{"id":17505,"date":"2026-09-24T10:14:02","date_gmt":"2026-09-24T10:14:02","guid":{"rendered":"https:\/\/dydon.ai\/extraction-de-donnees-esg-grace-a-lia-des-fichiers-pdf-aux-donnees-structurees\/"},"modified":"2026-10-14T13:40:35","modified_gmt":"2026-10-14T13:40:35","slug":"extraction-de-donnees-esg-grace-a-lia-des-fichiers-pdf-aux-donnees-structurees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dydon.ai\/fr\/extraction-de-donnees-esg-grace-a-lia-des-fichiers-pdf-aux-donnees-structurees\/","title":{"rendered":"Extraction de donn\u00e9es ESG gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA : des fichiers PDF aux donn\u00e9es structur\u00e9es"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><style>.kadence-column17391_b1cfdd-d3 > .kt-inside-inner-col{display:flex;}.kadence-column17391_b1cfdd-d3 > 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.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading17391_03a297-ec[data-kb-block=\"kb-adv-heading17391_03a297-ec\"] mark.kt-highlight{font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}@media all and (max-width: 1024px){.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading17391_03a297-ec, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading17391_03a297-ec[data-kb-block=\"kb-adv-heading17391_03a297-ec\"]{line-height:1.2;}}@media all and (max-width: 767px){.wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading17391_03a297-ec, .wp-block-kadence-advancedheading.kt-adv-heading17391_03a297-ec[data-kb-block=\"kb-adv-heading17391_03a297-ec\"]{line-height:1.2;}}<\/style>\n<h2 class=\"kt-adv-heading17391_03a297-ec wp-block-kadence-advancedheading\" data-kb-block=\"kb-adv-heading17391_03a297-ec\">_R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<\/div><\/div>\n\n\n<style>.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col,.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col:before{border-top-left-radius:0px;border-top-right-radius:0px;border-bottom-right-radius:0px;border-bottom-left-radius:0px;}.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col{column-gap:var(--global-kb-gap-sm, 1rem);}.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col{flex-direction:column;}.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col > .aligncenter{width:100%;}.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col:before{opacity:0.3;}.kadence-column17391_b1308a-40{position:relative;}@media all and (max-width: 1024px){.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col{flex-direction:column;justify-content:center;}}@media all and (max-width: 767px){.kadence-column17391_b1308a-40 > .kt-inside-inner-col{flex-direction:column;justify-content:center;}}<\/style>\n<div class=\"wp-block-kadence-column kadence-column17391_b1308a-40\"><div class=\"kt-inside-inner-col\"><style>.wp-block-kadence-iconlist.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99:not(.this-stops-third-party-issues){margin-top:0px;margin-bottom:0px;}.wp-block-kadence-iconlist.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 ul.kt-svg-icon-list:not(.this-prevents-issues):not(.this-stops-third-party-issues):not(.tijsloc){margin-bottom:1rem;}.wp-block-kadence-iconlist.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 ul.kt-svg-icon-list{grid-row-gap:5px;}.wp-block-kadence-iconlist.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 .kb-svg-icon-wrap{font-size:16px;}.wp-block-kadence-iconlist.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 ul.kt-svg-icon-list .kt-svg-icon-list-item-wrap .kt-svg-icon-list-single{margin-right:10px;}.kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 ul.kt-svg-icon-list .kt-svg-icon-list-item-wrap, .kt-svg-icon-list-items17391_4f7533-99 ul.kt-svg-icon-list .kt-svg-icon-list-item-wrap 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kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">L&rsquo;extraction de donn\u00e9es ESG consiste \u00e0 analyser des rapports de d\u00e9veloppement durable, des certificats, des politiques et des questionnaires, puis \u00e0 transformer les valeurs qu&rsquo;ils contiennent en donn\u00e9es structur\u00e9es et valid\u00e9es.