Comment l'IA peut simplifier la collecte et la gestion des données ESG
Vous rencontrez des obstacles dans votre démarche de développement durable ? Vous n'êtes pas seul. Une récente enquête de KPMG révèle ainsi que près de la moitié des entreprises s'appuient encore sur des feuilles de calcul pour gérer leurs données ESG. Voici certains des principaux obstacles, qui vous sembleront peut-être familiers.
Données Environnementales
Complexité de la collecte des données
La diversité des sources et des formats de données d'émissions de Scope 1 et 2, incluant les émissions directes de sources possédées ou contrôlées (Scope 1) et les émissions indirectes de l'électricité achetée, de la chaleur ou de la vapeur (Scope 2), rendent leur collecte complexe et chronophage. Les entreprises peinent à agréger et à standardiser les données de sources opérationnelles diverses, telles que les installations, les véhicules et les fournisseurs d'énergie, menant à des inexactitudes dans les rapports.
Saisies manuelles
De nombreuses organisations s'appuient encore sur la saisie manuelle des données sur des feuilles de calcul pour le reporting des émissions de Scope 1 et 2. Il en résulte des erreurs et incohérences. Les saisies manuelles sont non seulement sources d'erreur humaine mais empêchent toute scalabilité et aperçu en temps réel, obérant la capacité des organisations à suivre et gérer efficacement leur impact environnemental.
Complexités des chaînes d'approvisionnement
Les émissions de Scope 3, qui incluent les émissions indirectes telles que celles générées par les biens et services achetés, les déplacements professionnels et les trajets domicile-travail des employés, posent des défis particuliers en matière de collecte de données tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peinent souvent à obtenir des données d'émissions complètes et précises de la part de leurs fournisseurs et partenaires, en raison de variations importantes dans la disponibilité, la fiabilité et la transparence des données selon les secteurs d'activité et les régions.
Manque de standardisation
L'absence de cadres de reporting et de métriques standardisées pour les émissions de Scope 3 constitue un obstacle pour les entreprises qui cherchent à évaluer avec précision leur impact sur la chaîne d'approvisionnement. L’absence de ligne directrice claire et de référence commune complique l'identification et la priorisation des opportunités de réduction des émissions.
Données sociales et de gouvernance
Les entreprises font souvent face à la complexité et à la fragmentation des sources de données sociales, qui comprennent par exemple la diversité des employés ou les pratiques de travail. Réunir et normaliser ces données à travers différents départements et sites géographiques peut s'avérer compliq, entraînant des incohérences et des manques dans les rapports. De plus, garantir l'exactitude et l'intégrité des données représente un challenge, en particulier lorsqu'on dépend de processus manuels sujets à des erreurs et des biais.
Se repérer à travers une gouvernance en évolution et les différentes attentes des parties prenantes ajoute une autre complexité, obligeant les entreprises à se tenir en alerte par concernant les changements réglementaires et les meilleures pratiques.
Résoudre le problème des données
Se repérer à travers ces défis nécessite une approche stratégique et des solutions technologiques qui simplifient la tâche.
Ici, la puissance de l'IA est spectaculaire, en ce qu’elle offre des capacités avancées pour traiter rapidement et avec précision de vastes quantités de données. Dans les démarches de développement durable, l'IA peut rationaliser les choses en automatisant la collecte, l'analyse et le reporting des données, améliorant la prise de décision et favorisant des progrès significatifs vers les objectifs environnementaux.
Observons le fonctionnement de la plateforme de Sweep.
Gestion des données ESG alimentée par l'IA de Sweep
Intégration homogène avec les systèmes informatiques
Notre plateforme s'intègre de manière homogène avec divers systèmes informatiques, simplifiant la collecte de données pour le reporting carbone et ESG. L'IA de Sweep convertit automatiquement les fichiers importés dans les formats requis, réduisant les efforts manuels et le risque d'erreur humaine.
Détection d'anomalies pour l'intégrité des données
Notre algorithme détecte les anomalies pour assurer l'intégrité et l'exactitude des données, permettant à votre équipe de se concentrer sur la prise de décisions fondée sur des données fiables.
Workflows rationalisés pour une meilleure efficacité
En rationalisant les flux de travail et en automatisant des tâches comme le nettoyage des données et la génération de réponses aux enquêtes, l'IA de Sweep améliore l'efficacité et l'impact de votre rapport de durabilité.
