{"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":"2026-10-27T15:45:22","modified_gmt":"2026-10-27T15:45:22","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 par l\u2019IA : des 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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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\u2019extraction de donn\u00e9es ESG permet de recueillir les informations contenues dans les rapports de durabilit\u00e9, les certificats, les politiques internes et les questionnaires, puis de les organiser sous une forme structur\u00e9e et d\u2019en v\u00e9rifier la fiabilit\u00e9.<\/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\">Lorsque ce travail est r\u00e9alis\u00e9 manuellement, les m\u00eames informations doivent souvent \u00eatre saisies \u00e0 plusieurs reprises, notamment pour le reporting pr\u00e9vu par la CSRD, les questionnaires clients ou les demandes li\u00e9es aux obligations 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 travaux de recherche scientifique montrent que les grands mod\u00e8les de langage (LLM) peuvent extraire des donn\u00e9es ESG selon un format pr\u00e9d\u00e9fini. Les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ralistes pr\u00e9sentent toutefois des limites en mati\u00e8re de fiabilit\u00e9. Pour obtenir des r\u00e9sultats plus s\u00fbrs, il est essentiel de recourir \u00e0 des mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s, de pr\u00e9voir une validation humaine et de pouvoir retrouver la source de chaque information. <\/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, <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/traitement-intelligent-des-documents\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">leur extraction<\/a> et <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/reponse-automatique-aux-questionnaires\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">le remplissage automatique des questionnaires<\/a> peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans un m\u00eame processus. Le principe est simple : extraire les informations une seule fois, puis les r\u00e9utiliser pour r\u00e9pondre \u00e0 diff\u00e9rents questionnaires.<\/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\">Cette approche ne se limite pas aux donn\u00e9es ESG. Les banques, les compagnies d\u2019assurance, les family offices et les entreprises des secteurs de l\u2019\u00e9nergie, de l\u2019industrie pharmaceutique et de l\u2019industrie manufacturi\u00e8re rencontrent des difficult\u00e9s similaires dans le traitement de leurs documents et de leurs 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 et structuration des donn\u00e9es ESG : quel r\u00f4le joue l\u2019IA ?<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L\u2019IA permet d\u2019analyser des documents non structur\u00e9s pour en extraire les informations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), puis de les convertir en donn\u00e9es structur\u00e9es dont la source est identifiable.<\/h3>\n\n<p>Les donn\u00e9es ESG se pr\u00e9sentent rarement sous une forme directement exploitable. Prenons l\u2019exemple d\u2019un rapport de durabilit\u00e9 de 90 pages. Il contient les chiffres des \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre, les donn\u00e9es relatives aux effectifs et les objectifs n\u00e9cessaires au reporting. Mais avant m\u00eame de pouvoir r\u00e9diger un rapport, il faut consulter de nombreux documents, retrouver les informations pertinentes et les reporter dans un tableur. Les m\u00eames chiffres sont ensuite saisis \u00e0 nouveau pour le reporting pr\u00e9vu par la CSRD, puis pour remplir un questionnaire client et r\u00e9pondre \u00e0 une demande de diligence raisonnable. Ce processus prend du temps et chaque nouvelle saisie augmente le risque d\u2019erreur.     <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">\u00c0 quoi ressemblent des donn\u00e9es ESG structur\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p><strong>Les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es<\/strong> sont organis\u00e9es selon des champs pr\u00e9d\u00e9finis. Elles peuvent, par exemple, prendre la forme d\u2019un tableau d\u2019indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI), avec leurs valeurs, leurs unit\u00e9s de mesure et les p\u00e9riodes de r\u00e9f\u00e9rence correspondantes. <strong>Les donn\u00e9es ESG semi-structur\u00e9es<\/strong> suivent une certaine organisation, sans pour autant respecter un mod\u00e8le de donn\u00e9es rigide. C\u2019est notamment le cas des questionnaires fournisseurs et des formulaires comportant des champs identifi\u00e9s. <strong>Les donn\u00e9es ESG non structur\u00e9es<\/strong>, quant \u00e0 elles, ne suivent aucun mod\u00e8le pr\u00e9d\u00e9fini. On les retrouve dans les parties r\u00e9dig\u00e9es des rapports, les certificats num\u00e9ris\u00e9s ou encore les clauses contractuelles. Dans tous ces cas, les informations sont pr\u00e9sent\u00e9es sous forme de texte libre, d\u2019images ou de tableaux dont la structure varie d\u2019un document \u00e0 l\u2019autre.<\/p>\n\n<p><strong>C\u2019est principalement pour traiter ces deux derni\u00e8res cat\u00e9gories que l\u2019IA prend tout son int\u00e9r\u00eat.<\/strong> Elle permet d\u2019identifier la nature des documents, d\u2019en extraire les informations pertinentes et de les organiser selon une structure adapt\u00e9e, afin qu\u2019elles puissent \u00eatre utilis\u00e9es dans une base de donn\u00e9es, int\u00e9gr\u00e9es \u00e0 un rapport ou examin\u00e9es dans le cadre d\u2019un audit.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">L\u2019IA peut-elle extraire des donn\u00e9es ESG de mani\u00e8re fiable ?<\/h2>\n\n<p>Avant de partager notre exp\u00e9rience chez Dydon AI, int\u00e9ressons-nous aux r\u00e9sultats de travaux de recherche r\u00e9cents sur le sujet. Une \u00e9tude intitul\u00e9e <strong><em><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/abs\/pii\/S0959652624040216?via%3Dihub\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00ab ESGReveal : une approche fond\u00e9e sur les grands mod\u00e8les de langage pour extraire des donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 partir des rapports ESG \u00bb<\/a><\/em><\/strong>, publi\u00e9e dans la revue scientifique <em>Journal of Cleaner Production<\/em>, pr\u00e9sente une m\u00e9thode d\u2019\u00e9valuation quantitative des performances ESG des entreprises reposant sur les grands mod\u00e8les de langage (LLM). Les chercheurs ont test\u00e9 plusieurs mod\u00e8les, dont GPT-3.5, GPT-4, ChatGLM et QWEN. <\/p>\n\n<p>Cette \u00e9tude met \u00e9galement en \u00e9vidence les limites actuelles de ces technologies. Lors de tests r\u00e9alis\u00e9s sur les rapports de 166 entreprises cot\u00e9es en Bourse, le mod\u00e8le le plus performant a atteint un taux d\u2019exactitude de 76,9 % dans l\u2019extraction des donn\u00e9es. Ces r\u00e9sultats montrent le potentiel de cette approche, mais aussi les progr\u00e8s qui restent \u00e0 accomplir. C\u2019est \u00e9galement ce que nous constatons au quotidien chez Dydon AI, dans le cadre de nos projets clients. Pour am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9 de l\u2019extraction, il est notamment possible de renforcer les connaissances des mod\u00e8les dans le domaine concern\u00e9 et de les adapter aux types de donn\u00e9es \u00e0 traiter.    <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Pourquoi la sp\u00e9cialisation m\u00e9tier est-elle d\u00e9terminante pour la fiabilit\u00e9 de l\u2019extraction ?<\/h2>\n\n<p>Parce que les donn\u00e9es ESG n\u00e9cessitent des connaissances sp\u00e9cifiques. Un mod\u00e8le d\u2019IA g\u00e9n\u00e9raliste interpr\u00e8te les termes selon leur sens le plus courant, alors que le reporting ESG repose sur des d\u00e9finitions techniques pr\u00e9cises. La notion de mat\u00e9rialit\u00e9, par exemple, prend un sens particulier dans le cadre de la double mat\u00e9rialit\u00e9. Les \u00e9missions du scope 3 r\u00e9pondent \u00e0 des r\u00e8gles de comptabilisation bien d\u00e9finies. Quant aux \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre, elles peuvent \u00eatre exprim\u00e9es en tonnes, en kilotonnes ou sous la forme d\u2019un ratio d\u2019intensit\u00e9. <strong>Les erreurs qui peuvent en r\u00e9sulter ne sont pas dues au hasard : elles sont pr\u00e9visibles.<\/strong> Lorsqu\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA recherche des informations en s\u2019appuyant sur des connaissances g\u00e9n\u00e9rales acquises lors de son entra\u00eenement, il tend \u00e0 privil\u00e9gier le sens statistiquement le plus fr\u00e9quent d\u2019un terme, au risque de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de sa signification r\u00e9glementaire.    <\/p>\n\n<p>Les recherches sur l\u2019utilisation de l\u2019IA dans le secteur financier aboutissent au m\u00eame constat. <\/p>\n\n<p>Une <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2512.14744\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00e9tude men\u00e9e par des chercheurs d\u2019AWS a \u00e9valu\u00e9 diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche et d\u2019analyse d\u2019informations financi\u00e8res \u00e0 l\u2019aide des tests de r\u00e9f\u00e9rence FinanceBench<\/a>. Une approche classique, fond\u00e9e sur la recherche s\u00e9mantique et le classement des r\u00e9sultats par pertinence, n\u2019a obtenu qu\u2019un taux de r\u00e9ponses factuellement exactes de 52,4 %. <\/p>\n\n<p>En int\u00e9grant des connaissances propres au secteur financier dans les m\u00e9canismes de recherche, de calcul et de v\u00e9rification, les chercheurs ont port\u00e9 ce taux \u00e0 94,7 %. <strong>Ce r\u00e9sultat illustre un principe essentiel : dans les secteurs soumis \u00e0 des exigences r\u00e9glementaires, la fiabilit\u00e9 d\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA d\u00e9pend largement de son adaptation aux sp\u00e9cificit\u00e9s du m\u00e9tier.<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>En pratique, cette sp\u00e9cialisation repose sur trois principes :<\/strong><\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Organiser les donn\u00e9es selon les exigences du domaine concern\u00e9.<\/strong> Les informations sont class\u00e9es par cat\u00e9gorie (ESG, finance, r\u00e9glementation) et structur\u00e9es conform\u00e9ment aux exigences r\u00e9glementaires, plut\u00f4t que selon un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9rique.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Adapter le syst\u00e8me \u00e0 votre activit\u00e9.<\/strong> Les termes techniques et leurs d\u00e9finitions sont int\u00e9gr\u00e9s au processus d\u2019extraction, qui peut \u00eatre configur\u00e9 en fonction des besoins de votre organisation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Faire intervenir des experts pour valider les r\u00e9sultats.<\/strong> Chaque donn\u00e9e extraite est v\u00e9rifi\u00e9e \u00e0 partir de son emplacement pr\u00e9cis dans le document d\u2019origine. Les corrections apport\u00e9es servent ensuite \u00e0 am\u00e9liorer les extractions suivantes.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Vos \u00e9quipes disposent d\u00e9j\u00e0 des connaissances n\u00e9cessaires sur votre secteur d\u2019activit\u00e9. Ce qui leur manque g\u00e9n\u00e9ralement, ce sont les comp\u00e9tences techniques en IA, les dispositifs de gouvernance et les moyens de maintenance indispensables pour mettre en place un syst\u00e8me fiable au quotidien. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Comment utiliser les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es pour remplir automatiquement des questionnaires ?<\/h2>\n\n<p>Une fois extraites et v\u00e9rifi\u00e9es, les donn\u00e9es ESG ne servent plus uniquement \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 un besoin ponctuel : elles peuvent \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9es. Les entreprises doivent souvent remplir plusieurs questionnaires \u00e0 partir de documents identiques ou similaires. Lorsque les informations sont d\u00e9j\u00e0 structur\u00e9es, <strong>l\u2019IA peut proposer une r\u00e9ponse \u00e0 chaque question, indiquer pr\u00e9cis\u00e9ment sa source et laisser \u00e0 un expert le soin de la valider.<\/strong>  <\/p>\n\n<p>Toute la diff\u00e9rence est l\u00e0 : plut\u00f4t que de reprendre les recherches dans les documents \u00e0 chaque nouveau questionnaire, les informations sont extraites une seule fois, puis r\u00e9utilis\u00e9es autant que n\u00e9cessaire. Le principal obstacle n\u2019est donc pas le questionnaire en lui-m\u00eame, mais le temps consacr\u00e9 \u00e0 retrouver manuellement les donn\u00e9es pertinentes 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 types de documents l\u2019IA peut-elle transformer en donn\u00e9es structur\u00e9es ?<\/h2>\n\n<p>L\u2019extraction de donn\u00e9es ESG n\u2019est qu\u2019un exemple parmi d\u2019autres. <a href=\"https:\/\/www.boxenterprise.net\/fr-fr\/resources\/unstructured-data-paper\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Selon les estimations d\u2019IDC, 80 \u00e0 90 % des donn\u00e9es des entreprises sont non structur\u00e9es<\/a>. Le probl\u00e8me est toujours le m\u00eame : une personne doit ouvrir un document, en comprendre le contenu, puis saisir manuellement certaines informations dans un logiciel. <\/p>\n\n<p><strong>Voici quatre exemples concrets.