Entre la CSRD et la taxonomie européenne, la conformité ESG génère un volume de données que les outils traditionnels peinent à suivre. La digitalisation du reporting extra-financier devient ainsi une condition de fiabilité, pas un simple gain de confort. Les outils digitaux pour la conformité CSRD permettent aujourd’hui de centraliser, fiabiliser et exploiter cette donnée à grande échelle.
Pour comprendre comment cette transformation s’opère concrètement, nous avons interrogé notre Sustainability & Technology Associate, Kenza Boulakndadal.
Peux-tu nous expliquer en quoi consiste ton rôle au quotidien, notamment sur la partie reporting ESG ?
Chez Envoedge, mon rôle se situe à l’intersection de l’ESG, de la réglementation et de la technologie. J’accompagne les entreprises dans la structuration de leur stratégie et la fiabilisation de leurs données ESG, afin de faciliter leur reporting mais aussi d’en tirer des analyses perspicaces et impactantes.
L’objectif est de transformer la donnée ESG en un véritable outil de pilotage, à la fois plus accessible, plus automatisé et permettant une compréhension plus fine de la performance et de son efficacité. L’idée est ainsi d’aller au-delà du simple reporting, en facilitant l’exploitation de la donnée et en permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, avec, à terme, un impact réel sur leur performance de développement durable.
Depuis combien de temps le digital s’est-il imposé comme un outil incontournable dans ce domaine, et qu’est-ce qui a changé concrètement ?
Le digital est devenu incontournable avec le renforcement des exigences réglementaires et l’augmentation considérable de la volumétrie des données. En effet, nous sommes passés d’un reporting essentiellement ponctuel à une véritable gestion continue de la donnée, plus complexe, qui exige davantage de fiabilité, de traçabilité et de gouvernance. Mais l’heure n’est plus au simple exercice de conformité, puisque les entreprises sont aujourd’hui contraintes d’agir sur leur impact et c’est là que l’intégration de l’IA prend tout son sens.
En effet, l’un des apports majeurs de l’IA réside dans sa capacité à faire émerger des angles morts que l’analyse humaine, seule, ne permettrait pas nécessairement d’identifier faute à une volumétrie trop importante et une complexité croissante des données ESG.
Mais l’enjeu va plus loin : l’IA permet aujourd’hui de passer de l’identification des problèmes à l’identification des leviers d’action. Elle peut notamment faire ressortir des quick wins, mais aussi contribuer à affiner les stratégies de décarbonation en simulant différents scénarios, en croisant les émissions avec les leviers de réduction et en aidant à prioriser les actions selon leur impact.
On passe ainsi d’une logique de conformité à une véritable logique d’anticipation, d’analyse et d’impact, grâce au digital.
Quels types d’outils digitaux utilisez-vous aujourd’hui pour répondre aux exigences de la CSRD ?
Il existe aujourd’hui plusieurs grandes familles d’outils, chacune répondant à une étape différente du processus.
D’abord, les plateformes de collecte et de gestion des données ESG, qui permettent de centraliser les indicateurs, d’assigner les responsabilités aux contributeurs et de suivre l’avancement en temps réel.
Il existe aussi des outils plus spécialisés axé sur le calcul de l’empreinte carbone, la gestion des données environnementales, ou l’analyse des risques.
Enfin, toute la dimension reporting et restitution, avec des outils capables de structurer l’information selon les exigences réglementaires et de produire différents types de livrables.
Chez Envoedge, notre approche consiste justement à connecter ces différentes dimensions plutôt que de laisser l’entreprise jongler entre une multitude de fichiers et d’outils cloisonnés. Nous construisons un environnement où la donnée est collectée, contrôlée, historisée, centralisée et enrichie – puis utilisée pour répondre à plusieurs besoins de reporting à la fois.
Quels sont les principaux défis méthodologiques que rencontrent les entreprises dans la mise en conformité avec la CSRD, et comment les solutions digitales permettent-elles d’y répondre ?