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17391_8d9c68-b1 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17391_8d9c68-b1 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17391_8d9c68-b1 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">Lorsqu&rsquo;elle est effectu\u00e9e manuellement, une m\u00eame donn\u00e9e ESG est saisie plusieurs fois : pour les rapports CSRD, pour les questionnaires clients, pour les demandes de diligence raisonnable.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17391_642dd9-20 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17391_642dd9-20 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17391_642dd9-20 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">Des \u00e9tudes \u00e9valu\u00e9es par des pairs montrent que les mod\u00e8les de langage \u00e0 grande \u00e9chelle (LLM) sont capables d&rsquo;extraire des donn\u00e9es ESG selon un sch\u00e9ma fixe, mais que l&rsquo;extraction g\u00e9n\u00e9rique pr\u00e9sente un r\u00e9el d\u00e9ficit de pr\u00e9cision. La sp\u00e9cialisation sectorielle, la validation humaine et la mention de la source pour chaque valeur permettent de combler ce d\u00e9ficit. <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17391_f44632-5c .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17391_f44632-5c .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17391_f44632-5c kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">Une fois les donn\u00e9es structur\u00e9es, le <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/traitement-intelligent-des-documents\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">traitement intelligent des documents<\/a> et la <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/reponse-automatique-aux-questionnaires\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">r\u00e9ponse automatique aux questionnaires<\/a> fonctionnent comme un tout : une seule extraction, de multiples r\u00e9ponses.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17391_1d0c5d-da .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17391_1d0c5d-da .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17391_1d0c5d-da kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\">L&rsquo;ESG est un cas d&rsquo;utilisation possible, mais le m\u00eame probl\u00e8me se pose dans les secteurs bancaire, des assurances, des family offices, de l&rsquo;\u00e9nergie, de l&rsquo;industrie pharmaceutique et de l&rsquo;industrie manufacturi\u00e8re pour d&rsquo;autres types de donn\u00e9es.<\/span><\/li>\n<\/ul><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Extraction de donn\u00e9es ESG : de quoi s&rsquo;agit-il et pourquoi est-il utile de structurer ces donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide de l&rsquo;IA ?<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L&rsquo;extraction de donn\u00e9es ESG consiste \u00e0 utiliser l&rsquo;intelligence artificielle pour analyser des documents non structur\u00e9s et en extraire les informations relatives aux aspects environnementaux, sociaux et de gouvernance sous forme de donn\u00e9es structur\u00e9es et tra\u00e7ables.<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es ESG sont rarement fournies sous forme de donn\u00e9es autonomes. Imaginez un rapport de d\u00e9veloppement durable de quatre-vingt-dix pages. Quelque part dans ce document se trouvent les chiffres relatifs aux \u00e9missions, aux effectifs et aux objectifs dont vous avez besoin pour votre reporting. Avant m\u00eame de pouvoir r\u00e9diger un rapport, quelqu\u2019un doit lire de nombreux documents, y rechercher les valeurs et les copier dans un tableur. Ensuite, ce m\u00eame chiffre est finalement saisi une nouvelle fois pour la CSRD, puis pour un questionnaire client, puis encore pour une demande de diligence raisonnable. Le processus est lent, et chaque ressaisie repr\u00e9sente un risque suppl\u00e9mentaire d\u2019erreur.     <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">\u00c0 quoi ressemblent les \u00ab donn\u00e9es ESG structur\u00e9es \u00bb ?