<\/strong><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Banques : analyser les dossiers de financement au regard de la taxonomie europ\u00e9enne<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents \u00e0 traiter : <\/strong>permis de construire, diagnostics de performance \u00e9nerg\u00e9tique, cahiers des charges techniques et rapports d\u2019entreprise joints aux dossiers de pr\u00eat ou de financement de projets.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es extraites et structur\u00e9es :<\/strong> activit\u00e9 \u00e9conomique concern\u00e9e, donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 la v\u00e9rification de chaque crit\u00e8re d\u2019examen technique et r\u00e9sultat de l\u2019\u00e9valuation de l\u2019alignement sur la taxonomie europ\u00e9enne. Chaque information est associ\u00e9e \u00e0 la page du document dont elle provient.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilisation : <\/strong>faciliter l\u2019analyse des dossiers de cr\u00e9dit et pr\u00e9parer, projet par projet, les informations n\u00e9cessaires au reporting pr\u00e9vu par l\u2019article 8 du r\u00e8glement Taxonomie, avec les justificatifs requis en cas d\u2019audit.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">\u00c9tablissements financiers : analyser les contrats avec les prestataires tiers de services TIC dans le cadre de DORA<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents \u00e0 traiter :<\/strong>accords de services et contrats conclus avec les prestataires tiers de services TIC (technologies de l\u2019information et de la communication).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es extraites et structur\u00e9es :<\/strong> identit\u00e9 des prestataires, services fournis, dates de d\u00e9but et de fin des contrats, d\u00e9lais de pr\u00e9avis, sous-traitants et lieux de stockage des donn\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilisation :<\/strong> alimenter le registre d\u2019informations pr\u00e9vu par le r\u00e8glement sur la r\u00e9silience op\u00e9rationnelle num\u00e9rique du secteur financier (DORA) et faciliter l\u2019\u00e9valuation des risques li\u00e9s au recours \u00e0 des prestataires tiers de services TIC, sans devoir relire chaque contrat \u00e0 chaque \u00e9volution r\u00e9glementaire.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Industriels et importateurs : exploiter les certificats et d\u00e9clarations des fournisseurs<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents \u00e0 traiter : <\/strong>certificats des fournisseurs, d\u00e9clarations de durabilit\u00e9 et fiches techniques, souvent num\u00e9ris\u00e9s et r\u00e9dig\u00e9s dans plusieurs langues.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es extraites et structur\u00e9es : <\/strong>validit\u00e9 et date d\u2019expiration des certificats, produits ou mat\u00e9riaux concern\u00e9s, origine et donn\u00e9es relatives aux \u00e9missions.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilisation : <\/strong>centraliser les donn\u00e9es n\u00e9cessaires au respect des obligations de vigilance dans les cha\u00eenes d\u2019approvisionnement (loi allemande LkSG et directive europ\u00e9enne CSDDD), du m\u00e9canisme d\u2019ajustement carbone aux fronti\u00e8res (MACF) et du r\u00e8glement europ\u00e9en contre la d\u00e9forestation (RDUE), ainsi qu\u2019au calcul des \u00e9missions du scope 3 et au remplissage des questionnaires clients.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Toutes les organisations : remplir les questionnaires de diligence raisonnable<\/h3>\n\n<ul>\n<li><strong>Documents \u00e0 traiter : <\/strong>politiques internes, certifications, contrats, rapports annuels et questionnaires d\u00e9j\u00e0 remplis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es extraites et structur\u00e9es : <\/strong>informations demand\u00e9es dans les questionnaires, accompagn\u00e9es chacune d\u2019une r\u00e9f\u00e9rence au document source.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilisation : <\/strong>pr\u00e9parer des r\u00e9ponses pr\u00e9remplies, avec leurs r\u00e9f\u00e9rences documentaires, que les experts peuvent v\u00e9rifier et valider plut\u00f4t que de devoir tout r\u00e9diger \u00e0 nouveau.