Tout d’abord, le premier défi de la CSRD est de savoir quelle méthodologie appliquer et comment structurer la démarche. C’est justement là que notre expérience nous permet d’accompagner les entreprises, notamment sur la double matérialité, le bilan carbone et les différents questionnaires ESG.
L’un des principaux enjeux est ensuite de centraliser l’ensemble de ces travaux. Avec Envodege, la matérialité, le bilan carbone, la trajectoire de réduction des gazs à effet de serre et les questionnaires de données ESG sont réunis dans un même espace, ce qui évite de multiplier les outils et les fichiers et permet aux équipes de travailler avec une information cohérente, centralisée et auditable.
Il y a également un enjeu de pilotage et de suivi. La plateforme permet de suivre l’état d’avancement des différents axes pris en compte, d’identifier rapidement les éléments encore à traiter et de donner une vision claire de l’avancement global de la démarche.
Les solutions digitales permettent ainsi de gagner du temps tout au long du processus, en centralisant les informations, en structurant les travaux et en facilitant leur suivi.
Mais l’outil ne remplace pas l’expertise méthodologique. Notre rôle est justement de combiner l’accompagnement méthodologique et la technologie, pour permettre aux entreprises de construire une démarche CSRD cohérente, tout en réduisant le temps consacré à la gestion et au suivi du reporting.
Peux-tu nous donner un exemple concret (anonymisé si besoin) où un outil digital a permis de gagner un temps ou une fiabilité significative sur un dossier CSRD ?
Prenons un cas typique : un groupe avec de nombreuses entités et plusieurs milliers de données ESG à collecter.
Sans plateforme, le processus repose sur l’envoi de fichiers Excel à chaque filiale. L’équipe centrale doit ensuite récupérer les fichiers, vérifier les versions, relancer les contributeurs, consolider les données et identifier les incohérences – un travail long et à haut risque d’erreur.
Avec Envodege, on structure et automatise ce processus : chaque contributeur accède aux informations dont il est responsable, les données sont centralisées et les contrôles sont intégrés directement dans le processus.
Concrètement, l’IA peut détecter automatiquement qu’une donnée est incohérente par rapport à l’année précédente, qu’une unité de mesure est incorrecte ou qu’une donnée présente une anomalie, puis la comparer à des benchmarks pour identifier les écarts. Elle permet également de faciliter le travail d’audit en identifiant automatiquement les points d’attention et les anomalies à investiguer, avec les éléments nécessaires à leur justification.
Le gain de temps est réel, notamment parce qu’une première version du rapport et un benchmarking sectoriel peuvent être générés automatiquement en un seul clic. Mais la vraie valeur ajoutée réside dans le fait que l’équipe de durabilité de l’entreprise passe moins de temps à se prêter à l’exercice de conformité réglementaire, et davantage de temps à se concentrer sur la création d’impact et la stratégie.
À l’inverse, y a-t-il des limites que tu observes dans ces outils, des choses que la technologie ne peut pas encore résoudre ?
Oui, et il me semble important de le souligner. L’une des premières limites est que la technologie seule, ne peut pas décider seule si une information est pertinente d’un point de vue stratégique ou réglementaire.
Un outil peut détecter une incohérence mathématique- une variation importante par rapport à l’année précédente, par exemple. Mais il ne peut pas savoir si cette variation s’explique par une acquisition, un changement méthodologique ou une réelle évolution de la performance de l’entreprise. Cette lecture reste humaine.
Il y a aussi toute la dimension qualitative du reporting ESG. Des sujets comme la stratégie climat, la gouvernance ou l’analyse des impacts, risques et opportunités nécessitent une expertise métier et une compréhension fine de l’entreprise, que la technologie, à elle seule, ne peut pas produire.
L’intelligence artificielle peut aider à analyser les données, à repérer des informations, à proposer des leviers d’impact ou à assister les utilisateurs – mais elle ne remplace pas la responsabilité humaine sur les choix méthodologiques.
Enfin, une limite très simple mais essentielle : un outil dépend toujours de la qualité des données qu’on lui fournit. La technologie peut améliorer la gouvernance et réduire les erreurs, mais elle ne peut pas créer une donnée fiable quand les processus internes de l’entreprise sont inexistants.
