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Digitalisation et automatisation de la gestion des données ESG : adoption, défis et impact

  • Avis d'experts

Publié le 21/05/2025

Accélération de l'adoption des logiciels ESG

Le marché mondial des logiciels ESG (Environnement, Social et Gouvernance) a atteint un milliard de dollars et continue de croître. Selon Grand View Research, le marché était estimé à environ 940 millions de dollars en 2023 et devrait croître d’environ 17 % par an, pour atteindre 2 à 3 milliards de dollars d’ici 2030. Cette croissance rapide est alimentée par une combinaison parfaite de facteurs :

  • Réglementations plus strictes
  • Surveillance accrue des investisseurs
  • Et une impulsion plus large des entreprises en faveur de la durabilité et de la gouvernance éthique

Les entreprises sont contraintes de publier des indicateurs ESG détaillés et de faire preuve de transparence, ce qui stimule la demande de logiciels spécialisés pour automatiser la collecte, le reporting et l’analyse des données. La prise de conscience croissante des risques climatiques et des enjeux de justice sociale a également fait de la gestion ESG une priorité des conseils d’administration, favorisant ainsi l’adoption de solutions numériques permettant aux entreprises de suivre leurs performances et d’atténuer les risques.

Taille et croissance du marché : Des analyses sectorielles récentes montrent que les logiciels ESG sont en passe de devenir l’un des segments de logiciels d’entreprise connaissant la croissance la plus rapide. Par exemple, un rapport valorisait le secteur à environ 0,94 milliard de dollars en 2023, avec un TCAC de 17,3 % entre 2024 et 2030.

Selon d’autres prévisions, le marché devrait dépasser 2,2 milliards de dollars d’ici 2030 (soit une croissance annuelle d’environ 15 à 18 %), ce qui témoigne de l’intérêt marqué des investisseurs et des entreprises pour les outils de données ESG.
 
Au niveau régional, l’adoption a été menée par les marchés développés – l’Amérique du Nord représentait environ 35 % des dépenses mondiales en logiciels ESG en 2023 – grâce à l’innovation technologique et aux premières mesures réglementaires.
 
Malgré les récentes annonces de paquet omnibus et le déploiement limité mais continu de la CSRD de l’UE (CS3D), l’Europe demeure un leader mondial en matière de normes de publication d’informations ESG.
 
Ces réglementations exigent désormais des milliers d’entreprises supplémentaires de fournir des rapports ESG détaillés, élargissant ainsi considérablement la portée et la profondeur des informations obligatoires en matière de durabilité.
 
Parallèlement, les marchés en développement connaissent une forte croissance : la région Asie-Pacifique devrait connaître la plus forte croissance mondiale des logiciels ESG (~19,9 % TCAC), les gouvernements régionaux déployant des incitations et des cadres pour encourager les pratiques commerciales durables.
 
En résumé, la digitalisation ESG est véritablement mondiale, les marchés développés comme l’UE établissant des critères de référence rigoureux, tandis que les économies émergentes comblent rapidement leur retard.

Tendances sectorielles : L’adoption de l’automatisation ESG varie selon les secteurs. Les services financiers (BFSI) ont été pionniers : en 2023, le secteur bancaire et financier représentait à lui seul environ 18,5 % des dépenses en logiciels ESG, sous l’effet de règles strictes en matière de finance durable imposant la divulgation des risques ESG.

La réglementation européenne oblige désormais les banques et les gestionnaires d’actifs à rendre compte des impacts ESG de leurs portefeuilles. Ils se sont donc tournés vers des logiciels pour gérer leurs besoins complexes d’agrégation et de reporting de données. 

Le secteur des technologies et des télécommunications est un autre leader, exploitant les plateformes ESG pour gérer l’empreinte carbone des centres de données, des appareils et des chaînes d’approvisionnement. Ce secteur devrait connaître une croissance significative de l’utilisation des logiciels ESG d’ici 2030.

Les industries lourdes (énergie, industrie manufacturière) et les marques grand public augmentent également leurs investissements, confrontées à la pression du suivi des émissions, des pratiques de travail et de la durabilité de la chaîne d’approvisionnement.

En substance, les secteurs réglementés et à fort impact sont les fers de lance de l’adoption des logiciels ESG, tandis que d’autres suivent rapidement le mouvement face aux attentes croissantes des parties prenantes.

 

Principaux facteurs d’adoption

Plusieurs facteurs accélèrent le passage des feuilles de calcul manuelles aux systèmes ESG automatisés :
 

Exigences réglementaires :

Les nouvelles règles constituent un catalyseur essentiel. Par exemple, la CSRD de l’UE impose désormais à des milliers d’entreprises de communiquer des données ESG détaillées conformément aux normes européennes standardisées de reporting de durabilité. De même, l’ISSB a introduit des référentiels de reporting mondiaux et la SEC américaine propose des règles de divulgation climatique – autant de signes indiquant que le reporting ESG passe du volontaire à l’obligatoire. Cette vague réglementaire rend l’automatisation indispensable pour collecter et publier des données de manière cohérente. Comme l’a souligné une analyse, la complexité et la fréquence des rapports ESG exigés par la loi augmentent, ce qui « nécessite des solutions logicielles robustes capables de traiter de grands volumes de données et des exigences de reporting diverses ». Autrement dit, de nombreuses entreprises ne peuvent pas satisfaire aux nouvelles obligations de reporting sans outils digitaux.
 

