Au fur et à mesure que les rapports de développement durable se généralisent à travers le monde, ils deviennent de plus en plus complexes. Les technologies fournissent des outils de pointe et sont à l’avant-garde d’une transition vers des rapports automatisés, en temps réel, et crédibles. Cette transition consiste à dépasser la fastidieuse collecte de données éparpillées en utilisant à sa place des systèmes connectés grâce à des innovations technologiques déterminantes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique. Aujourd’hui, l’analyse par IA permet de suivre les tendances des données concernant le développement durable, de modéliser les projections de risques et de générer des rapports automatisés. Par ailleurs, les capteurs de l’Internet des objets (IDO) et les compteurs intelligents permettent de mesurer de façon continue et précise les émissions de carbone et la consommation d’eau et d’énergie. De plus, l’utilisation des chaînes de blocs pour assurer l’intégrité et la vérifiabilité des données grâce à des sauvegardes immuables favorise la transparence et la confiance.

Cependant, les technologies ne sont pas une panacée. L’IA a la capacité de perturber des secteurs entiers en provoquant la disparition d’emplois à grande échelle. La protection des données personnelles et de la vie privée est un autre motif d’inquiétude. De plus, les applications d’IA ont leur propre empreinte carbone. Les centres de données, qui alimentent les applications d’IA et représentent actuellement 2 à 3 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, devraient voir leurs besoins en énergie augmenter de 160 % d’ici 2030. Par conséquent, l’exploitation des technologies en vue d’améliorer la divulgation d’informations sur la durabilité doit être à la fois inclusive et réfléchie. Ce qui importe, ce n’est pas tant ce que l’IA peut faire, mais la manière dont elle est déployée pour atteindre l’objectif souhaité.

Les divulgations climatiques avant l’apparition des technologies disruptives

Pour comprendre comment les technologies peuvent transformer la communication des informations concernant la durabilité, il est important de commencer par examiner les limites des indicateurs climatiques traditionnels et des régimes de divulgation. Jusqu’à récemment, les régimes obligatoires de divulgation des informations climatiques étaient largement absents à travers le monde. La plupart des cadres de divulgation reposaient sur la communication volontaire de ces informations et leur portée était limitée, ce qui entraînait souvent des incohérences. Du reste, ces divulgations avaient plutôt pour effet de compliquer les décisions d’investissement et les indicateurs fournis en matière de responsabilité vis-à-vis des risques et des impacts environnementaux étaient insuffisants.

Certaines entreprises limitaient délibérément leurs divulgations climatiques afin de protéger leur réputation et recouraient à l’écoblanchiment et au picorage pour mettre en avant les aspects qui leur étaient favorables tout en dissimulant les effets négatifs. Les entreprises qui tentaient d’être transparentes se heurtaient souvent à des obstacles structurels, notamment au manque d’expertise et à l’absence de systèmes de données et de méthodologies standardisées. Cela empêchait des divulgations complètes et comparables.

Les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) présentent également un certain nombre de difficultés. Les données pertinentes proviennent de sources diverses, comme les déclarations annuelles, les soumissions réglementaires, les rapports de développement durable des entreprises, et peuvent être à la fois de nature financière (comme le prix du carbone ou les coûts d’exploitation) et non financière (comme la diversité, les pratiques de travail ou l’intensité des émissions). Si la qualité des données est médiocre, cela peut avoir des conséquences sur les évaluations des investisseurs, car les analystes risquent de s’appuyer sur des indicateurs incomplets ou non comparables pour évaluer le profil de risque ou les performances d’une entreprise en matière de développement durable. Par exemple, des données manquantes sur les émissions peuvent conduire à sous-estimer l’exposition potentielle d’une entreprise aux taxes carbone ou aux changements de réglementation, ce qui accroît le risque de transition pour les portefeuilles d’investissement. Sans données précises et actualisées, les consultants ont plus de mal à se comparer à leurs pairs et à repérer les lacunes en matière de conformité, ce qui a des répercussions sur l’ensemble des conseils qu’ils fournissent à leurs clients. De plus, les émissions du champ d’application 3, qui représentent plus de 70 % de l’empreinte carbone globale de l’entreprise moyenne, demeurent les plus difficiles à quantifier. Pour mesurer avec précision ces émissions, il faut recueillir minutieusement des informations auprès de nombreux fournisseurs ou prestataires de services, dont beaucoup ne disposent peut-être pas des connaissances, des compétences ou des ressources nécessaires pour gérer ces aspects. Par conséquent, de nombreuses entreprises ont recours à des estimations, ce qui limite la comparabilité des données et affecte leur fiabilité.