<\/h2>\n\n<p><strong>Les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es<\/strong> s&rsquo;inscrivent dans des champs d\u00e9finis : un tableau d&rsquo;indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI) comportant des valeurs, des unit\u00e9s et des p\u00e9riodes de r\u00e9f\u00e9rence. <strong>Les donn\u00e9es ESG semi-structur\u00e9es<\/strong> suivent une certaine logique d&rsquo;organisation mais ne reposent pas sur un sch\u00e9ma rigide, comme c&rsquo;est le cas des questionnaires destin\u00e9s aux fournisseurs et des formulaires balis\u00e9s. <strong>Les donn\u00e9es ESG non structur\u00e9es<\/strong> ne suivent aucun mod\u00e8le pr\u00e9d\u00e9fini : qu&rsquo;il s&rsquo;agisse d&rsquo;un rapport narratif, d&rsquo;un certificat num\u00e9ris\u00e9 ou d&rsquo;une clause contractuelle, dans tous ces exemples, les informations se pr\u00e9sentent sous forme de texte libre, d&rsquo;images ou de tableaux sans structure coh\u00e9rente.<\/p>\n\n<p><strong>C&rsquo;est dans l&rsquo;\u00e9cart entre ces deux derni\u00e8res cat\u00e9gories que l&rsquo;IA trouve toute sa place.<\/strong> Il classe le document, extrait les valeurs pertinentes et les int\u00e8gre dans un sch\u00e9ma pouvant \u00eatre utilis\u00e9 par une base de donn\u00e9es, un rapport ou un auditeur.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">L&rsquo;IA est-elle capable d&rsquo;extraire des donn\u00e9es ESG de mani\u00e8re fiable ?<\/h2>\n\n<p>Avant de partager notre propre exp\u00e9rience chez Dydon AI, nous aimerions d&rsquo;abord laisser la parole \u00e0 certaines recherches r\u00e9centes sur ce sujet. L&rsquo;\u00e9tude intitul\u00e9e <strong><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S0959652624040216?via%3Dihub\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00ab ESGReveal : une approche bas\u00e9e sur les mod\u00e8les linguistiques \u00e0 grande \u00e9chelle (LLM) pour l&rsquo;extraction de donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 partir de rapports ESG \u00bb,<\/a><\/strong> publi\u00e9e dans le <em>Journal of Cleaner Production<\/em>, a mis au point un cadre quantitatif permettant d&rsquo;\u00e9valuer la performance ESG des entreprises \u00e0 l&rsquo;aide de techniques bas\u00e9es sur les mod\u00e8les linguistiques \u00e0 grande \u00e9chelle (LLM), en analysant les performances de divers mod\u00e8les, notamment GPT-3.5, GPT-4, ChatGLM et QWEN. <\/p>\n\n<p>Cette \u00e9tude fournit \u00e9galement une mesure pr\u00e9cise de cet \u00e9cart. Test\u00e9 sur les rapports de 166 soci\u00e9t\u00e9s cot\u00e9es en bourse, le mod\u00e8le le plus performant a atteint un taux de pr\u00e9cision de 76,9 % dans l\u2019extraction des donn\u00e9es. Cela prouve que l\u2019approche fonctionne. Cependant, il reste encore des marges d\u2019am\u00e9lioration, comme nous le constatons au quotidien dans le cadre de notre collaboration avec nos clients chez Dydon AI. Cela passe par un renforcement des connaissances m\u00e9tier relatives \u00e0 un ensemble sp\u00e9cifique de donn\u00e9es.    <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Pourquoi la sp\u00e9cialisation dans un domaine particulier est-elle d\u00e9terminante pour la pr\u00e9cision ?<\/h2>\n\n<p>En effet, les donn\u00e9es ESG ne constituent pas du texte g\u00e9n\u00e9ral. Un mod\u00e8le polyvalent interpr\u00e8te les mots selon leur sens le plus courant, tandis que les rapports ESG s\u2019appuient sur des d\u00e9finitions sp\u00e9cialis\u00e9es. Le terme \u00ab significatif \u00bb a une signification pr\u00e9cise dans le cadre de la double mat\u00e9rialit\u00e9. Le p\u00e9rim\u00e8tre 3 a des limites bien d\u00e9finies. Un m\u00eame chiffre d\u2019\u00e9missions peut \u00eatre exprim\u00e9 en tonnes, en kilotonnes ou sous forme de ratio d\u2019intensit\u00e9. <strong>Ces erreurs sont pr\u00e9visibles, et non al\u00e9atoires : <\/strong>la recherche fond\u00e9e sur des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement g\u00e9n\u00e9rales tend vers la signification statistiquement dominante d\u2019un mot, ce qui fait qu\u2019elle passe syst\u00e9matiquement \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la signification r\u00e9glementaire.    <\/p>\n\n<p>Les recherches sur l&rsquo;IA financi\u00e8re vont dans le m\u00eame sens. <\/p>\n\n<p>Dans une<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2512.14744\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> \u00e9tude men\u00e9e par des chercheurs d&rsquo;AWS sur le benchmark FinanceBench<\/a>, un pipeline de recherche standard a atteint un taux d&rsquo;exactitude factuelle de 52,4 %. <\/p>\n\n<p>L&rsquo;int\u00e9gration d&rsquo;une expertise m\u00e9tier dans la mani\u00e8re dont le syst\u00e8me extrait, calcule et v\u00e9rifie les donn\u00e9es a permis d&rsquo;atteindre un taux de 94,7 %. <strong>La le\u00e7on \u00e0 en tirer est la suivante : dans les environnements r\u00e9glement\u00e9s, la pr\u00e9cision d\u00e9coule de la couche m\u00e9tier construite autour du mod\u00e8le.<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>Concr\u00e8tement, la sp\u00e9cialisation par domaine recouvre trois aspects :<\/strong><\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Le domaine d\u00e9finit la structure.<\/strong> Les donn\u00e9es sont class\u00e9es par domaine s\u00e9mantique (ESG, financier, r\u00e9glementaire), et le sch\u00e9ma cible respecte la r\u00e9glementation, et non un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9rique.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Le syst\u00e8me est adapt\u00e9 \u00e0 votre domaine.<\/strong> La terminologie et les d\u00e9finitions sont configur\u00e9es dans l&rsquo;extraction ; celle-ci peut \u00eatre adapt\u00e9e aux besoins de votre organisation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ce sont les humains qui bouclent la boucle.<\/strong> Les experts v\u00e9rifient la validit\u00e9 des valeurs par rapport \u00e0 leur emplacement exact dans la source, et ces retours d&rsquo;information permettent d&rsquo;am\u00e9liorer l&rsquo;extraction suivante.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Votre \u00e9quipe dispose d\u00e9j\u00e0 de l&rsquo;expertise m\u00e9tier n\u00e9cessaire. Ce qui fait g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9faut, ce sont les comp\u00e9tences en ing\u00e9nierie de l&rsquo;IA, la gouvernance et la maintenance indispensables pour en faire un syst\u00e8me fonctionnant de mani\u00e8re fiable au quotidien. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Comment les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es permettent-elles de r\u00e9pondre automatiquement aux questionnaires ?<\/h2>\n\n<p>Une fois les donn\u00e9es ESG extraites et valid\u00e9es, elles ne constituent plus un r\u00e9sultat ponctuel, mais deviennent une ressource r\u00e9utilisable. Les entreprises r\u00e9pondent \u00e0 de nombreux questionnaires \u00e0 partir de documents sources identiques ou similaires. Gr\u00e2ce aux donn\u00e9es structur\u00e9es sur lesquelles elle s&rsquo;appuie, <strong>l&rsquo;IA peut proposer une r\u00e9ponse \u00e0 chaque question, citer la source d&rsquo;o\u00f9 elle provient et laisser la d\u00e9cision finale \u00e0 votre expert.<\/strong>  <\/p>\n\n<p>C&rsquo;est l\u00e0 toute la diff\u00e9rence entre extraire les donn\u00e9es une seule fois et les relire \u00e0 chaque fois qu&rsquo;un nouveau questionnaire arrive. Le goulot d&rsquo;\u00e9tranglement ne r\u00e9side pas dans le questionnaire lui-m\u00eame, mais dans le travail manuel r\u00e9p\u00e9titif consistant \u00e0 rechercher les chiffres pertinents dans les documents.  <\/p>\n\n<div style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\"><iframe src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/video\/1229575508?badge=0&#038;autopause=0&#038;player_id=0&#038;app_id=58479&#038;autoplay=1&#038;muted=1&#038;loop=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"R\u00e9ponses automatiques aux questionnaires gr\u00e2ce \u00e0 l'IA : donn\u00e9es ESG, financi\u00e8res et bien d'autres encore\"><\/iframe><\/div><script src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/api\/player.js\"><\/script>\n\n<div style=\"height:28px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Quels autres documents peuvent \u00eatre convertis en donn\u00e9es structur\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p>L&rsquo;ESG est un cas d&rsquo;utilisation parmi d&rsquo;autres, et non une exception. <a href=\"https:\/\/www.boxenterprise.net\/fr-fr\/resources\/unstructured-data-paper\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IDC estime que 80 \u00e0 90 % des donn\u00e9es d&rsquo;entreprise sont non structur\u00e9es<\/a>, et le