Qualité et fiabilité des données ESG utilisées pour le reporting et l'analyse. L'IA peut aider à détecter les incohérences et améliorer la qualité.
La qualité des données ESG est cruciale pour une analyse de double matérialité fiable et un reporting de durabilité crédible, car des données inexactes ou incomplètes exposent au risque de *Greenwashing* et compromettent la prise de décision.
Termes connexes (Reporting/Finance)
ESRS 1 – Exigences générales
Norme ESRS traitant des caractéristiques qualitatives et méthodologie pour le reporting de durabilité.
ESRS 2 – Informations générales
Norme ESRS dédiée aux IRO (Impacts, Risques et Opportunités) et au lien avec le modèle d'affaires.
EFRAG IG 1 – Guide d'implémentation matérialité
Guidance EFRAG sur la conduite des évaluations de matérialité. Référentiel : EFRAG IG 1 (mai 2024).
Automatisation du reporting
Utilisation de l'IA pour collecter, traiter et formater automatiquement les données nécessaires aux rapports de durabilité CSRD/ESRS.
Données de substitution
Données secondaires ou estimations utilisées pour remplacer les données primaires lorsque celles-ci sont indisponibles, incomplètes ou trop coûteuses à collecter. Dans le contexte ESG, les proxies permettent d'estimer des impacts environnementaux ou sociaux en s'appuyant sur des moyennes sectorielles, des ratios financiers ou des facteurs d'émission standardisés. La CSRD exige une transparence sur leur usage : nature du proxy, source, justification et incertitude associée.
Alignement finance durable et IA
Démarche consistant à démontrer qu'une activité IA (produit, service, infrastructure) contribue substantiellement à un objectif environnemental de la Taxonomie européenne, respecte le principe DNSH (Do No Significant Harm) et les garanties minimales sociales, afin d'accéder à des financements verts (green bonds, SLL, fonds Article 9 SFDR).