Ces dernières années, le reporting en matière de durabilité s’est profondément transformé. Les entreprises et les institutions financières doivent désormais composer avec une série de référentiels qui s’entrecroisent : la Directive sur le reporting de durabilité des entreprises (CSRD), la taxonomie européenne, le calcul du Green Asset Ratio (GAR) ou encore les exigences de transparence prévues par le Pilier 3. À cela s’ajoute une réglementation en évolution constante, qui complexifie encore davantage l’ensemble du processus de reporting.
Malgré les tentatives récentes de simplification (notamment le règlement Omnibus) le reporting de durabilité reste un exercice complexe pour les équipes chargées de la conformité. Beaucoup d’organisations s’appuient encore sur des processus manuels et fragmentés pour extraire les données ESG, vérifier les informations et remplir les questionnaires réglementaires.
Heureusement, l’arrivée de l’IA agentique offre désormais une réponse concrète à ces difficultés.
L’impasse du reporting ESG : plus de données, plus d’exigences, plus de pression
Les cadres de reporting ESG obligent les organisations à intégrer des volumes considérables de données provenant de multiples sources. Pour les équipes ESG, cela représente un défi majeur : 60 à 70 % de leur temps est souvent absorbé par des tâches lourdes et répétitives — extraction des données, vérification, préparation des rapports. Ces activités, chronophages et sujettes aux erreurs humaines, apportent par ailleurs une valeur stratégique limitée.
Collecter des données issues de systèmes hétérogènes, de tableurs ou de documents non structurés, puis les rapprocher manuellement des exigences réglementaires et les valider au regard des critères de conformité peut prendre plusieurs semaines. À cela s’ajoute une difficulté supplémentaire : une fois les rapports finalisés et transmis, les conditions de marché peuvent avoir évolué, de nouvelles règles peuvent être entrées en vigueur et certaines données être déjà dépassées.
Cette approche manuelle comporte des risques importants. Les retards dans la production d’analyses accroissent l’exposition aux risques de non-conformité, tandis que l’incapacité à mener des évaluations à grande échelle limite une gestion des risques véritablement complète. De plus, les professionnels de l’ESG sont détournés de leurs missions stratégiques en matière de durabilité pour se consacrer à des tâches opérationnelles liées aux données.
Conformité réglementaire : un besoin urgent d’automatisation
Le paquet Omnibus de l’Union européenne a été conçu pour simplifier la Directive sur le reporting de durabilité des entreprises (CSRD) et les réglementations associées, afin de réduire les lourdeurs administratives et de rendre le reporting de durabilité plus fluide. Cependant, fin octobre 2025, le Parlement européen a rejeté la procédure accélérée du trilogue concernant Omnibus I, retardant l’adoption de ces mesures de simplification. Un vote final est désormais prévu les 12 et 13 novembre 2025, avec une reprise des négociations attendue vers la fin du mois.
Ce retard prolonge l’incertitude juridique et met en lumière une réalité essentielle : les entreprises ne peuvent pas se permettre d’attendre un allègement réglementaire. Elles doivent dès maintenant trouver des moyens d’automatiser et de faire monter en puissance leurs opérations de conformité ESG pour suivre le rythme des évolutions réglementaires et conserver un avantage concurrentiel.
L’IA agentique : une intelligence autonome au service de la conformité réglementaire
L’intelligence artificielle traditionnelle et les grands modèles de langage (LLM) ont permis d’améliorer progressivement les processus de reporting ESG. Toutefois, ces approches nécessitent encore une forte intervention humaine : orchestration manuelle des tâches et validations à différentes étapes.
L’IA agentique marque une avancée majeure. Au lieu d’exécuter des tâches isolées, des agents d’IA fonctionnent de manière autonome : ils conçoivent des enchaînements de travail complexes, mobilisent différents outils successivement, analysent les dépendances et itèrent jusqu’à l’achèvement complet du processus.
Dans le domaine du reporting ESG, les systèmes d’IA agentique sont capables d’orchestrer l’ensemble du pipeline de données : identification et analyse des documents, extraction des informations, application des critères techniques, validation, puis génération du rapport final.
Voici comment ce processus se déploie concrètement :
Analyse documentaire et classification
L’IA agentique ingère l’ensemble des documents pertinents (rapports annuels, certificats de performance énergétique, déclarations de durabilité, données financières, documents de politique interne) et identifie automatiquement leur type et leur source. Elle combine analyse contextuelle et métadonnées pour distinguer précisément les catégories de documents, avant de diriger chacun d’eux vers le flux de traitement approprié.
Analyse intelligente du texte et extraction des données ESG
Une fois les documents classifiés, l’IA agentique utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour effectuer une segmentation sémantique : elle découpe les documents en sections porteuses de sens, et non en fragments arbitraires. Le système extrait simultanément les données structurées (tableaux, indicateurs quantitatifs) et les informations non structurées (déclarations narratives, appréciations qualitatives). Point essentiel : il conserve le contexte et la provenance de chaque donnée, constituant ainsi une piste d’audit conforme aux attentes des autorités de régulation.