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Gestion de patrimoine : structurer les donn\u00e9es financi\u00e8res pour g\u00e9rer les portefeuilles <\/h3>\n\n<p>Le m\u00eame principe s\u2019applique d\u00e9j\u00e0 aux documents financiers. Comme nous l\u2019expliquons <strong><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/lia-au-service-des-family-offices-en-2026-transformer-les-documents-bancaires-en-donnees-structurees-et-exploitables\/\"><strong>dans notre article consacr\u00e9 aux family offices<\/strong>,<\/a><\/strong> les avis d\u2019op\u00e9r\u00e9 et les relev\u00e9s de compte provenant de dizaines de banques d\u00e9positaires peuvent \u00eatre regroup\u00e9s, pour chaque client, dans un ensemble unique de donn\u00e9es v\u00e9rifi\u00e9es. D\u2019un cas \u00e0 l\u2019autre, seuls changent la structure des donn\u00e9es et les param\u00e8tres propres au domaine concern\u00e9. Leur extraction, leur validation et leur tra\u00e7abilit\u00e9 reposent toujours sur les m\u00eames principes.   <\/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 structuration des donn\u00e9es est-elle aussi un enjeu de gouvernance ?<\/h2>\n\n<p>Les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation ne veulent plus seulement conna\u00eetre les conclusions d\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA, mais aussi comprendre comment il y est parvenu. Pour les syst\u00e8mes d\u2019IA \u00e0 haut risque, <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj?eliuri=eli%3Areg%3A2024%3A1689%3Aoj&amp;locale=fr\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">le r\u00e8glement europ\u00e9en sur l\u2019intelligence artificielle (AI Act)<\/a> impose l\u2019enregistrement automatique des \u00e9v\u00e9nements (article 12) et un contr\u00f4le humain effectif (article 14). La qualification de syst\u00e8me \u00e0 haut risque d\u00e9pend de l\u2019usage qui en est fait, mais la tendance est claire : pour les entreprises, les syst\u00e8mes d\u2019IA les plus utiles sont ceux qui offrent les meilleures garanties de s\u00e9curit\u00e9 et de tra\u00e7abilit\u00e9, notamment en cas d\u2019audit.   <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\">Comment Dydon AI utilise-t-elle l\u2019IA pour faciliter la veille r\u00e9glementaire ?<\/h2>\n\n<p>Dydon AI propose une plateforme d\u2019IA s\u00e9curis\u00e9e d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la veille r\u00e9glementaire. Elle permet d\u2019extraire et de structurer les donn\u00e9es contenues dans des milliers de documents, de les stocker dans un environnement isol\u00e9 et propre \u00e0 chaque client, puis de les exploiter pour fournir des r\u00e9ponses tra\u00e7ables, explicables et soumises \u00e0 un contr\u00f4le humain. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Traitement intelligent des documents : extraire les informations, quel que soit leur format<\/h3>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/traitement-intelligent-des-documents\/\">Le traitement intelligent des documents<\/a> permet d\u2019analyser de grands volumes de fichiers PDF, Word et Excel, ainsi que des rapports num\u00e9ris\u00e9s, notamment par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019une API. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse s\u00e9mantique, l\u2019IA interpr\u00e8te le contenu des documents, classe les informations selon leur domaine (ESG, finance, r\u00e9glementation) et associe \u00e0 chaque donn\u00e9e extraite des \u00e9l\u00e9ments justificatifs permettant d\u2019en v\u00e9rifier l\u2019origine lors d\u2019un audit. Vos experts valident les r\u00e9sultats et leurs corrections contribuent \u00e0 am\u00e9liorer progressivement la fiabilit\u00e9 des extractions.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">R\u00e9ponse automatique aux questionnaires : exploiter les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 structur\u00e9es<\/h3>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/reponse-automatique-aux-questionnaires\/\">La r\u00e9ponse automatique aux questionnaires<\/a> s\u2019appuie sur les donn\u00e9es pr\u00e9alablement v\u00e9rifi\u00e9es pour pr\u00e9remplir les questionnaires ESG, de diligence raisonnable et de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. L\u2019IA propose des r\u00e9ponses accompagn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rences aux documents sources. Chacune peut ensuite \u00eatre valid\u00e9e, modifi\u00e9e ou remplac\u00e9e par un expert. Lorsque certaines informations manquent, les outils collaboratifs int\u00e9gr\u00e9s permettent de les demander directement aux \u00e9quipes internes ou aux partenaires concern\u00e9s, sans multiplier les relances par e-mail.