sch\u00e9ma est toujours le m\u00eame : une personne ouvre un document, en d\u00e9termine le contenu, puis saisit \u00e0 nouveau quelques valeurs dans un syst\u00e8me. <\/p>\n\n<p><strong>4 exemples concrets :<\/strong><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Banques : dossiers de financement soumis \u00e0 des contr\u00f4les au regard de la taxonomie de l&rsquo;UE<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents concern\u00e9s :<\/strong> permis de construire, certificats de performance \u00e9nerg\u00e9tique, cahiers des charges et rapports d&rsquo;entreprise joints \u00e0 un pr\u00eat ou \u00e0 un projet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00e9sentation structur\u00e9e :<\/strong> l&rsquo;activit\u00e9 \u00e9conomique, les donn\u00e9es sous-jacentes \u00e0 chaque crit\u00e8re de s\u00e9lection et le r\u00e9sultat de la mise en correspondance, chacun \u00e9tant li\u00e9 \u00e0 sa page source.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flux <\/strong>: la v\u00e9rification de solvabilit\u00e9 et le rapport au titre de l&rsquo;article 8 pr\u00eat pour l&rsquo;audit, projet par projet.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Institutions financi\u00e8res : contrats TIC pour DORA<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents concern\u00e9s : <\/strong>contrats de service et contrats conclus avec des prestataires informatiques.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Informations d\u00e9taill\u00e9es :<\/strong> prestataire, prestations prises en charge, dates de d\u00e9but et de fin, d\u00e9lais de pr\u00e9avis, sous-traitants et emplacements des donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flux : <\/strong>le registre des informations et des analyses des risques li\u00e9s aux tiers, sans qu&rsquo;il soit n\u00e9cessaire de relire chaque contrat \u00e0 chaque fois qu&rsquo;une r\u00e8gle change.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Fabricants et importateurs : certificats et d\u00e9clarations des fournisseurs<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents : <\/strong>certificats des fournisseurs, d\u00e9clarations de d\u00e9veloppement durable et fiches techniques, souvent num\u00e9ris\u00e9s et disponibles en plusieurs langues.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Structure des donn\u00e9es : <\/strong>validit\u00e9 et date d&rsquo;expiration du certificat, produit ou mat\u00e9riau, origine et donn\u00e9es relatives aux \u00e9missions.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flux de donn\u00e9es :<\/strong> diligence raisonnable en mati\u00e8re de cha\u00eene d&rsquo;approvisionnement (LkSG, CSDDD), obligations li\u00e9es au CBAM et \u00e0 l&rsquo;EUDR, chiffres de scope 3 et questionnaires clients, \u00e0 partir d&rsquo;un seul ensemble de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Toute organisation : questionnaires de diligence raisonnable<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents : <\/strong>politiques internes, certifications, contrats, rapports annuels et questionnaires d\u00e9j\u00e0 remplis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00e9sentation structur\u00e9e :<\/strong> les informations demand\u00e9es dans un questionnaire, accompagn\u00e9es chacune de leur document source.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fiches :<\/strong> des r\u00e9ponses pr\u00e9remplies accompagn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rences bibliographiques, que vos experts valident au lieu de les r\u00e9diger de toutes pi\u00e8ces.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Gestion de patrimoine : donn\u00e9es financi\u00e8res organis\u00e9es dans le cadre de la gestion de portefeuille <\/h3>\n\n<p>Cette m\u00eame logique s&rsquo;applique d\u00e9j\u00e0 aux documents financiers. <strong><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/lia-au-service-des-family-offices-en-2026-transformer-les-documents-bancaires-en-donnees-structurees-et-exploitables\/\">Dans notre article consacr\u00e9 aux family offices<\/a><\/strong>, les avis d&rsquo;op\u00e9ration et les relev\u00e9s de compte provenant de dizaines de banques d\u00e9positaires sont regroup\u00e9s en un seul ensemble de donn\u00e9es valid\u00e9 par client. Ce qui varie d&rsquo;un cas \u00e0 l&rsquo;autre, ce sont le sch\u00e9ma et l&rsquo;adaptation au domaine. La saisie, la validation et la tra\u00e7abilit\u00e9 restent les m\u00eames.   <\/p>\n\n<div style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\"><iframe src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/video\/1222652582?badge=0&#038;autopause=0&#038;player_id=0&#038;app_id=58479&#038;autoplay=1&#038;muted=1\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"L\u2019IA au service des family offices : transformer les documents bancaires en donn\u00e9es structur\u00e9es et exploitables\"><\/iframe><\/div><script src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/api\/player.js\"><\/script>\n\n<div style=\"height:33px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Pourquoi la structure rel\u00e8ve-t-elle de la gouvernance et pas seulement des donn\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p>Les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation s&rsquo;int\u00e9ressent de plus en plus non seulement aux conclusions d&rsquo;un syst\u00e8me d&rsquo;IA, mais aussi \u00e0 la mani\u00e8re dont il y est parvenu. Pour les syst\u00e8mes d&rsquo;IA \u00e0 haut risque, la <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">loi europ\u00e9enne sur l&rsquo;IA<\/a> impose l&rsquo;enregistrement automatique des \u00e9v\u00e9nements (article 12) et une supervision humaine effective (article 14). Le fait qu&rsquo;un cas d&rsquo;utilisation soit consid\u00e9r\u00e9 comme pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 d\u00e9pend de la mani\u00e8re dont il est utilis\u00e9, mais l&rsquo;orientation est claire.   <strong>L&rsquo;IA d&rsquo;entreprise la plus utile est celle qui est la plus s\u00e9curis\u00e9e et la plus facile \u00e0 contr\u00f4ler.<\/strong><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Que propose Dydon AI en mati\u00e8re d&rsquo;intelligence r\u00e9glementaire ?<\/h2>\n\n<p>Dydon AI propose une plateforme d&rsquo;IA s\u00e9curis\u00e9e d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l&rsquo;analyse r\u00e9glementaire. Elle collecte et structure les donn\u00e9es issues de milliers de documents, les stocke dans une infrastructure isol\u00e9e par client et les utilise pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses tra\u00e7ables et explicables, toujours sous contr\u00f4le humain. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Traitement intelligent des documents : extraction de donn\u00e9es \u00e0 partir de n&rsquo;importe quel document<\/h3>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/traitement-intelligent-des-documents\/\">Le traitement intelligent des documents<\/a> analyse les fichiers PDF, Word et Excel ainsi que les rapports num\u00e9ris\u00e9s, en masse ou via une API. Il comprend le contenu sur le plan s\u00e9mantique, le classe par domaine (ESG, financier, r\u00e9glementaire) et associe \u00e0 chaque valeur extraite des justificatifs pr\u00eats pour l&rsquo;audit. Vos experts valident les r\u00e9sultats, et leurs commentaires permettent d&rsquo;am\u00e9liorer la qualit\u00e9 au fil du temps.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">R\u00e9ponses automatiques aux questionnaires : des donn\u00e9es structur\u00e9es aux r\u00e9ponses<\/h3>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/reponse-automatique-aux-questionnaires\/\">La fonction de r\u00e9ponse automatique aux questionnaires<\/a> utilise cet ensemble de donn\u00e9es valid\u00e9es pour pr\u00e9remplir les questionnaires relatifs aux crit\u00e8res ESG, \u00e0 la diligence raisonnable et \u00e0 d&rsquo;autres obligations de conformit\u00e9. L&rsquo;IA propose des r\u00e9ponses accompagn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rences, et des collaborateurs valident, ajustent ou modifient chacune d&rsquo;entre elles. En cas de donn\u00e9es manquantes, les outils de collaboration int\u00e9gr\u00e9s les sollicitent aupr\u00e8s des \u00e9quipes internes ou des contreparties, ce qui \u00e9vite d&rsquo;avoir \u00e0 les r\u00e9clamer par e-mail.