ESG

Les missions ESG des entreprises ne peuvent se mener qu’avec la collaboration des équipes Data et IA, simplement parce qu’il faut mesurer les phénomènes (et donc collecter une donnée précise et de qualité, l’exposer aux métiers) et comprendre ces phénomènes (expliquer, prédire, prescrire des solutions d’amélioration) qui sont très complexes, ce qui nécessite l’usage d’algorithmes de data science, de machine learning, d’IA voire d’IA générative.

Missions principales d’un(e) manager ou head of data/IA pour l’ESG

a. Gouvernance et collecte des données ESG

• Centralisation des données : récupérer, nettoyer, structurer et gouverner des données ESG provenant de sources variées (rapports RSE, bases de données internes, fournisseurs externes, réglementations, etc.).

• Indicateurs clés : définir et suivre des KPIs ESG (ex : empreinte carbone, diversité des équipes, conformité réglementaire).

b. Reporting et visualisation

• Tableaux de bord : concevoir des outils de visualisation (Power BI, Tableau, Python) pour rendre les données ESG accessibles aux parties prenantes.

• Automatisation des rapports : utiliser l’IA pour générer des rapports ESG conformes aux normes (GRI, SASB, TCFD, etc.).

c. Modélisation

• Développement de modèles explicatifs, prédictifs et prescriptifs : créer des algorithmes de Machine Learning et d’IA pour analyser des tendances ESG, prédire des risques (ex : climatiques, de non-conformité, de fraude) et prescrire des actions sur certains leviers pour réduire l’empreinte.

• Développement d’IA générative et de NLP (Natural Language Processing) : automatiser la génération de rapports, analyser des textes (rapports, articles, réglementations) et extraire des informations ESG pertinentes.

d. Collaboration transversale

• Interface avec les métiers : travailler avec les équipes opérationnelles (RH, achats, juridique) pour intégrer les données ESG dans les processus décisionnels.

• Veille réglementaire : suivre l’évolution des réglementations ESG (ex : CSRD en Europe, taxonomie verte) et adapter les outils data en conséquence.

Exemples de projets concrets

• Analyse de l’empreinte carbone : modéliser les émissions scope 1, 2 et 3 d’une entreprise à partir de données internes et externes.

• Détection de greenwashing : utiliser le NLP pour analyser les communications d’une entreprise et identifier des incohérences avec ses actions réelles.

• Optimisation des chaînes d’approvisionnement : croiser des données sociales (travail des enfants, conditions de travail) avec des données logistiques pour identifier des risques.

• Scoring ESG automatisé : développer un outil pour noter les fournisseurs ou les investissements selon des critères ESG.