La double évaluation de la matérialité, pierre angulaire de la directive sur les rapports de durabilité des entreprises, est essentielle pour les entreprises qui souhaitent comprendre les impacts financiers et de durabilité de leurs activités. Elle permet d’évaluer non seulement l’impact financier des questions de développement durable sur une entreprise, mais aussi l’impact de ses activités sur l’environnement et la société. Le processus peut être divisé en trois étapes essentielles : comprendre le contexte, identifier les parties prenantes et identifier et évaluer la pertinence de l’impact (IRO). Face à la complexité croissante des exigences ESG (environnementales, sociales et de gouvernance), l’intelligence artificielle (IA) offre un moyen transformateur d’optimiser chaque étape de cette analyse.
L'IA dans le processus du double analyse de matérialité
1. Comprendre le contexte
La première étape d’une double analyse de matérialité consiste à saisir le contexte dans lequel l’entreprise opère. Il s’agit notamment de cartographier la chaîne de valeur afin d’identifier les impacts et les opportunités potentiels liés à l’ESG. L’IA peut considérablement rationaliser ce processus grâce à des invites personnalisées. Par exemple, l’IA peut simplifier considérablement ce processus grâce à des invites personnalisées :
- Invitation à l’IA : « Créez une chaîne de valeur type pour une entreprise du site [industry] qui fabrique principalement [Product A] et [Product B]. Mettez en évidence les activités clés, les parties responsables, les relations commerciales et les ORI potentiels liés aux préoccupations ESG. »
En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent rapidement générer des informations détaillées et personnalisées sur leurs chaînes de valeur, ce qui leur permet de gagner du temps et de s’assurer qu’aucun aspect critique n’est négligé. Ces informations constituent une base solide pour identifier les principaux risques et opportunités ESG liés aux activités de l’entreprise.
2. Identification et analyse des parties prenantes
L’identification des parties prenantes pertinentes et la compréhension de leurs points de vue sont des éléments essentiels d’une double évaluation de la matérialité. L’IA peut aider à créer des listes complètes de parties prenantes et à les classer par ordre de priorité en fonction de leur pertinence par rapport aux questions ESG. Par exemple :
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Invitation à l’IA : « Je réalise une analyse des parties prenantes dans le cadre du CSRD. Mon entreprise exerce ses activités sur le site [industry]. Veuillez dresser une liste des parties prenantes potentielles concernées par les préoccupations ESG, attribuer à chacune un score de pertinence (1 = faible, 2 = moyen, 3 = élevé) en fonction de leur influence et de leur impact, et suggérer des points de vue clés qu’elles pourraient avoir. »
L’IA facilite également l’analyse spécifique des parties prenantes, en aidant les entreprises à anticiper la manière dont les différents groupes pourraient percevoir et évaluer les impacts ESG :
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Invitation à l’IA : « Comment la partie prenante [name] évaluerait-elle l’IRO [description of IRO] sur la base des critères suivants : ampleur, portée, probabilité et réversibilité ? Utilisez une échelle de 1 (très faible) à 5 (très élevé) ».
Cette approche garantit une évaluation systématique des attentes des parties prenantes, ce qui est essentiel pour aligner les initiatives de développement durable sur les priorités des parties prenantes.
En outre, l’IA peut analyser le sentiment des parties prenantes grâce au traitement du langage naturel (NLP). En examinant les déclarations publiques, la couverture médiatique et l’activité des médias sociaux, l’IA permet de comprendre en temps réel comment les opinions des parties prenantes peuvent évoluer dans le temps, offrant ainsi une perspective dynamique plutôt qu’un instantané statique.
