L’univers du reporting de durabilité des entreprises évolue rapidement, sous l’impulsion d’un nombre croissant de réglementations, telles que la taxonomie de l’UE, la directive relative à la publication d’informations en matière de durabilité par les entreprises (CSRD) et les normes européennes de reporting sur le développement durable (ESRS). Ces réglementations sont également sujettes à des changements fréquents, comme en témoigne la récente proposition de « législation Omnibus » publiée par la Commission européenne, qui apportera des modifications substantielles et représentera un défi pour les organisations, telles que les institutions financières et les entreprises, dans leur parcours de reporting et de conformité.
L’IA au service du reporting de durabilité : Conformité et création de valeur
Les défis posés par les approches traditionnelles du reporting de durabilité, qui impliquaient une collecte, une analyse et une interprétation manuelles des données, deviennent encore plus importants lorsque les entreprises doivent aligner leurs reporting avec plusieurs réglementations, telles que le règlement européen sur la taxonomie, les exigences de la CSRD et les divers cadres ESG.
Pour se conformer à ces nouvelles réglementations et saisir les opportunités importantes qui émergent, les entreprises se tournent vers des outils d’intelligence artificielle avancés qui optimisent la gestion des données et améliorent la précision des reporting.
Les tendances récentes soulignent cette évolution : certains secteurs ont déjà constaté des gains de productivité allant jusqu’à 30 % et, selon une enquête menée lors du dernier Forum économique mondial de Davos, 87 % des cadres dirigeants prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA générative, tandis que 58 % s’attendent à déployer des solutions d’IA à l’ensemble de leur organisation d’ici la fin de l’année.
L’adoption accélérée de solutions d’intelligence artificielle résulte à la fois de la maturation de la technologie, de l’apparition de solutions de plus en plus sophistiquées, mais aussi d’un besoin croissant de solutions de cmise en onformité capables de rationaliser le travail des entreprises et des institutions financières.
La complexité des réglementations actuelles en matière de reporting nécessite une approche plus intelligente et personnalisable pour se conformer aux nouvelles exigences. Ainsi, le reporting avancé en matière de développement durable s’avère être la solution la plus évidente. Des reporting efficaces en matière de durabilité peuvent avoir un impact significatif sur la performance d’une entreprise en améliorant sa transparence et sa responsabilité.
Reporting de durabilité : IA publique ou IA privée ?
L’évolution des reporting de durabilité via des systèmes d’IA privés devrait constituer une avancée majeure dans la manière dont les institutions financières traitent les données de la taxonomie européenne et leurs obligations en matière de reporting. Comprendre le fonctionnement de ces systèmes et leur mise en œuvre pratique est essentiel pour les professionnels de la finance qui évoluent dans cet univers réglementaire complexe.
Un système GPT privé agit comme une mémoire institutionnelle intelligente quant aux pratiques de votre organisation en matière de développement durable. Il combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une gestion des connaissances sécurisée et adaptée aux spécificités de l’organisation. Pour les institutions financières, cela permet de disposer d’un système capable de comprendre pleinement les indicateurs de durabilité, les cadres de reporting et les exigences de conformité de l’organisation, tout en garantissant une sécurité rigoureuse des données.
Ce système repose sur l’architecture de sa base de connaissances, une bibliothèque numérique perfectionnée qui regroupe toute la documentation de votre organisation liée au développement durable, qu’il s’agisse de données sur les émissions de gaz à effet de serre, d’évaluations de la chaîne d’approvisionnement, de documents stratégiques ou de reporting antérieurs. Contrairement aux bases de données traditionnelles, ce système comprend le contexte et les relations entre les différents éléments d’information, permettant ainsi d’établir des liens qui ne seraient pas immédiatement évidents pour les analystes humains.
Lors du traitement des données relatives au développement durable, le système utilise une combinaison de méthodes d’extraction et d’analyse avancées pour garantir la précision et la fiabilité des reporting. Au-delà de l’extraction des données de base, il intègre plusieurs modules qui analysent ensemble les modèles historiques, croisent les données provenant de diverses sources et vérifient la conformité avec les cadres réglementaires en vigueur.
