Le paysage de la finance durable fait actuellement l’objet d’une transformation rapide, sous l’effet d’une confluence de facteurs. Les pressions réglementaires croissantes, la sensibilisation accrue des investisseurs et le besoin urgent de relever les défis environnementaux et sociaux mondiaux contribuent à cette évolution. Mais c’est surtout l’essor de l’intelligence artificielle (IA), et en particulier des agents d’IA, considérés comme le futur de l’IA générative (Gen AI), qui apparaît comme l’un des plus puissants catalyseurs du changement.
L’IA offre des solutions innovantes aux défis complexes de la finance durable, et l’Agent d’Intelligence Artificielle (Agent IA) est prêt à transformer la façon dont les entreprises gèrent les données ESG et produisent des reporting de développement durable. Grâce à sa capacité à fonctionner de manière autonome et à tirer des enseignements de son expérience, l’agent intelligent peut rationaliser les processus, extraire des informations précieuses et aider les banques et les entreprises à se conformer aux nouvelles réglementations telles que la taxonomie de l’UE.
Comme l’explique Mckinsey, « Nous commençons à passer d’outils basés sur la connaissance, alimentés par l’IA générative – des chatbots qui répondent à des questions et génèrent du contenu – à des agents alimentés par l’IA générative qui utilisent des modèles de base pour exécuter des flux de travail complexes, à plusieurs étapes, dans un monde digital. En bref, la technologie passe de la pensée à l’action.
Cependant, alors que le potentiel de l’IA dans la finance durable est immense, de nombreuses entreprises sont freinées par des méthodes obsolètes de gestion des données. Selon une enquête récente, près de la moitié d’entre elles gèrent encore leurs données ESG à l’aide de feuilles de calcul, limitant ainsi leur capacité à extraire des informations significatives et à accélérer les processus et la transformation.
Conscientes de l’importance d’évoluer vers une finance durable et des limites liées à des approches dépassées, environ 90 % des organisations prévoient d’augmenter leurs investissements ESG au cours des trois prochaines années – l’embauche de personnel dédié à l’ESG et l’achat de logiciels spécifiques à l’ESG étant indiqués comme les deux principaux pivots de ces investissements.
Après avoir établi l’importance croissante de l’IA pour révolutionner la finance durable, approfondissons les capacités spécifiques de l’agent IA. La compréhension de ses caractéristiques et fonctionnalités uniques permettra de mieux comprendre comment relever les défis du reporting ESG et de la gestion des données.
Les agents IA et leurs applications
Les agents d’intelligence artificielle, ou agents IA, sont des logiciels intelligents capables d’interagir avec leur environnement, de collecter des données et de les utiliser pour exécuter des tâches autodéterminées. Contrairement aux logiciels traditionnels, ces agents intelligents possèdent une autonomie, des capacités d’apprentissage et une orientation vers un but précis, ce qui leur permet d’exécuter de multiples fonctions.
Les principales caractéristiques des agents IA :
- Autonomie : Les agents d’IA peuvent fonctionner de manière indépendante, prendre des décisions et agir sans intervention humaine constante.
- Apprentissage : Ils peuvent tirer des enseignements de leurs expériences et adapter leur comportement pour améliorer leurs performances au fil du temps.
- Orientés vers des objectifs : Les agents d’IA ont des objectifs spécifiques et ils s’efforcent de les atteindre.
Le rôle des agents intelligents peut être très large : service à la clientèle, gestion des risques, analyse des investissements, négociation et opérations. Malgré ce potentiel, il est essentiel de prendre en compte les implications éthiques, la conformité réglementaire, les mesures de sécurité et la supervision humaine pour une mise en œuvre optimale.
Les principales capacités de l’agent IA pour le reporting ESG
Bien que l’agent IA ait un large éventail d’applications dans divers secteurs, nous nous concentrons sur l’intersection de la finance et du développement durable. Dans ce domaine, l’agent d’intelligence artificielle a le potentiel d’améliorer considérablement les reporting ESG des institutions financières et des entreprises. Voici quelques exemples :
- Exploitation du traitement du langage naturel (NLP) : L’agent IA peut analyser des données textuelles non structurées, telles que des commentaires de gestion et des discours sur le développement durable, afin d’extraire des indicateurs ESG clés et d’obtenir des informations plus approfondies.