Pression des investisseurs et des parties prenantes :

Les investisseurs institutionnels, les prêteurs et les clients exigent de plus en plus de transparence sur leurs performances en matière de développement durable.

Les entreprises qui ne fournissent pas de données ESG crédibles risquent de perdre l’accès aux capitaux ou la confiance du marché.

La surveillance accrue des investisseurs pousse donc les entreprises à adopter des logiciels garantissant l’exactitude et l’auditabilité des données (en particulier pour les données EHS et sociales).

Dans une étude de 2023, 75 % des entreprises ont admis que leur reporting ESG n’en était qu’à ses débuts ; 39 % ont notamment cité l’inadéquation des systèmes informatiques comme un obstacle majeur à la production d’informations de qualité en matière de développement durable.

Les investisseurs se méfient également du greenwashing et attendent donc des entreprises qu’elles étayent leurs déclarations par des données concrètes, un domaine dans lequel les systèmes automatisés contribuent en produisant des indicateurs vérifiables et prêts à être audités.

 

Efficacité opérationnelle et économies de coûts :

L’automatisation de la gestion des données ESG permet également des gains d’efficacité.

Plutôt que des armées d’analystes traquant manuellement les données dans tous les services, une plateforme intégrée peut extraire des informations en temps réel des capteurs IoT, des factures de services publics, des systèmes RH, etc.

Cela permet non seulement de gagner du temps pour le personnel et de réduire les erreurs, mais aussi de réduire les coûts de conseil et d’assurance à long terme.

Un gestionnaire d’actifs mondial, par exemple, a constaté qu’il était « difficile d’adapter le reporting » avec des feuilles de calcul manuelles sur 3 000 biens immobiliers dans 17 pays.

Après avoir adopté un système ESG unifié, il a réduit les demandes de données redondantes et amélioré la qualité des données, facilitant ainsi grandement le respect des exigences des cadres réglementaires, des régulateurs et des investisseurs.

Ces gains de productivité et de précision constituent un argument commercial clair en faveur de l’adoption d’un logiciel ESG au-delà des simples besoins de conformité.

 

Défis de la mise en œuvre du logiciel ESG

Adopter un logiciel ESG ne se résume pas à un simple clic : les organisations rencontrent souvent des difficultés de mise en œuvre importantes qui doivent être gérées avec prudence. Nous examinons ci-dessous quelques obstacles courants :
 

Intégration des données entre les silos :

L’un des principaux défis réside dans l’agrégation des données ESG réparties entre différentes unités opérationnelles et systèmes.
 
Les informations sur le développement durable touchent de nombreux domaines : les données environnementales (consommation d’énergie, émissions, etc.) peuvent être gérées par les équipes EHS ou chargées des installations, les données sociales (diversité, sécurité, indicateurs sociaux, etc.) par les services RH ou RSE, et les données de gouvernance par les services de conformité ou financiers.
 
Ces ensembles de données sont souvent cloisonnés dans différents formats et bases de données.
 
Leur intégration au sein d’une plateforme unique est difficile à organiser et techniquement complexe.
 
De nombreuses entreprises démarrent avec des processus manuels et localisés (fichiers Excel sur les postes de travail de différents responsables), qui ne sont pas standardisés à l’échelle de l’entreprise.
 
Par exemple, GLP Capital Partners, un gestionnaire d’actifs mondial, a constaté que la collecte de ses données ESG était « longue, localisée et manuelle » : chaque région disposait de ses propres feuilles de calcul et utilisait même des langues différentes pour le reporting, ce qui rendait la consolidation difficile.
 
La migration vers un logiciel ESG nécessite de relier toutes ces sources, de nettoyer et d’harmoniser les données, et d’assurer un flux continu de données.
 
Cette intégration est difficile entre les unités opérationnelles, car elle implique souvent de repenser les processus et de faire coopérer différents services sur un système unique.
Sans le soutien de la direction et une gouvernance claire des données, les silos peuvent persister et nuire à l’efficacité du logiciel.

1. Complexité du reporting réglementaire :

La multitude de référentiels ESG ajoute un défi supplémentaire. Contrairement au reporting financier, dont les normes sont relativement uniformes, le reporting ESG est fragmenté.
 
Les entreprises peuvent être amenées à se conformer simultanément à plusieurs référentiels. 
 
Par exemple, une multinationale peut être soumise aux normes CSRD/ESRS de l’UE, aux normes mondiales de l’ISSB, à la règle climatique de la SEC américaine (une fois finalisée), ainsi qu’à des normes sectorielles ou volontaires telles que GRI, SASB, IFRS S1/S2, GRESB, etc.
 
Chaque référentiel possède ses propres indicateurs, définitions et exigences de formatage, ce qui rend la mise en œuvre d’un logiciel ESG complexe.
 