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Une seule plateforme, bien plus que l&rsquo;ESG<\/h3>\n\n<p>Ces m\u00eames donn\u00e9es structur\u00e9es alimentent \u00e9galement la fonctionnalit\u00e9 <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/ia-analyse-conformite\/\">\u00ab Surveillance des \u00e9carts de conformit\u00e9 \u00bb<\/a>, qui met en \u00e9vidence les modifications apport\u00e9es \u00e0 une r\u00e9glementation et compare les politiques internes aux exigences mises \u00e0 jour. Elle prend en charge le reporting relatif \u00e0 la taxonomie de l&rsquo;UE via <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/fintech-et-regtech\/taxo-tool-taxonomie-de-lue\/\">TAXO TOOL<\/a>, d\u00e9velopp\u00e9 en partenariat avec l&rsquo;Association des banques publiques allemandes (V\u00d6B) et utilis\u00e9 par plus de 100 banques, ainsi qu&rsquo;un chatbot r\u00e9glementaire interne s\u00e9curis\u00e9 destin\u00e9 \u00e0 votre \u00e9quipe. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Con\u00e7u pour le contr\u00f4le<\/h3>\n\n<p>Tout fonctionne au sein d&rsquo;un environnement que vous contr\u00f4lez, sur vos propres serveurs ou dans un centre de donn\u00e9es isol\u00e9 situ\u00e9 dans l&rsquo;Union europ\u00e9enne ou en Suisse. Chaque client dispose d&rsquo;un environnement de traitement enti\u00e8rement distinct, et aucun apprentissage n&rsquo;est effectu\u00e9 sur les donn\u00e9es des clients. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Vous souhaitez savoir quelle part de votre travail documentaire pourrait \u00eatre trait\u00e9e automatiquement ?<\/h2>\n\n<p>Dydon AI propose une analyse gratuite du potentiel d&rsquo;IA afin d&rsquo;identifier les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;ESG et \u00e0 la conformit\u00e9, qui impliquent un volume important de documents, pouvant \u00eatre automatis\u00e9es, les \u00e9tapes du processus o\u00f9 la validation humaine doit \u00eatre maintenue, ainsi que la forme que pourrait prendre une configuration s\u00e9curis\u00e9e et connect\u00e9e via une API pour votre \u00e9quipe.<\/p>\n\n<p class=\"toc-section\"><strong><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/obtenez-une-demonstration-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Obtenez gratuitement votre analyse du potentiel de l&rsquo;IA \u2192<\/a><\/strong><\/p>\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">_Dans cet article<\/h4>\n\n<ul>\n<li>Qu&rsquo;est-ce que l&rsquo;extraction de donn\u00e9es ESG, et pourquoi est-elle n\u00e9cessaire ?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c0 quoi ressemblent les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es ?<\/li>\n\n\n\n<li>L&rsquo;IA est-elle capable d&rsquo;extraire des donn\u00e9es ESG de mani\u00e8re fiable ?<\/li>\n\n\n\n<li>Pourquoi la sp\u00e9cialisation dans un domaine particulier est-elle d\u00e9terminante pour la pr\u00e9cision ?<\/li>\n\n\n\n<li>Comment les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es permettent-elles de r\u00e9pondre automatiquement aux questionnaires ?<\/li>\n\n\n\n<li>Quels autres documents peuvent \u00eatre convertis en donn\u00e9es structur\u00e9es ?<\/li>\n\n\n\n<li>Pourquoi la structure rel\u00e8ve-t-elle de la gouvernance et pas seulement des donn\u00e9es ?<\/li>\n\n\n\n<li>Que propose Dydon AI en mati\u00e8re d&rsquo;intelligence r\u00e9glementaire ?<\/li>\n\n\n\n<li>Vous souhaitez savoir quelle part de votre travail documentaire pourrait \u00eatre trait\u00e9e automatiquement ?<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Extraction de donn\u00e9es ESG : de quoi s&rsquo;agit-il et pourquoi est-il utile de structurer ces donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide de l&rsquo;IA ? L&rsquo;extraction de donn\u00e9es ESG consiste \u00e0 utiliser l&rsquo;intelligence artificielle pour analyser des documents non structur\u00e9s et en extraire les informations relatives aux aspects environnementaux, sociaux et de gouvernance sous forme de donn\u00e9es structur\u00e9es&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":17427,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_show_sidebar_banner":"","_show_download_button":"","footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is 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