Le paysage du reporting en matière de développement durable a connu une profonde évolution ces dernières années. Les entreprises et les institutions financières doivent composer avec plusieurs cadres qui se recoupent, notamment la directive sur le reporting en matière de développement durable des entreprises (CSRD) et la taxonomie de l’UE, ainsi que les calculs du ratio d’actifs verts (GAR) et les divulgations au titre du pilier 3. Les changements réglementaires constants compliquent encore davantage le processus de reporting.
Malgré les efforts récents en matière de simplification, tels que le règlement Omnibus, le reporting en matière de développement durable reste une tâche difficile pour les équipes chargées de la conformité. De nombreuses organisations s’appuient encore sur des processus manuels fragmentés pour extraire les données ESG, valider les informations et remplir les questionnaires de conformité.
Heureusement, l’IA agentique est là pour aider à surmonter ces défis.
Le goulot d’étranglement du reporting ESG : plus de données, plus d’exigences de conformité, plus de pression
Les cadres de reporting ESG exigent des organisations qu’elles intègrent de grandes quantités de données provenant de multiples sources. Pour les équipes ESG, cela représente un défi de taille, car 60 à 70 % de leur temps est souvent consacré à des activités fastidieuses telles que l’extraction de données, la validation et la préparation de rapports. Ces tâches ont tendance à être répétitives, sujettes à l’erreur humaine et offrent une valeur stratégique limitée.
La collecte de données provenant de systèmes disparates, de feuilles de calcul et de documents non structurés, puis leur mise en correspondance manuelle avec les exigences réglementaires et leur validation par rapport aux critères de conformité, peuvent prendre des semaines. Pour compliquer encore davantage la tâche, au moment où les rapports sont finalisés et soumis, les conditions du marché peuvent avoir changé, de nouvelles réglementations peuvent être entrées en vigueur et les données peuvent déjà être obsolètes.
L’approche manuelle comporte des risques importants. Les retards dans la génération d’informations augmentent les risques liés à la conformité, tandis que l’incapacité à évaluer les portefeuilles à grande échelle limite la gestion globale des risques. De plus, les professionnels ESG sont détournés des initiatives stratégiques en matière de développement durable pour se concentrer sur des tâches opérationnelles liées aux données.
Gestion de la conformité réglementaire et nécessité de l’automatisation
Le paquet Omnibus de l’Union européenne a été introduit afin de simplifier la directive sur le reporting extra-financier des entreprises (CSRD) et les réglementations connexes, dans le but de réduire les formalités administratives et de rationaliser le reporting extra-financier. Cependant, fin octobre 2025, le Parlement européen a rejeté les négociations accélérées en trilogue sur Omnibus I, retardant ainsi l’adoption de ces simplifications. Le vote final du Parlement est désormais prévu pour les 12 et 13 novembre 2025, les négociations devant reprendre vers la fin du mois de novembre.
Ce retard prolonge l’incertitude juridique et met en évidence une réalité critique. Les entreprises ne peuvent pas se permettre d’attendre un allègement réglementaire. Elles doivent dès aujourd’hui trouver de manière proactive des moyens d’automatiser et de développer leurs opérations de conformité ESG afin de s’adapter à l’évolution de la réglementation et d’acquérir un avantage concurrentiel.
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L’IA traditionnelle et les grands modèles linguistiques (LLM) ont progressivement amélioré les processus de reporting ESG. Cependant, ceux-ci nécessitent généralement une coordination humaine et une validation manuelle à plusieurs étapes.
L’IA agentique représente une autre avancée significative. Plutôt que d’effectuer des tâches isolées, les agents IA fonctionnent de manière autonome, planifiant des flux de travail complexes, utilisant plusieurs outils de manière séquentielle, raisonnant à travers les dépendances et itérant jusqu’à ce que les tâches soient terminées.
Dans le domaine du reporting ESG, les systèmes d’IA agentique peuvent orchestrer l’ensemble des pipelines de données, depuis l’identification et l’analyse des documents jusqu’à l’extraction des données, la mise en correspondance des critères techniques, la validation et la génération du rapport final.
Voici un aperçu du processus dans la pratique :
Intelligence documentaire et classification
L’IA agentique ingère tous les documents pertinents (rapports annuels, certificats de performance énergétique, déclarations de durabilité, documents financiers, documents politiques) et identifie automatiquement le type et la source du document. Le système utilise l’analyse contextuelle en combinaison avec des métadonnées pour distinguer les différents types de documents, puis achemine chacun d’entre eux vers le pipeline de traitement approprié.
Analyse intelligente de texte et extraction de données ESG
Une fois les documents classés, l’IA agentique utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour effectuer une segmentation sémantique, divisant les documents en sections contextuellement significatives plutôt qu’en morceaux arbitraires. Le système extrait simultanément des données structurées (tableaux, mesures quantitatives) et des informations non structurées (divulgations narratives, évaluations qualitatives). Il préserve de manière critique le contexte et la provenance de chaque point de données, créant ainsi une piste d’audit exigée par les régulateurs.
