La data, un facteur clé de la transition climatique ?

La data, un facteur clé de la transition climatique ?

Depuis plusieurs années, les données constituent un actif de plus en plus valorisable et la plupart des entreprises ont pris conscience de leur richesse et valeur. Initialement exploitées à des fins business, de recherche ou d’innovation, le développement durable suscite un nouvel usage des data.

Le développement durable comme nouvelle priorité ?

Les changements climatiques ont entrainé une accélération des régulations et une adaptation du cadre législatif et réglementaire au niveau international. Les Accords de Paris – COP21, traité fondateur ou plus récemment la Taxonomie Verte Européenne en sont le parfait exemple. Au niveau national, l’actualité réglementaire est également riche (lois RE2020, loi Climat, démarche RSE, …). Le nouveau rôle prépondérant du développement durable sur la scène publique et politique a également amené les entreprises concernées à adapter leur rapport au changement climatique.

La première des mesures suivie et mesurée par la plupart des entreprises qui se sont lancées, concerne les gaz à effet de serre. Les émissions sont ainsi catégorisées selon 3 périmètres  :

Source : SAMI

 

Cette prise de conscience ne se limite plus aux secteurs directement concernés (agriculture, énergie, automobile, aéronautique). Au contraire, elle ouvre la porte à davantage de thèmes dépassant les notions d’éco-conception de produits ou des modes de transports alternatifs.

La Responsabilité Sociétale des Entreprises au cœur de la transition 

Une étude réalisée par la FNEGE et PwC dessine l’entreprise de 2030 qui devra tendre à être une entreprise « Full RSE ». La démarche de Responsabilité Sociétale des Entreprises se traduit par un engagement des acteurs économiques en faveur d’un développement durable. La RSE repose sur trois piliers fondamentaux qui sont la Responsabilité Economique, la Responsabilité Sociale, la Responsabilité Environnementale.

Source : Cle-ingenierie

 

Dorénavant, les grands Groupes définissent leur trajectoire et partagent leurs ambitions pour les prochaines années. BNP a publié son premier «rapport d’analyse et d’alignement pour le climat», le Groupe KERING a partagé sa « Stratégie Climat », ou encore DANONE s’engage sur « son Ambition Neutralité Carbone » . Novencia a quant à elle réalisé un bilan carbone complet permettant de calculer l’ensemble des émissions de gaz à effet de serre. L’objectif de cette démarche était d’avoir une idée précise de l’empreinte carbone. Il est ainsi possible de mettre en place des actions concrètes visant à les réduire.

Dès 2022, avec la taxonomie européenne, les entreprises de l’Union Européenne seront évaluées en fonction de la « part verte » de leurs activités. Cette évaluation se fera sur la base de 6 critères :

  • Atténuation du changement climatique
  • Adaptation au changement climatique
  • Protection de l’eau
  • Economie circulaire
  • Réduction de la pollution et protection des écosystèmes
 

L’activité de l’entreprise devra contribuer à l’un des 6 objectifs à minima, sans pour autant nuire aux autres. L’entrée en vigueur de cette taxonomie sera progressive. Les entreprises soumises à la Déclaration de Performance Extra-Financière devront partager des indicateurs relatifs aux deux objectifs concernant le changement climatique. Dès 2024, les entreprises, encore plus nombreuses à participer à cet effort, devront publier des indicateurs sur les 6 objectifs.

Quelles obligations pour inciter à une démarche orientée développement durable ?

Mais au-delà des intentions et des objectifs fixés, la plupart des grandes entreprises ont lancé des projets afin de compenser leurs impacts négatifs. Par exemple, limiter leurs émissions à travers une démarche “neutralité carbone”. Les plus avancées peuvent également réduire durablement leurs impacts à travers une démarche “zéro émission nette”. C’est à dire qu’aucune émission de CO2 n’a été émise au départ et qu’il n’est donc pas nécessaire de la capturer ou de la compenser.

Afin que la démarche soit viable, il faut chercher à mesurer l’ensemble des impacts de l’entreprise sur les différentes étapes de sa chaîne de valeur. Puis, faire en sorte qu’elle soit capable de mettre en place des actions très concrètes pour réduire ces impacts. Les données peuvent être recueillies à toutes les étapes d’un cycle de production. Il est donc possible de suivre et mesurer les impacts des procédés de production, des premières phases de conception à la fin de vie du produit.

Ainsi, l’exploitation des données disponibles à chaque étape va permettre de mettre le doigt sur celles qui produisent le plus d’externalité négative, et pour lesquelles on va essayer de trouver des solutions alternatives.