Le manque de cohérence est peut-être l’obstacle le plus contrariant en ce qui a trait à la divulgation des données ESG, même si les efforts d’harmonisation visent à réduire peu à peu cette fragmentation. Par le passé, les entreprises publiaient leurs données ESG en utilisant différents cadres, chacun avec ses propres définitions et priorités. La Global Reporting Initiative (GRI), par exemple, se concentrait sur les conséquences pour un large éventail de parties prenantes, tandis que le Conseil des normes comptables en matière de durabilité (Sustainability Accounting Standards Board ou SASB) donnait la priorité à l’importance relative financière. Le Groupe de travail sur l’information financière relative aux changements climatiques (GICFF) se concentrait quant à lui sur les risques climatiques et la gouvernance.

Cependant, ces différents cadres convergent désormais largement. Le Conseil international des normes de durabilité (International Sustainability Standards Board ou ISSB) de la Fondation IFRS a pris en charge les normes du SASB. Les normes IFRS S1 et S2 incluent également les recommandations du GICFF. Par ailleurs, la GRI continue de fonctionner parallèlement à l’ISSB, dans le but d’atteindre l’interopérabilité. La Directive sur la publication d’informations en matière de durabilité des grandes entreprises (Corporate Sustainability Reporting Directive ou CSRD) de l’Union européenne exige que les divulgations soient conformes aux normes européennes d’information sur la durabilité (European Sustainability Reporting Standards ou ESRS). Tout cela contribue à accroître encore davantage la comparabilité des données à l’échelle mondiale et à généraliser leur divulgation obligatoire.

Malgré ces progrès, des incohérences persistent. Même en supposant que les indicateurs soient similaires, ils se présentent souvent sous des formats différents, avec un niveau de détail différent ou des échéances différentes. De ce fait, il est pratiquement impossible de procéder à des comparaisons cohérentes. Dans les chaînes d’approvisionnement et les marchés émergents, où les réglementations relatives à la divulgation des données ESG peuvent être laxistes ou inexistantes, les divergences sont encore plus marquées. L’absence de données historiques peut également rendre difficile le suivi de l’évolution des progrès dans le temps. Le manque de cohérence des informations divulguées ralentit le processus d’analyse, exige la formulation d’hypothèses supplémentaires et érode la confiance des consultants et des investisseurs.

La promesse des technologies : s’extraire du chaos des données grâce à des systèmes intelligents

Les régimes de divulgation en matière de durabilité vont devenir plus rigoureux, car ils vont être façonnés par les technologies et par des systèmes intelligents. Dans les entreprises, les équipes vont ainsi pouvoir accroître leur productivité et réduire la charge de travail liée à l’élaboration de rapports. La promesse des technologies s’appuie sur les piliers suivants :

Des référentiels centralisés

Les silos de données peuvent être éliminés en utilisant une plateforme de gestion des données spécialisée comme unique source fiable. Afin de satisfaire les besoins en données de nombreuses parties prenantes, les référentiels centralisés peuvent également être utiles pour mettre en œuvre la stratégie « une seule collecte, de multiples usages ». Une plateforme de gestion des données de développement durable peut être utilisée pour analyser ces données et exposer les perspectives en matière d’ESG. Une fois les informations téléchargées dans le système, elles peuvent être traitées de façon exhaustive grâce à des tableaux de bord interactifs et personnalisés de veille économique. Ces tableaux de bord interactifs comportent des moteurs de visualisation qui incluent des références et des tableaux permettant d’effectuer des comparaisons détaillées entre les entreprises concernées.