Correspondance et validation des critères techniques
Plutôt que de simplement extraire des données, le système applique des règles spécifiques au domaine et des critères de sélection techniques. Pour les rapports sur la taxonomie de l’UE, l’agent vérifie si une activité économique répond aux seuils d’éligibilité, applique les critères « Do No Significant Harm » (DNSH) et calcule les pourcentages d’activités alignées. Pour la CSRD, il compare les données extraites aux exigences de l’ESRS et signale les lacunes ou les incohérences.
Pré-remplissage automatique du questionnaire
L’une des tâches les plus chronophages en matière de conformité ESG consiste à remplir les questionnaires réglementaires et les modèles de divulgation. Agentic AI remplit automatiquement ces formulaires à l’aide de données extraites et validées, générant des réponses narratives lorsque cela est nécessaire et signalant les champs pour lesquels le jugement humain est essentiel.
Validation continue et mise en relation des preuves
Contrairement aux processus par lots qui ne procèdent à la validation qu’une fois terminés, les systèmes agentiels vérifient en permanence la qualité des données tout au long du flux de travail. Ils relient chaque point de données extrait à son document source grâce au suivi de la traçabilité, garantissant ainsi la traçabilité et la préparation aux audits. Lorsque des divergences entre les informations narratives et les mesures quantitatives sont détectées, le système les signale pour examen plutôt que de propager les erreurs.
Données ESG et conformité des entreprises : de plusieurs semaines à quelques heures
Le potentiel transformateur de l’IA agentique est déjà évident dans la pratique, puisque les organisations qui la mettent en œuvre pour leurs rapports ESG ont fait état d’une réduction considérable des délais de préparation.
Ces gains de temps se traduisent directement par des réductions de coûts et un redéploiement des ressources. En extrayant, validant et mappant automatiquement les données dans plusieurs cadres réglementaires, le système d’IA a garanti une traçabilité élevée des données, réduit le risque d’audit et permis des soumissions réglementaires plus rapides.
Selon l’enquête mondiale sur le reporting en matière de développement durable menée par PwC, les organisations accordent de plus en plus la priorité aux investissements technologiques afin de faire face à la complexité croissante des exigences en matière de divulgation d’informations ESG. L’enquête souligne que les entreprises reconnaissent l’automatisation comme essentielle pour gérer le volaume et la complexité des données ESG, en particulier dans un contexte de convergence de multiples cadres réglementaires.
The Dydon AI approach: ESG reporting automation with AI agents
La solution de capture de données ESG de Dydon AI exploite les technologies de modèles linguistiques et agentiels pour transformer les workflows de conformité et la gestion des données ESG. La plateforme automatise l’ingestion de plusieurs types de documents, notamment les rapports financiers, les certificats de performance énergétique, les informations sur le développement durable et les documents politiques.
Un agent IA spécialisé est attribué à chaque type de document, adaptant ainsi le cadre analytique en conséquence. La pile de traitement du langage naturel (NLP) du système décompose les documents en petits éléments analysables, extrayant simultanément les données structurées des tableaux et les informations non structurées du texte et des images.
Chaque élément de données est mappé avec précision aux catégories réglementaires pertinentes, telles que les dépenses d’investissement (CAPEX), les dépenses d’exploitation (OPEX) ou le chiffre d’affaires pour la conformité à la taxonomie de l’UE, ou à des thèmes spécifiques dans le cadre de l’ESRS pour les divulgations CSRD, en fonction d’indicateurs de performance clés (KPI) personnalisés définis par l’utilisateur.
Dydon AI automatise la génération et le pré-remplissage des questionnaires réglementaires, à l’aide de stratégies avancées adaptées à des règles spécifiques. Chaque réponse est validée à l’aide de preuves contextuelles directement issues des documents sources, garantissant ainsi l’auditabilité et la transparence, deux exigences essentielles en matière de réglementation et de gouvernance interne.
De plus, le système évalue les éléments de données dans leur contexte à l’aide de la génération augmentée par la récupération (RAG), une méthode d’IA combinant la récupération de données externes et le raisonnement par modèle linguistique afin d’améliorer le contexte et la précision, d’éviter les points de données isolés et de renforcer la robustesse des divulgations.
Le résultat final est un rapport entièrement validé, prêt à être soumis aux autorités réglementaires, disponible en plusieurs formats (JSON, PDF, etc.), qui accélère les délais de reporting ESG tout en réduisant les erreurs manuelles et en rationalisant les processus d’audit.
En combinaison avec les fonctionnalités Private GPT et de surveillance des écarts de conformité de Dydon AI, les organisations bénéficient d’une approche ESG entièrement optimisée par l’IA, personnalisable, transparente et évolutive pour s’adapter aux changements réglementaires constants.
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