Cette approche modulaire fait appel à des techniques telles que la recherche contextuelle, la reconnaissance intelligente d’entités et l’analyse de similarité sémantique – un élément clé de la génération augmentée de récupération (RAG) – pour identifier les segments de texte pertinents. Grâce à la RAG, le système récupère de manière dynamique des données contextuelles pertinentes à partir de bases de connaissances internes et de ressources réglementaires externes, enrichissant ainsi les reporting de conformité avec des informations précises et actualisées.
De plus, des méthodes telles que l’extraction de données structurées et les techniques de classement dynamique permettent un traitement de haute précision des valeurs quantitatives et des informations qualitatives. L’évaluation automatisée de la pertinence et les contrôles de cohérence renforcent la fiabilité des informations extraites, tandis que les mécanismes de validation intégrés permettent de détecter les divergences, garantissant ainsi des reporting complets et fiables. Les réseaux neuronaux profonds offrent des processus d’apprentissage et de traitement plus complexes. Ils améliorent ainsi les capacités de traitement des données du système et optimisent des tâches telles que la classification et la reconnaissance des formes.
L’IA privée et générative au service du reporting de durabilité
L’évolution du reporting de durabilité nécessite des solutions technologiques perfectionnées, capables de répondre à des exigences réglementaires complexes tout en garantissant la sécurité des données. Les modèles GPT privés marquent un tournant majeur dans la manière dont les organisations gèrent leurs reporting de durabilité.
Ces modèles agissent comme une mémoire institutionnelle intelligente, alliant traitement linguistique avancé et gestion des connaissances spécifique à l’organisation. En traitant les données relatives au développement durable dans des environnements sécurisés et dédiés, les systèmes GPT privés permettent aux institutions financières de garder un contrôle total sur leurs informations sensibles, tout en exploitant la puissance de l’intelligence artificielle pour générer des reporting précis.
L’une des principales caractéristiques de ces modèles est leur capacité à comprendre le contexte et les relations entre les différents éléments de la documentation relative au développement durable. Lorsqu’ils génèrent des reporting sur l’alignement avec la taxonomie européenne, par exemple, ces systèmes analysent les modèles historiques, croisent plusieurs sources de données et assurent la conformité avec les cadres réglementaires en vigueur, tout en maintenant des protocoles strictes en matière de sécurité des données.
Reporting de durabilité basé sur l’IA : l’approche de Dydon AI
En s’appuyant sur ces compétences de base, Dydon AI propose une approche d’implémentation de l’IA qui va au-delà de la simple séparation des données, en introduisant une architecture d’apprentissage innovante qui se complexifie à chaque interaction.
Spécialisation progressive à travers des clusters dédiés
Imaginez une architecture unique de clusters de données dédiés qui évoluent au fil du temps, chaque cluster disposant d’un référentiel de connaissances spécialisé, devenant de plus en plus expert dans le traitement de types spécifiques de documents liés au développement durable. Si une institution financière soumet régulièrement certains types de reporting – tels que des investissements immobiliers verts ou des projets d’énergie renouvelable – le système ne se contente pas de stocker ces informations ; il développe une compréhension approfondie des modèles, des mesures et des exigences spécifiques à ce secteur en matière de reporting.
Par exemple, si une banque traite fréquemment des diagnostics de performance énergétique pour des bâtiments, son cluster dédié développe des compétences spécifiques dans l’extraction et l’analyse des données relatives à l’efficacité énergétique. Au fil du temps, le système devient de plus en plus apte à identifier les indicateurs de durabilité pertinents, à comprendre la terminologie propre au secteur et à établir des liens entre les différentes exigences en matière de reporting.
Un environnement d’apprentissage sécurisé
Le traitement des documents par le système commence par l’ingestion sécurisée et l’acheminement immédiat des documents vers les clusters dédiés de chaque client. L’apprentissage et l’amélioration se font au sein de l’environnement privé de chaque client. Lorsque le système découvre de nouveaux modèles ou met au point de meilleures méthodes d’analyse de types spécifiques de données sur le développement durable, ces améliorations restent exclusivement dans l’espace dédié à ce client.