Il est facile de sous-estimer le niveau de configuration et d’expertise requis pour adapter une solution logicielle à toutes les normes de divulgation pertinentes.
 
Comme l’a révélé un cas, l’alignement des données produites sur différentes normes (du GRESB pour l’immobilier aux TCFD/IFRS S2 pour les risques climatiques et au SFDR pour les investissements) était un défi majeur à relever lors du déploiement du logiciel.
 
L’évolution réglementaire implique également une mise à jour continue du logiciel.
 
Les éléments importants à déclarer cette année pourraient s’étendre l’année prochaine (par exemple, de nouveaux indicateurs de diligence raisonnable en matière de capital humain ou de chaîne d’approvisionnement).
 
Cette cible mouvante peut engendrer confusion et surcharge de travail : si l’outil manque de flexibilité, les entreprises risquent de recourir à des corrections manuelles.
 
En résumé, suivre l’évolution constante des règles de reporting ESG est un défi de taille, qui exige un logiciel bien configuré, capable de s’adapter instantanément aux nouvelles taxonomies et exigences.
 

2. Gestion du changement et adoption par les utilisateurs :

Même la meilleure plateforme ESG sera vouée à l’échec si les employés ne l’utilisent pas correctement. En interne, les organisations se heurtent souvent à une résistance au changement lors de l’introduction d’un logiciel ESG.
 
Les employés habitués aux flux de travail existants (ou soucieux de « leurs » feuilles de calcul) peuvent être sceptiques face à un nouveau système centralisé.
 
Parmi les sentiments courants, on retrouve la crainte d’une trop grande complexité du logiciel, la crainte qu’il n’augmente leur charge de travail ou des doutes quant à son utilité.
 
Des problèmes de confiance peuvent également survenir, notamment si la solution s’appuie sur l’IA ou l’automatisation : les utilisateurs peuvent craindre une exactitude insuffisante des données ou perdre le contrôle de celles-ci. 
 
Une gestion efficace du changement est essentielle pour surmonter ce problème. Les bonnes pratiques incluent : impliquer les principales parties prenantes dès le début, communiquer clairement sur la manière dont le logiciel facilitera leur travail et dispenser une formation approfondie.
 
Par exemple, EnerSys (une entreprise manufacturière) a adopté une approche collaborative et transversale lors du déploiement d’outils de développement durable basés sur l’IA : son équipe développement durable a collaboré dès le départ avec les services informatiques, juridiques et de conformité pour répondre aux préoccupations et personnaliser les garanties.
 
L’entreprise a également dispensé une formation complète à ses employés sur le nouveau système, ce qui a renforcé la confiance et le moral des utilisateurs.
 
Lorsque le personnel comprend les avantages (comme moins de temps passé à rechercher des données ou une génération de rapports plus facile) et se sent soutenu, il est beaucoup plus susceptible d’adopter le changement.
 

3. Le mythe du plug-and-play :

Une idée reçue courante est que les logiciels ESG sont des solutions prêtes à l’emploi : une fois installés, les informations ESG s’ensuivent instantanément.
 
En réalité, les entreprises découvrent souvent que la mise en œuvre d’un logiciel ESG est un parcours, et non un achat unique.
 
Comme tout outil informatique d’entreprise, les plateformes ESG doivent être adaptées aux données, objectifs et processus spécifiques de l’organisation.
 
La configuration du logiciel nécessite un effort initial important : définition des indicateurs et KPI ESG pertinents pour l’entreprise, téléchargement des données historiques, intégration aux systèmes d’entreprise (ERP, finance, achats, etc.) et création de modèles de reporting alignés sur les cadres utilisés par l’entreprise.
 
Chez Magellan, nous constatons que l’intégration et la configuration sont les étapes les plus chronophages ; c’est pourquoi les fournisseurs dédient souvent des équipes de réussite client pour accompagner leurs clients dans l’alignement du logiciel sur leur modèle économique.
 
Sans ce travail préparatoire, l’outil ne résoudra pas les problèmes de données comme par magie. Les entreprises qui pensent qu’un système ESG fonctionnera immédiatement risquent d’être déçues ;
 
Elles doivent investir dans une mise en œuvre adéquate et éventuellement adapter certains processus internes pour les adapter aux meilleures pratiques de l’outil.
 
Le mythe de la solution clé en main peut également conduire à sous-estimer les coûts et les délais.
 
Les organisations avisées considèrent l’adoption d’un logiciel ESG comme un projet stratégique – avec des déploiements progressifs, la formation des utilisateurs et des boucles de rétroaction – plutôt que comme une simple installation informatique.
 
Celles qui le font sont plus susceptibles de tirer pleinement parti de la technologie, tandis que celles qui ne le font pas risquent de se retrouver avec des logiciels « étagères » (des logiciels achetés mais mal utilisés).
 

 

Valeur commerciale des logiciels ESG au-delà de la conformité

Si le respect des obligations de reporting est une motivation majeure pour les logiciels ESG, leur valeur commerciale va bien au-delà de la simple vérification des données par les régulateurs.
 