Par exemple, grâce à la multiplication des données issues de différentes sources aussi diverses que variées (capteurs connectés, images satellites, images de drones, contenus de réseaux sociaux, ..), il est possible d’alimenter aujourd’hui les travaux d’IA menés dans l’objectif de réduire les émissions de Gaz à Effet de Serres. Mais également pour mener des actions afin d’améliorer la qualité de l’eau, contribuer à réduire la pollution de l’air, ou encore préserver la biodiversité.

Des avancés qui se concrétisent ? 

D’après une étude récente réalisée par KPMG, 80% des plus grandes entreprises ont mis en place et pilotent leurs efforts en matière de développement durable, contre 13% en 1993.

La DPEF est l’un des outils de pilotage stratégique permettant de suivre ses performances que chaque entreprise peut s’approprier. Cela constitue une obligation réglementaire pour certaines d’entre elles en fonction de leurs résultats et de leur taille. D’autres entreprises ont mis en place leurs propres outils, comme le Groupe Kering avec son Environnemental Profit & Loss Account.

Pour autant, le manque d’indicateurs normalisés et partagés, que ce soit au sein d’une entreprise ou entre les entreprises d’un même secteur par exemple, restreint la diffusion et surtout l’interprétation de ces indicateurs et leur portée. Cette limitation de la compréhension et de l’interprétation ne permet pas de les légitimer aux yeux des autorités, des clients ou des investisseurs, pourtant principales cibles de la diffusion de ces informations. Malgré le volume de données recueillies et qui peuvent être exploitées à des fins de pilotage et de reportings, les entreprises ne sont pas toujours confiantes dans la manière de les interpréter, les restituer et communiquer dessus.

Elles continuent donc d’améliorer la façon dont elles mesurent l’impact de leurs initiatives en progressant dans la collecte des données, en intégrant au fur et à mesure les différents niveaux de l’entreprise (notamment mondial, régional, par marché ou activité) et les différentes activités concernées (production, boutique, bureau ou centre de distribution). Ceci afin d’élaborer des reportings internes ou externes ou encore d’élargir les périmètres des scopes pris en compte, comme le scope 3.

Des premiers usages de la data et de l’IA à développer.

Grâce à la data, il est donc possible de mettre en place des outils de suivi et de pilotage des actions entreprises en matière de développement durable et ainsi plus facilement évaluer factuellement les risques et donc être en capacité de les piloter et les maîtriser.

Le premier et principal usage de la data et de l’IA consiste à mesurer l’empreinte carbone en traçant les impacts des chaînes d’approvisionnement et des différents processus de transformation, de transport, de stockage jusqu’à la fin de vie des produits ou services. Cela implique que l’entreprise doit avoir la capacité de capter toutes les données de l’ensemble de ses processus. Ce processus passe également par du sourcing externe, notamment l’utilisation de bases Carbonne, comme celle publiée par l’ADEME, et de créer des indicateurs objectifs.

Le tout pour mettre en place des actions concrètes pour réduire les émissions : mieux maitriser les paramètres influents de production, réduire les pertes matières ou les déchets. Mais il est aussi possible d’optimiser sa connaissance des impacts négatifs permettant de lancer des actions concrètes et étayées, et ce quel que soit le domaine ou le secteur d’application.

Des approches différentes selon les secteurs 

Dans les transports, il est possible de prédire efficacement la demande et ajuster ses flux logistiques. Dans le secteur de l’énergie : des travaux sont menés sur des modèles de prédiction de consommation ou les réseaux électriques intelligents (smart grid). Ou encore dans l’industrie ou le secteur de la supply chain où il est possible d’analyser des données fines des chaînes de production grâce à de nouveaux systèmes de capteurs pour optimiser les pertes.

D’autant qu’avec l’open data, le champ du possible s’élargit, dans un domaine, la transition énergétique, où les données externes sont primordiales (météo, GSE, …) et constituent un levier essentiel. Enrichies et partagées dans des formats adaptés, les données peuvent être créatrices de valeur et contribuer à trouver des solutions innovantes.

Pour autant, la data n’est pas non plus complétement neutre. Les Data Center, par exemple, représentent 2% de la consommation électrique mondiale et on se projette sur 5% en 2025.
L’un des prochains défis consistera donc à réduire drastiquement leur impact environnemental. Dans cette optique, certains se sont engagés à fournir leurs data center en énergie renouvelable et compléter à des gages RSE.

Quelles sont les perspectives ?

C’est une tendance qui devrait aller en s’accélérant, l’IA et la data vont permettre de disposer d’indicateurs avancés nécessaires pour piloter les démarches RSE, évaluer ses impacts et se projeter en termes de gains. Cette accélération prendra encore une nouvelle dimension lorsqu’un référentiel commun pour la RSE sera partagé au sein des entreprises. Une vision partagée permettra d’optimiser l’exploitabilité des données et surtout de fiabiliser les analyses et fluidifier leur partage et interprétation.

Guillaume Pinaud, directeur de la BL Data et IA

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