- Automatisation de la collecte et de l’analyse des données : Il rassemble et traite efficacement les données ESG provenant de diverses sources, en réduisant le temps et les efforts requis pour les tâches manuelles.
- Communication des informations et des prévisions en temps réel : Il analyse les données pour identifier les tendances, les modèles et les risques potentiels, afin de permettre aux organisations de prendre des décisions plus éclairées.
- Amélioration de la prise de décision : En fournissant des informations exploitables, l’agent IA peut aider les décideurs à définir et à atteindre les objectifs ESG.
- Amélioration de la conformité réglementaire : L’agent IA peut aider les organisations à rester en conformité avec les réglementations ESG complexes en automatisant les processus de reporting et en identifiant les violations potentielles.
- Développement des produits et services ESG innovants : L’agent IA peut être utilisé pour créer de nouveaux produits et services axés sur l’ESG, tels que des fonds d’investissement durables ou des calculateurs d’empreinte carbone.
Les capacités des agents IA peuvent aider les organisations financières et les entreprises à réduire les coûts et à améliorer leur productivité grâce à l’automatisation des tâches et à la rationalisation des processus complexes, à prendre des décisions mieux éclairées en utilisant des idées et des recommandations fondées sur des données, à démontrer leur engagement en faveur du développement durable en améliorant les reporting et les performances ESG, et enfin, à obtenir un avantage concurrentiel en se démarquant de la concurrence et en attirant les investisseurs axés sur le développement durable.
Pour mieux comprendre l’application plus large de l’IA générative sur la développement durable, AWS a créé un guide destiné aux dirigeants avec des exemples utiles à consulter.
Exemple de flux de travail : les agents IA au service des reporting sur la taxonomie de l’UE
Pour illustrer comment les agents intelligents peuvent rationaliser les reporting de développement durable, voici un exemple de la manière dont votre organisation peut l’appliquer à la conformité à la taxonomie de l’UE avec Dydon AI, en automatisant l’extraction et l’analyse des données clés du reporting annuel d’une entreprise :
Étape 1 : Téléchargement du reporting
L’utilisateur télécharge le reporting annuel de l’entreprise dans le système, généralement sous la forme d’un document PDF ou d’un document texte.
Étape 2 : Traitement par l’agent IA
L’agent d’intelligence artificielle alimenté par le NLP scanne le reporting et identifie les sections clés telles que le « Compte de résultat », le « Bilan », le « Tableau des flux de trésorerie » et toute information pertinente en matière de développement durable. Des sous-agents spécialisés (par exemple, l’agent OPEX, l’agent CAPEX) se concentrent sur des catégories de données spécifiques, extrayant des chiffres financiers essentiels tels que le chiffre d’affaires, le bénéfice d’exploitation et les dépenses d’exploitation.
En outre, l’agent identifie les données ESG pertinentes pour garantir la conformité avec le cadre de la taxonomie européenne. Il détecte les sections liées aux activités durables, aux données sur les émissions ou aux performances environnementales.
Étape 3 : Extraction, analyse et calcul
Une fois les données pertinentes extraites, l’agent IA (agent de calcul) effectue les calculs essentiels pour vérifier la conformité à la taxonomie de l’UE, en évaluant les dépenses d’exploitation (OPEX) conformes à la taxonomie et les dépenses d’investissement (CAPEX) éligibles sur la base des données financières et de durabilité extraites.
Étape 4 : Résultats prêts à l’emploi
Après avoir traité les données, l’agent d’IA (coordinateur ou agent de coordination) génère un reporting final synthétisé, comprenant les principaux chiffres financiers, les mesures de conformité aux critères de la taxonomie verte et les comparaisons d’une année sur l’autre pour les données financières et ESG.
Ce résultat structuré est conçu pour être facilement compris à la fois par les parties prenantes internes et par les régulateurs ou investisseurs externes, garitissant ainsi clarté et conformité.
L’IA au service de vos reporting de développement durable
En conclusion, à mesure que les technologies de l’Intelligence Artificielle (comme l’agent IA) continuent d’évoluer, cette dernière tend à devenir un outil indispensable pour les organisations qui s’efforcent d’atteindre les objectifs de performance financière et les exigences réglementaires.
Planifiez une consultation gratuite dès aujourd’hui pour discuter de vos besoins spécifiques et découvrir comment Dydon AI peut vous aider à simplifier ces processus et à atteindre vos objectifs en matière de développement durable.