Les chaînes de blocs

Les chaînes de blocs permettent de créer des pistes d’audit transparentes et sécurisées pour vérifier les émissions en garantissant la sauvegarde immuable des données pertinentes. Ce processus consiste à collecter les données, à les sauvegarder dans la chaîne de blocs, à valider la transaction par un algorithme de consensus, à créer la piste d’audit, à effectuer la vérification finale avant de produire le rapport définitif. Cette technologie présente plusieurs avantages, notamment des données fiables, une vérification rationalisée, une transparence accrue, la prévention des fraudes et la création de marchés performants.

L’intelligence artificielle

Dans le domaine des divulgations climatiques, l’IA constitue un changement révolutionnaire. Il est clair que cette technologie présente de nombreux avantages : mise en correspondance automatisée d’indicateurs spécifiques, extraction rapide et intelligente de données à partir de documents, analyse contextuelle des données et génération de résultats. Les outils d’IA permettent de trouver et d’extraire de façon autonome des données pertinentes en matière d’ESG à partir de milliers de documents, y compris des documents publics et des rapports de développement durable. Ces outils peuvent également être utilisés pour normaliser ces points de données dans de multiples cadres de divulgation. Cela permet d’assurer la cohérence et la comparabilité entre les secteurs d’activité et les zones géographiques.

En automatisant les tâches chronophages, l’IA peut également permettre aux équipes chargées du développement durable de recentrer leurs efforts. Celles-ci peuvent ainsi consacrer leur temps à des activités ayant des effets plus tangibles, comme réduire les émissions et promouvoir des changements stratégiques.

De plus, les grandes multinationales opérant dans différents pays ont souvent du mal à répondre aux exigences des divers cadres de divulgation. L’IA peut leur faciliter la tâche en fonctionnant comme un médiateur efficace, capable d’identifier les points de données nécessaires en fonction des différentes normes et réglementations. Elle peut également être utile dans la production des rapports personnalisés, répondant aux critères particuliers du pays concerné.

Un autre domaine dans lequel l’IA peut jouer un rôle important est l’estimation et la divulgation des émissions du champ d’application 3. Ces émissions constituent une part substantielle de l’empreinte carbone globale des entreprises, mais elles sont très difficiles à mesurer, car les produits d’une société peuvent passer par de nombreux fournisseurs. Or, les algorithmes d’IA peuvent aider à automatiser des tâches telles que le calcul de l’empreinte carbone au niveau des produits et permettre un suivi des données en temps réel tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Au-delà des rapports, l’IA est également de plus en plus utilisée pour créer des modèles de prévision pour la gestion des risques climatiques. En effet, cette technologie a permis de prévoir avec succès les phénomènes climatiques. Ces modèles d’IA, entraînés à partir de jeux de données météorologiques, hydrologiques et d’images satellites, peuvent par exemple détecter la déforestation et prévoir des événements climatiques. Les entreprises peuvent ainsi obtenir plus rapidement des données plus précises qui peuvent leur être utiles pour réaliser des évaluations prospectives des risques. Cela leur permet de mieux anticiper les décisions à prendre en matière de climat.

L’adoption des technologies présente des avantages évidents. D’abord, pouvoir tracer les données entre différentes juridictions aide les entreprises à se préparer aux vérifications et à se conformer aux réglementations; ensuite, avoir une meilleure appréciation de l’importance relative (matérialité) financière leur permet d’affiner leurs stratégies commerciales fondamentales. Un bon exemple est Microsoft Cloud for Sustainability, une plateforme unifiée qui relie des sources de données disparates, automatise les calculs d’émissions et s’intègre sans difficulté aux écosystèmes Microsoft existants. De même, IBM propose Envizi comme plateforme de gestion des données ESG et Persefoni pour une comptabilité carbone ciblée, répondant aux normes d’audit.