Application des critères techniques et validation
Au-delà de la simple extraction des données, le système applique des règles propres au cadre réglementaire et des critères techniques propres à chaque référentiel. Pour la taxonomie européenne, l’agent vérifie qu’une activité économique respecte les seuils d’éligibilité, applique les critères DNSH (Do No Significant Harm) et calcule les pourcentages d’activités alignées. S’agissant de la CSRD, il rapproche les données extraites des exigences ESRS et signale les lacunes ou incohérences éventuelles.
Pré-remplissage automatique des questionnaires
L’une des tâches les plus chronophages en matière de conformité ESG consiste à renseigner les questionnaires réglementaires et les modèles de divulgation. L’IA agentique pré-remplit automatiquement ces formulaires à partir des données extraites et validées, génère des réponses narratives lorsque cela est nécessaire et signale les champs qui requièrent une intervention humaine.
Validation continue et lien vers les sources
Contrairement aux traitements par lots qui n’effectuent les vérifications qu’en fin de processus, les systèmes d’IA agentique contrôlent en continu la qualité des données tout au long du flux de travail. Ils rattachent chaque information extraite à son document source grâce à un suivi de traçabilité, garantissant ainsi transparence et préparation à l’audit. Lorsque des écarts apparaissent entre les informations narratives et les données quantitatives, le système les signale pour examen au lieu de laisser les erreurs se propager.
Données ESG et conformité : de plusieurs semaines à quelques heures
Le potentiel transformateur de l’IA agentique se vérifie déjà sur le terrain : les organisations qui l’ont déployée pour leur reporting ESG constatent une réduction spectaculaire des délais de préparation.
Ces gains de temps se traduisent directement par une baisse des coûts et une meilleure allocation des ressources. En extrayant, en validant et en rapprochant automatiquement les données pour plusieurs référentiels réglementaires, le système d’IA garantit un haut niveau de traçabilité, réduit le risque d’audit et accélère les dépôts réglementaires.
Selon l’enquête mondiale menée par PwC sur le reporting en matière de durabilité, les organisations accordent une priorité croissante aux investissements technologiques pour faire face à la complexité grandissante des obligations de publication ESG. L’étude souligne que les entreprises considèrent désormais l’automatisation comme un levier indispensable pour gérer le volume et la complexité des données ESG, en particulier dans un contexte où les référentiels tendent à converger.
L’approche Dydon AI : automatiser le reporting ESG grâce à des agents d’IA
La solution de capture de données ESG de Dydon AI s’appuie sur des technologies d’IA agentique et de grands modèles de langage pour transformer les processus de conformité et la gestion des données ESG. La plateforme automatise l’ingestion de multiples types de documents : rapports financiers, certificats de performance énergétique, déclarations de durabilité, documents de politique interne, …
Un agent d’IA spécialisé est attribué à chaque type de document, de façon à adapter précisément le cadre d’analyse. Le module de traitement du langage naturel (NLP) du système décompose les documents en unités d’analyse fines, tout en extrayant simultanément les données structurées issues des tableaux et les informations non structurées provenant des textes et des images.
Chaque élément de donnée est ensuite associé avec précision aux catégories réglementaires pertinentes : CAPEX, OPEX ou chiffre d’affaires pour la conformité à la taxonomie européenne, ou encore thèmes spécifiques des normes ESRS dans le cadre des obligations de publication CSRD — le tout guidé par des indicateurs clés personnalisés définis par l’utilisateur.
Dydon AI automatise la génération et le pré-remplissage des questionnaires réglementaires grâce à des stratégies de guidage avancées, adaptées à chaque ensemble de règles. Chaque réponse est vérifiée à l’aide d’éléments de preuve contextuels rattachés directement aux documents sources, garantissant auditabilité et transparence ; deux exigences essentielles en matière de réglementation et de gouvernance interne.
Par ailleurs, le système évalue chaque élément de donnée dans son contexte en s’appuyant sur la Génération augmentée par récupération (RAG), une méthode d’IA qui combine la recherche d’informations externes au raisonnement d’un grand modèle de langage. Cette approche enrichit le contexte, améliore la précision, évite de traiter les données de manière isolée et renforce la solidité des informations publiées.
La production finale consiste en un rapport entièrement validé, prêt à être soumis aux autorités, et disponible dans plusieurs formats (JSON, PDF, etc.). Ce processus accélère les délais de reporting ESG, réduit les erreurs manuelles et simplifie les préparations d’audit.
Combinée aux fonctionnalités Private GPT et de suivi des écarts de conformité de Dydon AI, la solution offre aux organisations une approche de l’ESG entièrement augmentée par l’IA : personnalisable, transparente et conçue pour s’adapter durablement aux évolutions réglementaires.
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