Cet article explore la capacité de l’IA à rationaliser les processus de reporting en matière de taxonomie verte de l’U.E. pour les banques et les entreprises, en s’attardant sur le rôle révolutionnaire de la génération augmentée de récupération (RAG) et des grands modèles de langage (LLM) dans l’amélioration de la collecte et de l’analyse des données en vue de la mise en conformité.
La taxonomie verte de l’U.E et la Directive relative à la publication d’informations en matière de durabilité, ou directive CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) sont des éléments essentiels du Pacte vert pour l’Europe, conçu pour orienter les entreprises vers des pratiques plus durables en normalisant les reportings environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Ces règlementations permettent de renforcer la transparence et la responsabilité des entreprises. Elles orientent les investissements vers des activités durables sur le plan environnemental.
Toutefois, le chemin vers la conformité est semé d’embûches, de la compréhension des réglementations complexes à l’interprétation du langage réglementaire, en passant par l’agrégation d’importantes quantités de données ESG ou la consolidation des informations dispersées dans de nombreux départements et dans des formats différents. Ces défis constituent des obstacles importants pour les entreprises, les institutions financières et les investisseurs qui s’efforcent de se conformer à ces directives.
Face à ces nouvelles complexités, l’intelligence artificielle (IA) apparaît comme un allié indispensable. Grâce à sa capacité à automatiser la collecte de données, à fusionner des sources de données disparates et à améliorer la précision des reportings, l’IA est un pilier l’efficace et fiable dans le parcours de mise en conformité.
Les différentes technologies de l’IA pour la mise en conformité de la taxonomie verte de l’U.E.
Introduction aux grands modèles linguistiques (LLM)
Les LLM, y compris la série de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), représentent une avancée significative dans le traitement du langage naturel (NLP). Grâce à leur entraînement sur divers ensembles de données Internet, ces modèles sont capables de comprendre et de générer des textes très proches du langage humain. Ils excellent dans diverses applications, de la synthèse de documents à l’interprétation de textes réglementaires complexes, en prédisant le flux de mots dans leur contexte.
ChatGPT et ses appliactions concrètes
Prenons l’exemple de ChatGPT, développé par OpenAI. Il ne s’agit pas d’un simple chatbot, mais d’une fenêtre sur le potentiel de la technologie LLM. Par le biais de discussions amicales, il peut aborder des sujets complexes, vous guider dans la résolution de problèmes ou simplement répondre à vos questions. Cette interface conviviale représente un pas en avant vers l’intégration d’interactions d’IA avancées dans notre vie quotidienne, en démontrant comment ces modèles peuvent transformer un langage complexe et technique en conversations aussi naturelles que celles que vous auriez avec un ami.
L’importance de la Génération Augmentée de Récupération (GAR)
La Génération Augmentée de Récupération (GAR) est une structure d’IA qui représente une évolution dans l’application des LLM en intégrant une composante de recherche dans le processus génératif. Cette technique permet au modèle d’interroger une base de données d’informations pour trouver du contenu qui améliore ses réponses.
Comme le démontre cet article d’IBM, la mise en œuvre de la RAG dans les systèmes basés sur les LLM offre plusieurs avantages. Cela permet non seulement d’accéder aux informations les plus récentes, mais également de vérifier les sources des affirmations du modèle. En fondant les LLM sur un ensemble de faits externes et vérifiables, la RAG minimise les risques que le modèle s’appuie sur des informations potentiellement obsolètes ou incorrectes intégrées dans ses paramètres, réduisant ainsi le risque de fuite de données et la production de fausses informations.
La possibilité que la RAG produise des résultats bien entraînés et enrichis de détails spécifiques et pertinents rend son utilisation particulièrement utile pour les tâches nécessitant des connaissances actualisées ou une précision spécifique à un domaine, telles que les reportings de conformité.
Simplification de la mise en conformité avec la taxonomie verte de l’U.E.