Cela signifie que chaque nouveau document contribue non seulement à répondre aux besoins actuels en matière de reporting, mais aussi à améliorer la capacité du système à traiter des documents similaires à l’avenir. Par exemple, à mesure que le système traite davantage de reporting d’alignement avec la taxonomie européenne, il devient de plus en plus précis dans l’identification des critères pertinents, le calcul des pourcentages d’alignement et la détection des problèmes de conformité potentiels.
Hans-Peter Güllich, PDG de Dydon AI, souligne l’importance de cette approche : « Les institutions financières d’aujourd’hui nécessitent bien plus que des capacités génériques d’IA : elles exigent des solutions sécurisées et personnalisées. Chez Dydon AI, nous croyons fermement à l’importance d’entraîner les systèmes d’IA privés aux réglementations complexes en matière de reporting de durabilité, telles que la taxonomie de l’UE, tout en intégrant les règles et les normes internes de votre organisation, afin de garantir que vos données sensibles restent sous votre contrôle. »
Taxonomie de l’UE : reporting de durabilité simplifié grâce à l’IA
TAXO TOOL de Dydon AI est une solution sécurisée alimentée par l’IA, à destination des institutions financières et des entreprises, conçue pour simplifier leur mise en conformité à la taxonomie de l’UE. Les exigences réglementaires deviennent de plus en plus
complexes ; le recours à une IA sécurisée et fiable dans la gestion des reporting de durabilité s’avere donc crucial pour garantir précision, efficacité et conformité. TAXO TOOL propose une approche complète du reporting de la taxonomie européenne, permettant aux organisations de s’orienter en toute confiance face à ces exigences. Voici quelques caractéristiques de la solution de Dydon AI :
Émissions de gaz à effet de serre et autres « critères de sélection technique » (TSC)
TAXO TOOL propose des calculs et des algorithmes permettant de traiter automatiquement les données relatives aux émissions de gaz à effet de serre ou à d’autres critères techniques de sélection à partir des documents téléchargés. Ces calculs avancés sont ainsi accessibles, même aux organisations ne disposant pas de données et d’infrastructures étendues. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les institutions financières qui évaluent les PME et les clients privés dont les données détaillées sur leurs émissions ne sont pas toujours facilement disponibles.
Évaluation des risques climatiques et géologiques
Grâce à son intégration avec la base de données complète de Munich Re sur les risques, TAXO TOOL fournit instantanément des évaluations des risques climatiques et géologiques spécifiques à un lieu. Il suffit aux utilisateurs d’entrer l’adresse d’un projet pour obtenir des analyses détaillées qui couvrent divers facteurs environnementaux, simplifiant ainsi considérablement le processus d’évaluation du critère DNSH (Do No Significant Harm).
Processus d’évaluation transparent et intuitif
Le système visuel de flux de travail de l’outil transforme les conditions complexes de la taxonomie européenne en un processus intuitif, étape par étape. Grâce à des diagrammes représentant les différentes étapes de l’évaluation, les utilisateurs peuvent naviguer entre elles tout en gardant une vision claire de leurs progrès et des conditions pas encore traitées.
Évaluation étape par étape de la contribution substantielle, du principe DNSH et des garanties minimales
L’approche structurée de TAXO TOOL guide les utilisateurs à travers tous les aspects essentiels de la mise en conformité à la taxonomie de l’UE, y compris les critères de contribution substantielle, d’absence de préjudice significatif et de garanties minimales. Chaque composant de l’évaluation est accompagné de conseils clairs et d’un contexte réglementaire, garantissant ainsi une couverture complète des exigences de conformité.
—
Vous souhaitez tirer parti de la taxonomie européenne et faire évoluer votre processus de reporting de durabilité ? Contactez-nous pour planifier une démonstration gratuite !
