La gestion des données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) est le héros méconnu de la conformité ESG. Si les principes, missions et objectifs ESG soulignent la volonté d’une organisation de faire mieux, c’est la collecte méticuleuse, l’analyse et l’interprétation des données qui peuvent véritablement permettre aux entreprises de transformer leurs idées en actions tangibles et en résultats instructifs. En d’autres termes, la conformité ESG commence par une bonne gestion des données.

Qu’est-ce que la gestion des données ESG ?

Tout comme la gestion des données ordinaires, la gestion des données ESG consiste à collecter, stocker et analyser des données, à la différence près que ces données sont toutes liées à l’ESG.

Il s’agit d’un aspect important dans le paysage commercial actuel, car il établit un lien entre les activités et l’impact sur le plan environnemental, social et de la gouvernance, d’une part, et la stratégie et les performances de l’entreprise, d’autre part.

Que comprennent les données ESG ?

Les données ESG englobent un large éventail d’informations, à la fois qualitatives et quantitatives, qui évaluent l’impact d’une entreprise dans trois domaines ; chacun pouvant inclure différents sujets :

Environnement

• Émissions de dioxyde de carbone
• Autres gaz à effet de serre (GES) et polluants
• Utilisation de l’eau
• Utilisation des matières premières
• Gestion des déchets
• Consommation d’énergie et efficacité énergétique
• Incidents de pollution

Social

• Diversité du personnel
• Rémunération équitable
• Bien-être du personnel
• Responsabilité sociale dans la chaîne d’approvisionnement et la consommation
• Engagement communautaire
• Santé et sécurité
• Droits humains

Gouvernance

• Composition du conseil d’administration
• Rémunération des dirigeants
• Confidentialité et sécurité des données
• Contrôles environnementaux et sociaux
• Conformité de l’audit
• Pratiques éthiques en matière de prise de décision
• Contributions politiques
• Vérifications des clients et des fournisseurs

Différence entre la gestion des données ESG et la gouvernance ESG

Quel est donc le lien entre tout cela et le terme plus connu de gouvernance ESG ? Vous pouvez le voir de la manière suivante : la gestion des données ESG est une composante de la gouvernance ESG, au même titre qu’une pièce dans un puzzle par exemple. En effet, la gouvernance des données ESG est un concept plus holistique. Elle porte sur le cadre, les politiques et les pratiques qui guident les initiatives ESG d’une organisation en s’appuyant sur les données fournies par la gestion des données ESG afin de constituer la base de leur cadre.

La gouvernance ESG garantit que les programmes ESG disposent d’intrants, d’extrants, de contrôles et d’une transparence efficaces, y compris la gestion des données.

Pourquoi avez-vous besoin de collecter des données ESG ?

En plus d’éclairer la stratégie de gouvernance ESG, la collecte de données ESG est essentielle pour de nombreuses raisons :

• Aide à la gestion des risques ESG. Les données ESG permettent d’identifier et d’atténuer les risques ESG. Par exemple, comprendre la quantité d’émissions de carbone provenant d’une entreprise permet d’évaluer son impact sur le climat et d’informer les entreprises sur les domaines sur lesquels elles doivent concentrer leur attention pour éviter les infractions à la législation sur le climat.
• Attire les investisseurs. Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, les investisseurs prennent des décisions d’investissement en s’appuyant sur des données de performance ESG. La collecte et la communication de données ESG permettent aux organisations de répondre à ces attentes et d’accéder à un plus grand vivier d’investisseurs.
• Rapports de conformité. Les obligations d’information en matière d’ESG imposées par les pouvoirs publics et les organismes de réglementation sont de plus en plus nombreuses. Par exemple, la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis a proposé des modifications aux règles qui obligeraient les entreprises à inclure certaines informations sur les émissions liées au climat. De même, l’UE et les gouvernements du monde entier proposent (ou ont déjà mis en œuvre) une législation sur les rapports ESG et les rapports liés aux ESG. Par exemple, la directive sur les rapports de durabilité des entreprises (CSRD) dans l’UE. Une collecte efficace de données ESG aide les entreprises à produire des rapports ESG et à diminuer leur impact ESG, tout en réduisant le risque de pénalités.
• Donne un avantage concurrentiel. Les organisations qui collectent des données ESG et les utilisent ensuite pour élaborer des stratégies peuvent obtenir un avantage concurrentiel à long terme, car elles sont en mesure de découvrir de nouvelles opportunités alignées sur les objectifs de développement durable, comme attirer plus d’investisseurs, de clients et d’employés. Le fait d’être visiblement engagé dans des améliorations environnementales et sociétales accroît l’intérêt des clients.
• Soutient l’innovation. Les données ESG peuvent révéler des opportunités d’innovation et d’amélioration des opérations. Par exemple, la réduction des déchets permet non seulement de réduire leur impact environnemental, mais aussi de réduire les coûts liés aux déchets.

La collecte, la gestion et la communication des données ESG présentent de nombreux autres avantages. Ce qu’il faut retenir, c’est que les avantages vont bien au-delà de la conformité. Ils permettent aux organisations d’aligner leurs opérations de manière plus stratégique et d’obtenir de meilleurs résultats dans un contexte de plus en plus sensible aux questions ESG.

Comment puis-je capturer des données ESG ?

