes centralisent les données, elles sont confrontées à quatre problèmes récurrents :

• Faible qualité des données (valeurs manquantes, unités incohérentes, entrées en double)

• Processus manuels (feuilles de calcul, courriels, copie de documents PDF)

• Complexité du champ d'application 3 (milliers de fournisseurs, peu de données primaires)

• Alignement des rapports (ISSB, GRI, ESRS, préparation à l'assurance)

C'est précisément là que l'IA peut être utile, à condition de l'utiliser avec une gouvernance et des contrôles.

Ce que l'IA améliore réellement dans les flux de données ESG

1) Une saisie des données plus rapide et plus propre

Les plateformes modernes utilisent l'IA pour réduire les collectes manuelles et les reprises. Tata Motors et Tata Consultancy Services ont annoncé la mise en place d'une plateforme de développement durable pilotée par l'IA visant à automatiser la saisie des données ESG dans les usines et chez les partenaires de la chaîne de valeur, dans le but de réduire les goulets d'étranglement liés aux rapports manuels et d'améliorer la traçabilité. TCS décrit également les capacités de sa plateforme en matière de connaissance de la chaîne de valeur et de couverture du réseau de fournisseurs, ce qui est important car les données du champ d'application 3 sont souvent les premières à échouer.

Ce que cela signifie pour les praticiens : L'IA ne "crée" pas de performance en matière de durabilité. Elle réduit les frictions afin que votre équipe passe moins de temps à rechercher des données et plus de temps à améliorer les résultats.

2) Meilleure correspondance avec les normes et les demandes de divulgation

La prochaine vague de rapports ESG est plus numérique. Les taxonomies rendent les informations lisibles à la machine et plus faciles à comparer. Les IFRS La Sustainability Disclosure Taxonomy permet le marquage numérique des informations alignées sur l'ISSB. GRI a également mis l'accent sur l'évolution vers des rapports numériques sur le développement durable et l'alignement sur l'ISSB et l'ESRS.

L'IA y contribue en classant les preuves, en faisant correspondre les champs de données aux exigences de divulgation et en accélérant la rédaction des textes. Toutefois, un examen humain est toujours nécessaire, en particulier pour tout ce qui est susceptible d'être soumis à l'assurance.

3) Gestion proactive de la durabilité grâce à l'IA agentique

De nombreux outils parlent désormais d'"IA agentique", c'est-à-dire d'une IA capable d'exécuter des tâches et pas seulement de répondre à des questions. Speeki a annoncé son intention d'intégrer l'IA agentique dans sa plateforme ESG afin que son assistant numérique puisse prendre des mesures plus orientées vers les tâches et alignées sur les normes de reporting.

Schneider Electric a également annoncé une initiative pluriannuelle visant à créer un écosystème d'agents natifs de l'IA pour la gestion du développement durable et de l'énergie, y compris des capacités telles que le suivi des émissions, la modélisation de scénarios et l'établissement de rapports de conformité.

Dans la pratique, l'IA agentique peut surveiller les lacunes dans les données, signaler les anomalies, recommander des flux de travail et coordonner les actions entre les équipes. Cependant, elle doit fonctionner avec des autorisations claires, des pistes d'audit et des règles d'escalade.

4) Amélioration de la qualité des données et de la confiance dans la divulgation

Les dirigeants associent de plus en plus l'IA à la fiabilité des rapports. En KPMGDans le cadre de la couverture des perspectives des PDG sur l'énergie en 2025, une grande partie des dirigeants ont déclaré que l'IA pouvait améliorer la qualité des données sur le développement durable et la fiabilité de la divulgation.

Cette confiance est importante car les rapports sur le développement durable commencent à ressembler davantage aux rapports financiers : ils sont fondés sur des preuves, contrôlés et reproductibles. PwC fait une remarque similaire, décrivant la divulgation d'informations sur le développement durable comme une évolution vers le "business as usual".

Le côté risqué : L'IA peut également nuire à la confiance

L'IA peut également accélérer les erreurs. Les risques les plus courants sont les suivants :

• Hallucinations dans un contenu narratif qui semble confiant mais qui manque de preuves

• Faible lignage des données, lorsque personne ne peut expliquer l'origine d'un chiffre.

• Problèmes de confidentialité et de sécurité lorsque les équipes intègrent des données sensibles sur les fournisseurs ou les ressources humaines dans les outils.

• L'automatisation à outrance, où les contrôles s'affaiblissent parce que "le système s'en charge"

• Compromis en matière d'empreinte, car les charges de travail de l'IA peuvent augmenter la demande d'énergie

Une règle pratique fonctionne bien : utiliser l'IA pour accélérer la collecte, la classification et l'analyse, mais garder les humains responsables de l'approbation, des contrôles et de la préparation à l'assurance.

La documentation de Microsoft pour Copilote Le logiciel Sustainability Manager est utile à cet égard, car il présente l'IA comme un moyen d'interroger les données, de créer des rapports et de soutenir les flux de travail, tout en publiant des informations responsables sur les activités de l'entreprise. Considérations et limites de l'IA.

Un cahier des charges simple pour des données de durabilité prêtes pour l'IA

Si vous souhaitez que l'IA améliore vos rapports ESG, commencez par ces cinq mesures :

1. Construire une source unique de vérité pour les principaux indicateurs ESG, avec une appropriation par indicateur.

2. Normaliser les unités, les limites et les méthodes de calcul (en particulier pour le champ d'application 3)

3. Ajouter des contrôles, des pistes d'audit et des étapes d'examen, comme les processus financiers

4. Utiliser l'IA pour la classification, la détection d'anomalies et la première version des récits, et non pour l'approbation finale.

5. Aligner les résultats sur les taxonomies numériques et les normes d'établissement de rapports afin de réduire le travail à refaire

C'est également à ce niveau que la formation est importante. Les outils évoluent rapidement, mais les praticiens qui comprennent les normes, les mécanismes du champ d'application 3, la matérialité, la gouvernance et l'assurance peuvent s'adapter à n'importe quelle plateforme.

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