La Digitalisation et l’automatisation de la gestion des données ESG peuvent contribuer directement à une meilleure prise de décision, à une meilleure efficacité et à une meilleure vision stratégique.
 
Voici les principaux avantages des logiciels ESG, au-delà de la simple conformité :
 

Amélioration de la qualité et de la validation des données :

L’automatisation améliore considérablement la précision et la fiabilité des données dans les rapports de développement durable.

La collecte manuelle de données est non seulement lente, mais aussi sujette aux erreurs : erreurs de saisie, erreurs de formule dans les feuilles de calcul, et problèmes de contrôle de version fréquents.

Les logiciels ESG minimisent ces pièges en extrayant les données des systèmes sources de manière contrôlée et continue et en appliquant des règles de validation.

Par exemple, les plateformes peuvent automatiquement signaler les anomalies ou les valeurs aberrantes (par exemple, une augmentation soudaine de la consommation énergétique sur un site) pour vérification.

Elles appliquent des unités et des méthodes de calcul cohérentes (en veillant à ce qu’un service ne mesure pas en tonnes et un autre en kilogrammes, par exemple).

Selon des études, l’automatisation de la collecte de données ESG « améliore considérablement l’efficacité, la précision et la fiabilité », réduisant ainsi la charge de travail humaine et le taux d’erreur.

La qualité des données n’est pas qu’une question de présentation : elle renforce la confiance des parties prenantes (investisseurs, auditeurs, public) et donne à la direction l’assurance qu’elle agit sur la base d’informations fiables.

De plus, des systèmes ESG robustes conservent une piste d’audit pour chaque point de données, un atout précieux pour les audits internes ou les certifications externes.

En bref, l’automatisation transforme les données ESG en un atout plus fiable, déplaçant le temps des équipes de la vérification des chiffres à l’analyse de leur signification.

 

Prévision des risques et perspectives stratégiques :

Au-delà des rapports historiques, les logiciels ESG aident de plus en plus les entreprises à anticiper les risques futurs et à orienter leur stratégie. Des solutions avancées intègrent l’analytique, l’IA et le big data pour transformer les indicateurs ESG bruts en informations prospectives.

L’analyse de scénarios est une application puissante, permettant par exemple de modéliser l’évolution des activités d’une entreprise selon différents scénarios de changement climatique ou hypothèses de prix du carbone.

Les plateformes ESG offrent désormais des fonctionnalités de simulation des risques climatiques et d’autres facteurs ESG, permettant aux entreprises d’anticiper les impacts potentiels sur leur chaîne d’approvisionnement, leurs actifs ou leur performance financière.

Ces simulations favorisent une gestion des risques plus proactive : les entreprises peuvent élaborer des plans d’atténuation pour les scénarios à haut risque (comme le déplacement d’installations vulnérables aux inondations ou la diversification des fournisseurs en cas de risques pour les droits humains dans une région).

Les capacités de modélisation prédictive, souvent activées par l’IA et le machine learning, permettent également aux organisations d’identifier les tendances, telles que la baisse des scores d’engagement des employés ou l’émergence de signaux d’alerte en matière de gouvernance, avant qu’elles ne s’aggravent.

Comme le souligne une analyse de marché, les grandes entreprises exploitent les logiciels ESG basés sur l’IA pour la « modélisation prédictive, la planification de scénarios et l’évaluation des risques » afin de gérer proactivement les enjeux de développement durable.

En intégrant les considérations ESG à la gestion des risques d’entreprise, les entreprises prennent des décisions stratégiques plus éclairées.

Par exemple, si le logiciel indique que la pénurie d’eau menacera de plus en plus les usines d’une entreprise, cette information peut orienter les investissements dans les technologies de recyclage de l’eau ou influencer les prochaines orientations de l’entreprise.

En résumé, les plateformes de données ESG transforment ce qui pourrait être perçu comme de simples données de conformité en informations stratégiques pour la planification à long terme.

Surveillance en temps réel et mesures proactives :

Le reporting ESG traditionnel était un exercice annuel rétrospectif : collecte des données pour l’année écoulée, publication d’un rapport quelques mois plus tard.

Les logiciels ESG révolutionnent la donne en permettant un suivi en temps réel, voire quasi réel, des performances en matière de développement durable.

Grâce aux capteurs IoT et à l’intégration de systèmes, les entreprises peuvent désormais suivre en continu des indicateurs tels que la consommation d’énergie, les émissions ou les incidents de sécurité.

Grâce aux données ESG en temps réel, tout écart peut être détecté et corrigé immédiatement, et non après un an.

Par exemple, un tableau de bord ESG basé sur l’IoT peut indiquer une hausse de la consommation d’électricité dans une usine cette semaine ; les responsables peuvent l’analyser et y remédier (une machine a peut-être été laissée en marche ou nécessite une maintenance) afin de respecter les objectifs de réduction de la consommation d’énergie.

Cette gestion proactive réduit le gaspillage et améliore l’efficacité. Un article souligne comment l’intégration d’appareils IoT aux plateformes ESG permet un « suivi précis et en temps réel des émissions de carbone » , et automatise même certains contrôles de conformité via des contrats intelligents.