Il existe plusieurs façons de capturer des données ESG, et votre stratégie sera probablement influencée par le type de données que vous cherchez à collecter. Cependant, une chose est claire : la numérisation de la collecte de données ESG est impérative. Cela inclut l’utilisation de l’automatisation intelligente (AI) et de l’automatisation robotisée des processus (RPA). Mais avant d’aller plus loin, il est important de comprendre d’abord les défis de la collecte de données ESG.

Les défis de la collecte de données ESG

En raison de sa nature, il peut être complexe et difficile de collecter des données ESG. Voici les trois principaux défis auxquels est confrontée la collecte de données ESG :

Diversité des données

Les données ESG couvrent un large éventail d’informations et de mesures ESG, dont certaines sont réparties dans des systèmes cloisonnés au sein d’une organisation et à l’extérieur de celle-ci. Différents départements, industries et organisations peuvent également être confrontés à des problèmes ESG uniques, ce qui rend impossible la création d’une approche unique pour la collecte de données.

Fiabilité de la qualité des données

À l’heure actuelle, l’ESG repose largement sur l’autodéclaration, qui peut être source d’inexactitudes. Sans un moyen fiable de collecter des données précises, les organisations peuvent avoir du mal à garantir la validité des données. À cela s’ajoute une difficulté supplémentaire lorsque vous envisagez de capturer des données qualitatives.

Exactitude des données

L’accès aux données peut être difficile, en particulier pour les organisations qui ne disposent pas des ressources ou des outils nécessaires pour se lancer. Ce défi est également amplifié lorsque les entreprises opèrent dans des régions où l’infrastructure de reporting ESG est limitée, ou lorsque les organisations cherchent à accéder à des données pertinentes provenant de fournisseurs, de partenaires et de filiales.

Technologie : automatisez la collecte de données ESG

Tout comme les organisations utilisent des logiciels d’automatisation pour collecter des données financières et établir des rapports, il est possible de faire de même pour les données ESG.

L’automatisation intelligente (AI) est une combinaison de technologies qui automatisent et optimisent les processus métier, tels que la collecte et le prétraitement des données ESG. L’AI comprend l’automatisation robotisée des processus (RPA), c’est-à-dire l’utilisation d’agents virtuels pour automatiser des activités auparavant effectuées par un collaborateur, telles que l’acquisition et la saisie de données. En savoir plus sur l’automatisation ESG. 

L’intelligence artificielle (IA) est une autre composante de l’AI qui joue un rôle dans la collecte de données ESG, c’est-à-dire l’extraction de données à partir de sources non structurées et l’identification de modèles dans les données qui indiquent des risques potentiels avant que les humains n’en prennent conscience.

L’AI aide les organisations à minimiser les défis en :

• Rendant la collecte et le traitement des données plus efficaces
• Réduisant le risque d’erreurs associées à la saisie manuelle des données
• Gérant l’acquisition de données hautement répétitive, à grande échelle et sans erreur
• S’adaptant à l’évolutivité, car les processus de collecte de données peuvent rester efficaces même lorsqu’une organisation se développe
• S’intégrant avec différentes sources de données, y compris des systèmes internes et externes, pour avoir une vue holistique de vos données ESG
• Fournissant aux décideurs des informations ESG précises et en temps réel pour faire des choix éclairés et répondre aux problèmes ESG qui émergent rapidement

Ces outils sont plus qu’une simple théorie. Par exemple, InvoiceBotz de WonderBotz et GLYNT révolutionnent la façon dont les organisations capturent, traitent et rendent compte des données ESG. InvoiceBotz, logiciel d’automatisation du traitement des factures, utilise l’IA et l’automatisation intelligente SS&C Blue Prism pour collecter et traiter les données de facturation, jusqu’au niveau des postes individuels. GLYNT contribue à ce que les données sur le développement durable soient aussi rigoureusement préparées que les données financières. Ces deux solutions optimisent l’exactitude et la cohérence des données et améliorent la transparence des rapports sur le développement durable et l’ESG.

Quelles sont les données requises pour le reporting ESG ?

Le reporting ESG est déjà une obligation légale dans certains pays, et d’autres régions leur emboîtent le pas. À mesure que la réglementation ESG évolue, les exigences en matière de rapports seront modifiées (et donc les données qui doivent être collectées pour étayer les rapports). L’utilisation de l’AI pour la collecte de données permet d’apporter facilement des modifications.

Certaines organisations publient déjà leurs données ESG en ajoutant des sections ESG à leurs rapports annuels et à leurs stratégies de gouvernance d’entreprise. Dans le même temps, les agrégateurs de données créent déjà des mesures autour des critères ESG et publient des notations et des scores ESG.

Maîtriser l’évolution des données ESG

À mesure que les exigences en matière de reporting ESG continuent d’évoluer, celles en matière de collecte de données ESG évoluent également. Cela peut ressembler à une mission sans fin, nécessitant des compétences, de l’agilité et une concentration inébranlable pour faire face à toutes les nouvelles exigences et demandes, ce qui serait presque insurmontable.

Mais avec l’aide d’une automatisation intelligente et d’autres solutions numériques, vous pouvez maîtriser la gestion des données ESG et éviter de vous noyer dans la multitude de réglementations, de cadres et de directives qui vous sont imposés.