3. Identifier et évaluer la pertinence de l'impact (IRO)
L’identification et l’évaluation des IRO représentent la partie de l’évaluation qui nécessite le plus de ressources. Chaque IRO doit être évalué sur la base de critères spécifiques tels que l’échelle, la portée, la réversibilité et la probabilité. L’IA peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à ces évaluations :
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Invitation à l’IA : « Dans le cadre de la double évaluation de la matérialité (CSRD/ESRS), évaluez l’IRO [IRO type – description] dans le site [industry]. Attribuez des valeurs pour :
– Échelle (ampleur de l’impact) : [value]
– Champ d’application (zones affectées) : [value]
– Réversibilité (réversibilité de l’impact) : [value]
– Probabilité (probabilité d’occurrence) : [value]
ExLe rapport d’évaluation de l’ORI est un document qui décrit clairement chaque notation, en détaillant le lien entre l’ORI et ses implications pour les questions ESG ».
La capacité de l’IA à générer des justifications cohérentes et bien argumentées pour ces critères peut faire gagner un temps considérable aux organisations. Par exemple, si 200 IRO ont besoin d’au moins deux justifications chacun et que chaque justification prend cinq minutes à rédiger manuellement, cela équivaut à plus de 33 heures de travail. L’IA peut réduire ce temps à environ une minute par justification, ce qui représente un gain de temps de plus de 26 heures tout en maintenant la qualité et la cohérence. Et comme les IRO sur l’impact matériel nécessitent plus de deux justifications, il est très probable que l’IA permette aux entreprises d’économiser encore plus d’heures.
En outre, l’IA peut aider à décrire les IRO avec un langage précis et conforme à la GSE, garantissant ainsi la conformité avec les normes CSRD et ESRS.
Au-delà de l’évaluation, les plateformes alimentées par l’IA peuvent également hiérarchiser les ORI en les comparant à des références sectorielles ou à des objectifs de durabilité. Cela permet de s’assurer que les impacts les plus critiques sont traités en premier, en s’alignant à la fois sur les exigences réglementaires et sur la stratégie de l’entreprise.
Améliorer la collaboration et l'efficacité
L’un des avantages souvent négligés de l’IA dans la double évaluation de la matérialité est sa capacité à améliorer la collaboration entre les départements. En centralisant les données et les informations, les outils d’IA permettent aux équipes chargées du développement durable, aux départements financiers et à la direction générale de travailler de manière plus cohérente. Les tableaux de bord visuels, les rapports automatisés et les mises à jour en temps réel facilitent l’alignement des parties prenantes sur les priorités et les décisions clés.
En outre, l’IA simplifie le processus d’analyse des scénarios. Les entreprises peuvent modéliser différents scénarios ESG afin de comprendre comment divers facteurs, tels que les changements réglementaires ou l’évolution du comportement des consommateurs, peuvent influer sur leurs évaluations de l’importance relative. Cette capacité prospective ajoute une valeur stratégique à l’analyse, aidant les organisations à rester à l’affût des risques et des opportunités émergents.
Maître de la matérialité : L'IA comme assistant, pas comme décideur
Materiality Master intègre des outils d’IA pour aider les clients à chaque étape de leur double évaluation de matérialité. Qu’il s’agisse de générer des descriptions d’IRO ou d’élaborer des justifications pour les impacts ESG, l’IA est un assistant inestimable. Cependant, il est important de noter que l’IA n’est pas un décideur. Les clients ont un contrôle total sur le processus, avec des options pour :
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Améliorer les suggestions générées par l’IA.
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Prolonger ou raccourcir le contenu.
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Ignorer les sorties de l’IA et utiliser ses propres entrées.
Cette approche collaborative permet aux entreprises de conserver la maîtrise de leur évaluation de la matérialité tout en bénéficiant de l’efficacité et de l’évolutivité offertes par l’IA.
L'avenir de la double matérialité avec l'IA
Alors que les exigences réglementaires telles que le CSRD deviennent de plus en plus contraignantes, l’utilisation de l’IA dans la double évaluation de la matérialité n’est plus un luxe mais une nécessité. En automatisant des tâches complexes et en fournissant des informations exploitables, l’IA permet aux entreprises de mener des évaluations approfondies et conformes sans surcharger leurs équipes. Avec des outils tels que Materiality Master, les organisations peuvent se concentrer sur la prise de décision stratégique tout en respectant les normes les plus strictes en matière de reporting ESG.