Il en résulte une approche plus dynamique du développement durable : les entreprises peuvent ajuster leur trajectoire à la volée et mettre en œuvre des mesures de conservation au moment où elles auront le plus d’impact, au lieu d’attendre les résultats de fin de trimestre ou d’année.

De plus, les données en temps réel améliorent la transparence. Les entreprises peuvent partager des tableaux de bord de développement durable en temps réel avec leurs dirigeants, voire avec le public, démontrant ainsi leur responsabilité (certaines grandes entreprises proposent désormais des outils de suivi des émissions de carbone en temps réel sur leurs sites web, par exemple).

Cette immédiateté crée une pression interne et externe pour continuer à s’améliorer.

En résumé, les logiciels ESG dotent les organisations d’une sorte de « centre névralgique du développement durable », leur permettant d’être agiles et réactives dans la gestion des enjeux ESG, plutôt que réactives et lentes.

Analyse comparative des performances et création de valeur :

Un autre avantage de la digitalisation ESG réside dans la simplification de l’analyse comparative et du suivi des performances entre les unités opérationnelles ou par rapport à leurs pairs.

Un système centralisé permet à une entreprise de comparer ses installations, ses régions ou ses fournisseurs selon des indicateurs ESG de manière standardisée, identifiant ainsi les plus performants et les moins performants.

Cela peut stimuler une saine concurrence en interne (par exemple, les usines rivalisant pour la plus faible consommation d’eau par unité produite) et aider à cibler les investissements en développement durable les plus rentables.

En externe, en alignant les données sur des cadres communs, les entreprises peuvent se comparer aux moyennes ou aux indices du secteur, découvrant ainsi des opportunités de différenciation.

À terme, une performance ESG solide, étayée par des données de qualité, peut générer une valeur commerciale tangible : économies de coûts grâce aux projets d’efficacité, amélioration de la réputation de la marque, accès facilité au capital (les investisseurs privilégiant les leaders ESG) et meilleure attraction/rétention des talents (les employés privilégiant les employeurs socialement responsables).

En d’autres termes, l’automatisation permet aux entreprises de concrétiser leurs objectifs ESG et de suivre rigoureusement leurs progrès, ce qui se traduit souvent par des avantages financiers et concurrentiels.

Un responsable mondial du développement durable a résumé l’impact de la mise en œuvre d’un logiciel ESG : il maîtrise désormais mieux ses données et « répond plus facilement aux exigences des cadres réglementaires, des régulateurs et de nos investisseurs » , ce qui a contribué à améliorer la performance ESG globale.

Ce type de rationalisation et d’intégration favorise la création de valeur, et pas seulement la conformité.

Défis de la mise en œuvre du logiciel ESG

Pour illustrer les points ci-dessus, considérons ces exemples concrets de grandes organisations qui ont mis en œuvre avec succès un logiciel de gestion des données ESG et les avantages qu’elles en ont tirés :

EnerSys (fabrication industrielle)

Améliorer l’efficacité et la préparation aux audits grâce à l’IA :

EnerSys, fabricant mondial de batteries, a dû faire face à une charge de travail croissante pour collecter des données de développement durable sur 180 sites, notamment face à la multiplication des nouvelles réglementations.

Pour rationaliser ce processus, EnerSys a adopté une plateforme de données ESG basée sur l’IA, appelée ESG Flo. Ce système utilise l’apprentissage automatique (par exemple, l’IA basée sur des cartes thermiques) pour extraire automatiquement les informations des factures de services publics et d’autres documents sources.

Cette innovation a permis à EnerSys de collecter les données d’émissions de carbone de portée 1 et 2 de tous ses sites avec beaucoup moins d’efforts manuels et une plus grande précision. 

Selon le responsable du développement durable de l’entreprise, le système d’IA a a « considérablement amélioré la précision, l’auditabilité et l’efficacité des données » dans son processus de suivi des émissions.

Au lieu que les employés transcrivent les données des services publics, le personnel de chaque site télécharge simplement les PDF de ses factures, et l’IA capture les données clés (dates, utilisation, coût, unités) et signale même les anomalies ou les écarts pour examen. 

Cela a rendu les données traçables et auditables , facilitant ainsi les audits internes et l’assurance externe. EnerSys a indiqué que l’outil avait également accéléré la conformité.

L’entreprise teste actuellement une fonctionnalité utilisant l’IA pour renseigner automatiquement les réponses aux questions qui se chevauchent dans différents questionnaires et cadres ESG, ce qui permet de gagner du temps et de garantir la cohérence.

De plus, EnerSys a déployé ChatGPT Enterprise pour analyser de vastes ensembles de données ESG et faciliter la réponse aux enquêtes de durabilité auprès des clients, réduisant ainsi le temps consacré à ces questionnaires d’environ 50 % .

L’un des principaux enseignements du déploiement d’EnerSys a été l’importance de la confiance et de la gestion du changement : l’entreprise a impliqué très tôt les équipes informatiques, juridiques et de conformité afin de mettre en place des contrôles de sécurité des données appropriés, et a formé ses employés de manière approfondie aux nouveaux outils d’IA.