Systèmes de divulgation conventionnels contre systèmes s’appuyant sur les technologies

Le côté funeste de la durabilité « intelligente »

Selon des recherches récentes, les transitions vers la durabilité ne sont pas toujours bénéfiques et peuvent ne pas profiter à tous de façon équitable. Si l’IA, l’IDO, l’apprentissage automatique et autres technologies permettant de surveiller et de divulguer les changements climatiques ont été salués par beaucoup comme une solution universelle, leur utilisation comporte toutefois des aspects négatifs qui soulèvent de graves questions environnementales, éthiques et sociales.

En effet, le coût environnemental des technologies est excessif. Les minéraux rares sont les composants de base des appareils intelligents et leur extraction détruit les écosystèmes et contamine les sources d’eau. Les centres de données sont très énergivores, ce qui crée des inquiétudes quant à la viabilité de l’IA et de l’IDO.

Les préoccupations éthiques et sociales autour des technologies « durables » ne manquent pas. Par exemple, des solutions telles que les réseaux électriques intelligents profitent de façon disproportionnée aux pays riches ou aux grandes entreprises, ce qui provoque une « fracture verte » et aggrave les inégalités sociales.

Afin de garantir que les divulgations ESG se fassent de manière éthique, transparente et soient en phase avec les objectifs de durabilité, il est important d’incorporer la supervision humaine à la responsabilité algorithmique. D’une part, la supervision humaine pourrait s’appuyer sur des comités de surveillance, un suivi régulier, des formations pour renforcer les capacités et un solide mécanisme de boucles de rétroaction. D’autre part, la responsabilité algorithmique exige une transparence conceptuelle, des pistes de vérification exhaustives et le respect de la réglementation. L’intégration de ces deux éléments est possible dans un environnement combinant une prise de décision hybride, des signalements automatisés exigeant un contrôle humain, l’implication concrète des actionnaires, et des vérifications périodiques rendues publiques.

Il sera intéressant d’observer comment les cadres fondamentaux, comme ceux fournis par la Loi européenne sur l’IA (adoptée en 2024, avec mise en œuvre progressive), qui est actuellement la réglementation la plus complète au monde en la matière, et par les Principes de l’OCDE sur l’IA parviendront à répondre à ces préoccupations. Si des retombées et un succès partiel ont été constatés dans des domaines tels que la vie privée, les inégalités sociales, l’éthique et la focalisation sur l’humain, ainsi que dans l’encadrement de l’innovation, ces cadres n’accordent néanmoins qu’une attention limitée aux impacts environnementaux.

L’avenir s’accélère, mais il devient surtout plus intelligent

À une époque où les changements climatiques représentent le plus grand défi auquel l’humanité est confrontée, l’innovation technologique responsable et vigoureuse porte l’espoir d’un avenir plus durable. Cependant, alors que nous sommes à la croisée des chemins entre innovation technologique et urgence climatique, agir rapidement ne suffira pas pour s’engager dans la voie de la durabilité : des solutions plus intelligentes et centrées sur l’humain sont nécessaires.La tentation d’aller vite est palpable, mais l’automatisation accélérée de la gestion des risques pourrait saboter le plus noble objectif du développement durable : promouvoir la responsabilité, l’équité et la gestion durable de notre planète. Les technologies doivent permettre aux communautés, et pas seulement aux entreprises, de démocratiser l’accès aux données climatiques et ESG, afin que la transparence devienne un bien public commun.

L’avenir des divulgations ESG réside dans un développement durable s’appuyant sur les technologies. Cela implique de concevoir des systèmes intégrant des priorités éthiques telles que la justice, l’équité et la santé de la planète dans la manière de collecter, d’analyser et de divulguer les données. Il s’agit d’utiliser l’IA et les outils numériques pour obtenir des données ESG plus précises, comparables et ponctuelles, tout en veillant à ce que ce soient les humains qui continuent à interpréter leur signification et de leur contexte. Ce faisant, les technologies ne remplaceront pas le jugement humain, mais rendront possibles des divulgations plus responsables, transparentes et fiables en matière de durabilité.