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Une plateforme dont les applications vont au-del\u00e0 de l\u2019ESG<\/h3>\n\n<p>Ces m\u00eames donn\u00e9es structur\u00e9es peuvent \u00e9galement servir \u00e0 <a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/solutions\/conformite\/ia-analyse-conformite\/\">l\u2019analyse automatis\u00e9e des \u00e9carts de conformit\u00e9<\/a>, qui permet de rep\u00e9rer les \u00e9volutions r\u00e9glementaires et de v\u00e9rifier si les politiques internes r\u00e9pondent aux nouvelles exigences. Dydon AI facilite aussi le reporting relatif \u00e0 la taxonomie europ\u00e9enne gr\u00e2ce \u00e0 <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\u2019Association des banques publiques allemandes (V\u00d6B) et utilis\u00e9 par plus de 100 banques. La plateforme comprend \u00e9galement un assistant conversationnel interne s\u00e9curis\u00e9, con\u00e7u pour r\u00e9pondre aux questions r\u00e9glementaires de vos \u00e9quipes. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading toc-section\">Garder la ma\u00eetrise de vos donn\u00e9es<\/h3>\n\n<p>Toutes les op\u00e9rations sont r\u00e9alis\u00e9es dans un environnement que vous ma\u00eetrisez, sur vos propres serveurs ou dans un centre de donn\u00e9es situ\u00e9 dans l\u2019Union europ\u00e9enne ou en Suisse, au sein d\u2019une infrastructure isol\u00e9e. Chaque client dispose d\u2019un environnement de traitement qui lui est enti\u00e8rement r\u00e9serv\u00e9, et ses donn\u00e9es ne sont jamais utilis\u00e9es pour entra\u00eener les mod\u00e8les d\u2019IA. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Combien de t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 vos documents pourriez-vous automatiser gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA ?<\/h2>\n\n<p>Dydon AI vous propose une analyse gratuite pour d\u00e9terminer quelles t\u00e2ches de traitement documentaire li\u00e9es aux donn\u00e9es ESG et \u00e0 la conformit\u00e9 pourraient \u00eatre automatis\u00e9es, \u00e0 quelles \u00e9tapes une validation humaine reste n\u00e9cessaire et comment int\u00e9grer une solution s\u00e9curis\u00e9e, connect\u00e9e \u00e0 vos outils via une API.<\/p>\n\n<p class=\"toc-section\"><strong><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/fr\/obtenez-une-demonstration-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">D\u00e9couvrez gratuitement le potentiel de l\u2019IA pour votre entreprise \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>Extraction et structuration des donn\u00e9es ESG : quel r\u00f4le joue l\u2019IA ?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c0 quoi ressemblent des donn\u00e9es ESG structur\u00e9es ?<\/li>\n\n\n\n<li>L\u2019IA peut-elle extraire des donn\u00e9es ESG de mani\u00e8re fiable ?<\/li>\n\n\n\n<li>Pourquoi la sp\u00e9cialisation m\u00e9tier est-elle d\u00e9terminante pour la fiabilit\u00e9 de l\u2019extraction ?<\/li>\n\n\n\n<li>Comment utiliser les donn\u00e9es ESG structur\u00e9es pour remplir automatiquement des questionnaires ?<\/li>\n\n\n\n<li>Quels autres types de documents l\u2019IA peut-elle transformer en donn\u00e9es structur\u00e9es ?<\/li>\n\n\n\n<li>Pourquoi la structuration des donn\u00e9es est-elle aussi un enjeu de gouvernance ?<\/li>\n\n\n\n<li>Comment Dydon AI utilise-t-elle l\u2019IA pour faciliter la veille r\u00e9glementaire ?<\/li>\n\n\n\n<li>Combien de t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 vos documents pourriez-vous automatiser gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA ?<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Extraction et structuration des donn\u00e9es ESG : quel r\u00f4le joue l\u2019IA ? L\u2019IA permet d\u2019analyser des documents non structur\u00e9s pour en extraire les informations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), puis de les convertir en donn\u00e9es structur\u00e9es dont la source est identifiable. Les donn\u00e9es ESG se pr\u00e9sentent rarement sous une forme directement exploitable. 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