En conséquence, EnerSys a non seulement amélioré l’efficacité et la précision de ses rapports, mais a également construit une infrastructure de données ESG plus pérenne (l’entreprise envisage même d’utiliser l’IA pour rédiger son prochain rapport de développement durable).

Ce cas montre qu’avec une approche adaptée, l’automatisation et l’IA peuvent considérablement améliorer la gestion des données ESG, générant des économies de temps et d’argent, ainsi que des données de meilleure qualité.

GLP Capital Partners (maintenant une partie d’Ares Management Corporation)

Mise à l’échelle des données ESG dans les opérations mondiales :

GLP Capital Partners (GCP) est un important gestionnaire d’actifs qui investit dans des installations logistiques, des centres de données, des énergies renouvelables et bien plus encore, dans 17 pays.

Face aux attentes croissantes des investisseurs, GCP s’est engagé à mettre en place un suivi ESG rigoureux, mais son processus existant s’est heurté à un obstacle.

L’entreprise utilisait Excel, Power BI et SharePoint dans un environnement Azure pour collecter et visualiser les indicateurs ESG, un outil inefficace et difficile à déployer à grande échelle.

Les données provenaient de plus de 3 000 propriétés dans le monde entier, sous différents formats et même en plusieurs langues, ce qui entraînait des problèmes de qualité et compliquait la consolidation des rapports.

En 2021, GCP a fait appel à des consultants pour élaborer une feuille de route numérique ESG, ce qui a conduit à la sélection d’un logiciel de gestion ESG dédié (SpheraCloud Sustainability), considéré comme la solution la plus adaptée.

La mise en œuvre de ce logiciel a permis de relever plusieurs défis. En d’autres termes, le logiciel ESG a rationalisé l’ensemble du cycle de reporting – les données, une fois saisies, pouvaient servir à de multiples fins – et a amélioré la rapidité et la qualité des informations mises à la disposition des décideurs.

L’étude de cas souligne que, malgré une configuration initiale intensive, le résultat a été un système de données ESG évolutif, gage d’efficacité (source unique de données ESG), de précision accrue et d’une meilleure préparation aux audits et aux futures réglementations.

L’expérience de GCP souligne également l’importance de l’accompagnement d’experts dans le choix et la mise en œuvre des logiciels.

En choisissant soigneusement une plateforme adaptée à leurs besoins et en mettant l’accent sur l’adoption par les utilisateurs (support linguistique, formation), ils ont réalisé une transition plus fluide et un retour sur investissement plus rapide :

  • Ils ont développé une capacité pour plus de 400 utilisateurs sur la plateforme, garantissant que les gestionnaires immobiliers et les équipes régionales saisissent tous les données dans un seul système, avec des contrôles appropriés pour l’exactitude des données.
  • La collecte et l’agrégation des données ESG sont devenues hautement automatisées – GCP a pu intégrer des bases de données de facteurs d’émission (pour les calculs de carbone) et relier directement d’autres sources de données, réduisant ainsi le travail manuel et améliorant la fiabilité.
  • Le logiciel a permis une harmonisation avec plusieurs cadres . GCP pouvait désormais produire plus facilement des résultats pour des normes telles que GRESB, TCFD et SFDR à partir du même ensemble de données, simplement en configurant le module de reporting, plutôt qu’en exécutant des processus distincts pour chaque norme. Il était ainsi beaucoup plus simple de satisfaire les différentes parties prenantes (régulateurs, investisseurs) avec des rapports personnalisés, sans duplication des efforts.
  • La gestion du changement faisait partie intégrante du projet : le déploiement comprenait la formation des utilisateurs dans leur langue locale (plus de la moitié des utilisateurs parlaient chinois ou japonais ; le système et la formation ont donc été dispensés dans ces langues pour garantir l’adoption). Grâce à la localisation et à la formation, GCP a obtenu une forte adoption du nouvel outil par les utilisateurs.

Les avantages sont rapidement devenus évidents. Meredith Balenske, responsable mondiale du développement durable chez GCP, a constaté qu’après la mise en œuvre, l’entreprise avait acquis un contrôle accru sur ses donnéeset pouvait réduire les demandes répétées de données, « facilitant ainsi grandement le respect des exigences des cadres réglementaires, des régulateurs et de nos investisseurs ».

L’avenir de la Digitalisation ESG

À l’avenir, l’intersection entre ESG et technologie devrait s’approfondir, permettant à des outils encore plus avancés d’être largement utilisés. Plusieurs tendances émergentes indiquent l’évolution de la gestion des données ESG :

Les prévisions ESG basées sur l’IA deviennent courantes :

L’intelligence artificielle est appelée à jouer un rôle de plus en plus central dans l’analyse ESG.

Nous constatons déjà que les entreprises utilisent l’IA pour des tâches telles que la capture de données (par exemple, l’OCR et le machine learning pour la lecture de documents), mais la prochaine étape réside dans les prévisions et l’aide à la décision basées sur l’IA.

Dans les enquêtes, plus des trois quarts des professionnels (77 %) prévoient que l’IA aura un « impact important ou transformateur » sur leur travail au cours des cinq prochaines années – et les équipes développement durable ne font pas exception.