L’intégration des LLM et des RAG dans le processus de mise en conformité avec la taxonomie de l’U.E. offre une réelle occasion de relever les défis de la collecte et de l’analyse des données.
En automatisant l’extraction de certaines données pertinentes à partir d’une myriade de documents et en garantissant l’exactitude et la pertinence des informations, il est possible de réduire considérablement le temps et les efforts requis pour rédiger les reportings de mise en conformité, ce qui rend l’ensemble du processus plus facile à gérer pour les entreprises et les institutions financières qui cherchent à s’aligner et à se conformer aux nouvelles réglementations de l’U.E.
Dydon AI : Conformité efficace à la taxonomie verte de l’U.E. grâce aux derniers modèles d’IA
Chez Dydon AI, notre approche combine les LLM, les RAG et les technologies NLP avancées pour optimiser le processus de mise en conformité avec la taxonomie verte de l’U.E. Voici pourquoi notre TAXO TOOL, une solution alimentée par l’IA spécialement créée pour permettre aux institutions financières et aux entreprises d’évaluer leur conformité avec la taxonomie verte de l’U.E., excelle :
Fiabilité renforcée
En tirant parti des LLM et des RAG, nous récupérons les données pertinentes de manière dynamique et analysons les documents pour répondre avec une grande précision aux questions relatives à la taxonomie verte de l’U.E. Cette capacité accélère considérablement le processus de reporting de mise en de conformité, garantissant fiabilité et efficacité.
Extraction de données optimisées
Notre combinaison spécifique de modèles d’IA liés au langage (LLM, RAG et NLP) peut automatiser l’extraction d’informations essentielles à partir de documents clés, tels que les certificats d’énergie. Cette automatisation répond directement aux exigences de la taxonomie verte de l’U.E. en matière de reporting et simplifie le processus de mise en conformité, puisque les documents téléchargés peuvent être automatiquement utilisés pour répondre aux questions relatives à la taxonomie verte de l’U.E.
Trouver les données manquantes pour les critères techniques de sélection
Les critères techniques de sélection (TSC) sont des spécifications détaillées qui déterminent si une activité économique peut être considérée comme durable et conforme aux objectifs environnementaux de la taxonomie verte de l’U.E. Nos solutions aident les organisations qui ne parviennent pas à trouver les données nécessaires à simplifier ce processus. Nous le faisons avec notre boîte à outils, capable de calculer les émissions de CO2 ou d’autres TSC requis pour la conformité avec la taxonomie verte de l’U.E.
Évaluations complètes des risques climatiques et géologiques grâce aux données de Munich Re
Nous proposons des évaluations détaillées des risques climatiques et géologiques en fonction du lieu, grâce à l’intégration de données fiables fournies par Munich Re. Cette intégration de données externes enrichit nos reportings de conformité, en offrant une vision holistique des risques potentiels, parallèlement aux mesures requises par la taxonomie verte de l’U.E.
L’IA explicable : adopter l’IA en mettant l’accent sur la transparence
En conclusion, le recours à l’intelligence artificielle offre une approche novatrice pour comprendre toutes les complexités de la mise en conformité avec la taxonomie verte de l’U.E. Néanmoins, il est essentiel de reconnaître que si l’IA offre de profonds avantages, elle n’est pas infaillible. C’est pourquoi Dydon AI a opté pour ce que l’on appelle « l’IA explicable » (XAI) : il s’agit d’un ensemble de processus et de méthodes qui permettent aux utilisateurs humains de comprendre et de faire confiance aux résultats générés par les algorithmes d’apprentissage automatique.
Dans le domaine des reportings sur le développement durable et la mise en conformité, l’IA explicable joue un rôle essentiel. En apportant clarté et transparence dans les évaluations basées sur l’IA, les organisations peuvent naviguer en toute confiance dans des structures telles que la taxonomie verte de l’U.E. Les entités peuvent ainsi exploiter tout le potentiel de l’IA pour prendre des décisions éclairées, démontrant ainsi un engagement ferme en faveur de la durabilité et de la responsabilité des entreprises.