Nous pouvons anticiper que l’IA aidera les organisations à prédire les résultats ESG avec plus de précision : par exemple, en prévoyant les émissions de carbone en fonction des plans de production, ou en utilisant le machine learning pour prédire les fournisseurs susceptibles de présenter des risques sociaux.

L’IA générative pourrait aider à rédiger des rapports de développement durable ou à répondre aux demandes de conformité (comme l’a fait EnerSys avec ChatGPT pour traiter les questionnaires ESG des clients, réduisant ainsi les efforts de moitié.

Des modèles d’IA plus avancés pourraient intégrer de vastes ensembles de données (images satellite, données climatiques, sentiment sur les réseaux sociaux) pour signaler les risques ou opportunités ESG émergents en temps réel.

À mesure que ces outils mûriront, ils deviendront probablement aussi courants dans la gestion ESG que les logiciels de modélisation financière le sont dans les services financiers.

Imaginez un avenir où un responsable ESG demanderait à un assistant IA : « Simulez le score ESG de notre entreprise si nous atteignons x % d’énergie renouvelable et y % de diversité l’année prochaine », et obtiendrait une projection fiable pour orienter la stratégie.

Les prévisions ESG et la planification de scénarios basées sur l’IA permettront aux entreprises de définir des objectifs et des feuilles de route plus pertinents, rendant les initiatives de développement durable plus proactives et fondées sur des données probantes.

Bien entendu, avec l’intégration de l’IA, les organisations auront également besoin d’une gouvernance autour de celle-ci : garantir la transparence, éviter les biais dans les algorithmes et maintenir une supervision humaine afin que l’IA renforce (et non dicte aveuglément) les décisions ESG.

Blockchain et IoT pour la surveillance ESG en temps réel :

Alors que les exigences de divulgation ESG poussent de plus en plus les entreprises à s’impliquer davantage dans leurs chaînes de valeur, notamment avec la directive européenne sur le devoir de vigilance en matière de durabilité des entreprises (CS3D), qui impose une transparence au-delà des opérations directes (fournisseurs de niveau 1) et pourrait s’étendre aux fournisseurs de second rang à l’avenir, les solutions numériques deviennent essentielles.
 
Des technologies comme la blockchain et l’IoT devraient jouer un rôle essentiel pour permettre cette visibilité plus approfondie.
 
Les capteurs IoT peuvent capturer des données environnementales et sociales directement chez les fournisseurs en temps réel, réduisant ainsi considérablement les erreurs de saisie manuelle et les retards.
 
La technologie blockchain sécurise ensuite ces informations dans un registre numérique immuable, garantissant ainsi la transparence, la traçabilité et la fiabilité des données tout au long de chaînes de valeur complexes.
 
Des entreprises comme Volvo sont déjà pionnières en la matière, utilisant des « passeports de batterie » basés sur la blockchain pour vérifier l’empreinte carbone et la provenance des matériaux.
 
Les marques de mode mettent également en œuvre des systèmes basés sur la blockchain pour suivre en continu l’empreinte environnementale des produits tout au long de leur cycle de vie.
 
À l’avenir, les systèmes automatisés de conformité numérique, exploitant les capteurs IoT, la blockchain et les contrats intelligents, deviendront probablement la norme.
 
Par exemple, si les émissions de carbone d’un fournisseur dépassent les seuils convenus, des contrats intelligents basés sur la blockchain pourraient déclencher déclencher automatiquement des mesures correctives ou des sanctions, intégrant ainsi l’application des normes de durabilité directement dans les accords commerciaux.
 
Ainsi, la digitalisation des données ESG à des niveaux plus profonds de la chaîne d’approvisionnement favorise non seulement la conformité réglementaire aux normes émergentes comme CS3D, mais transforme également la manière dont les entreprises gèrent proactivement leurs performances en matière de durabilité dans des chaînes de valeur mondiales de plus en plus complexes et contrôlées.

Évolution réglementaire et reporting numérique :

Les régulateurs eux-mêmes s’adaptent à l’ère numérique des données ESG. On peut s’attendre à ce que les cadres réglementaires imposent de plus en plus la soumission de données numériques et exploitent la technologie pour la surveillance. 
 
Malgré les récents ajustements, tels que le paquet Omnibus de l’UE, qui retarde le déploiement obligatoire du reporting ESG basé sur XBRL, cela témoigne clairement de la volonté de l’UE de convertir la CSRD en un format XBRL lisible par machine , obligeant ainsi les entreprises à étiqueter numériquement leurs données ESG pour en faciliter l’analyse.
 
Ce type d’étiquetage numérique permet aux régulateurs et aux investisseurs d’ingérer et de comparer automatiquement les informations ESG à grande échelle, ce qui ne sera possible que si les entreprises disposent de logiciels robustes pour produire ces rapports.
 
À l’avenir, d’autres juridictions pourraient suivre l’exemple en standardisant les ontologies et les taxonomies des indicateurs ESG afin que les données puissent circuler directement des systèmes d’entreprise vers les bases de données des régulateurs, sans intervention manuelle.
 
Nous pourrions également assister à la convergence des rapports financiers et ESG dans les dépôts numériques. Les normes IFRS préconisent un reporting intégré.
 
À mesure que les entreprises gagneront en efficacité grâce à la fusion de ces processus, les données ESG pourraient être présentées parallèlement aux états financiers dans les déclarations annuelles, le tout utilisant des normes numériques communes.
 
Une autre évolution probable est que les régulateurs intégreront des contrôles de données en temps réel ou périodiques, par exemple en exigeant de certains grands émetteurs qu’ils surveillent et publient en continu leurs données d’émissions (certains pays installent déjà des systèmes de surveillance continue des émissions dans leurs usines).
 
Cela brouillerait la frontière entre suivi ESG interne et reporting externe, institutionnalisant ainsi la transparence ESG en temps réel.
 
Enfin, la garantie des informations ESG devenant une exigence, les auditeurs pourraient utiliser la blockchain ou des outils d’analyse pour vérifier l’intégrité des données.
 
Globalement, l’environnement réglementaire évolue vers une plus grande standardisation, comparabilité et accessibilité numérique des informations ESG, ce qui incitera les entreprises à investir davantage dans des solutions numériques pour rester conformes et compétitives.
 

Évolution réglementaire et reporting numérique :

L’avenir verra également la Digitalisation des critères ESG s’étendre à davantage de secteurs et de petites entreprises, y compris sur les marchés en développement. Avec la baisse des coûts des logiciels (grâce aux modèles SaaS basés sur le cloud, par exemple) et l’augmentation des pressions sur la chaîne d’approvisionnement, même les PME adopteront des outils de gestion ESG pour répondre aux attentes de partenaires plus importants ou aux réglementations.
 
Dans les pays en développement, où la collecte de données peut s’avérer complexe, la technologie mobile et les plateformes cloud pourraient permettre un effet de saut technologique : les entreprises délaisseront les systèmes traditionnels et adopteront directement des applications ESG modernes, accessibles sur smartphone.
 
Les programmes de développement international ou les multinationales pourraient faciliter cette transition en fournissant des outils standardisés à leurs fournisseurs (à l’instar des grandes entreprises qui déployaient autrefois des systèmes de comptabilité financière).
 
L’effet net serait un lus grand nombre d’entreprises fournissant des données ESG fiables, améliorant ainsi la transparence globale des chaînes de valeur mondiales.
 
Nous pourrions également voir apparaître des solutions numériques ESG sectorielles (pour l’agriculture, l’exploitation minière, les transports, etc.) répondant aux indicateurs et aux défis spécifiques de ces secteurs.
 
Avec davantage de données disponibles, la performance ESG pourrait devenir un facteur plus explicite dans les valorisations et les décisions d’affaires, concrétisant ainsi l’adage selon lequel « ce qui est mesuré est géré ».
 
Les entreprises qui garderont une longueur d’avance – en investissant dès maintenant dans les capacités ESG numériques – seront mieux positionnées comme leaders de l’économie durable de demain.

Conclusion

La Digitalisation et l’automatisation révolutionnent la gestion des données ESG. Les entreprises qui peinaient autrefois à compiler manuellement leurs rapports de développement durable s’appuient désormais sur des logiciels intelligents pour faire des données ESG un atout stratégique.
 
L’adoption s’accélère sous l’effet des pressions réglementaires et du marché, mais non sans difficultés d’intégration et de gestion du changement. Cependant, les gains en termes de qualité, d’efficacité et de visibilité des données sont considérables, permettant une meilleure gestion des risques et des actions proactives en matière de développement durable.
 
Comme le démontrent des cas concrets, ce parcours peut demander des efforts, mais il permet de créer des organisations prêtes à être auditées, plus efficaces et stratégiquement informées sur les questions ESG.
 
À l’avenir, des technologies comme l’IA, l’IoT et la blockchain promettent d’intégrer davantage les données ESG dans les processus métier clés, tandis que les régulateurs préconisent des normes de reporting numérique faisant de la transparence ESG la norme.
 
Pour les décideurs d’entreprise, le message est clair : il faut adopter la Digitalisation ESG non seulement comme un exercice de conformité, mais aussi comme une opportunité de générer de la valeur et de l’innovation.
 
Ceux qui investissent dans des systèmes de données ESG robustes et les intègrent dans la prise de décision resteront non seulement du bon côté de la réglementation, mais ils gagneront probablement un avantage concurrentiel en termes de résilience, de réputation et de performance dans les années à venir.

À retenir :

La gestion des données ESG n’est plus une préoccupation ponctuelle et annuelle ; elle devient une fonction opérationnelle continue, portée par la technologie.
 
Les entreprises qui mettent en œuvre avec succès des solutions digitales ESG se positionnent pour évoluer avec agilité et crédibilité dans un contexte de développement durable en constante évolution, tandis que celles qui sont à la traîne risquent d’être submergées par les demandes de données ou dépassées par des concurrents plus transparents.
 
En fin de compte, l’automatisation des données ESG n’est pas seulement une question d’efficacité : elle permet de prendre de meilleures décisions pour un avenir durable.
 

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