ESG : Comment la data & l’IA contribuent à mesurer et optimiser l’intégration de l’ESG dans sa stratégie ?

ESG : Comment la data & l’IA contribuent à mesurer et optimiser l’intégration de l’ESG dans sa stratégie ?

Comment les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) sont-ils devenus si importants ? Comment les données et les rapports ESG évoluent-ils pour refléter cela ? Comment la data est devenue un facteur incontournable de la mesure ESG ?

L’ESG, une place préponderante dans la transformation des entreprises 

Face à l’urgence climatique, de nombreux engagements ont été pris et continuent à être pris pour apporter une réponse au niveau mondial, européen ou national. Nous l’avons encore vu récemment avec la décision de la France de sortir du Traité sur la Charte de l’Energie. Ainsi que la tenue de la COP 27 du 6 au 18 novembre 2022.

D’autant que les attentes et la pression sont fortes auprès des entreprises. Aussi bien de la part de la société civile, des investisseurs ou encore des pouvoirs publics. Aujourd’hui, cela concerne tous les secteurs sur l’ensemble de leur chaîne de valeur que ce soit le secteur énergétique, la grande distribution ou la finance par exemple.

Cette prise de conscience, au moment où la crise climatique est de plus en plus prégnante, fait de l’ESG, et notamment de son E pour Environnement, un incontournable et place ce sujet au cœur des habitudes de consommation et de l’économie. Ainsi, entreprises et investisseurs n’ont d’autres choix que d’intégrer ces notions et de changer de paradigme afin de placer les critères ESG et le respect des différentes chartes au cœur de leurs activités. Ces derniers, les investisseurs, prennent aujourd’hui en compte systématiquement ces critères pour évaluer la valeur et le devenir des entreprises.

Les critères ESG

Données environnementales, sociales et de gouvernance. Il s’agit d’informations sur une entreprise et son impact sur son environnement. Cela peut concerner les données sur ses émissions de carbone, l’utilisation de leurs sources d’énergie renouvelables ou leurs niveaux de stress hydrique qu’ils produisent.
Elles comprennent les émissions de carbone, la consommation d’énergie, l’utilisation de l’eau, l’élimination des déchets, …

Les aspects sociaux d’une entreprise donnée peuvent être appréhendés à travers des données sur le capital humain et les normes du travail.
Cela concerne les normes du travail, la formation, les relations avec les fournisseurs, …

Les aspects de gouvernance d’une entreprise donnée, par exemple, peuvent être compris à travers des données sur l’éthique des affaires, leur implication dans toute corruption ou des statistiques sur le conseil d’administration de l’entreprise.

C’est-à-dire que au-delà de l’utilisation des données ESG pour la conception des reportings extra-financiers, les critères influent de plus en plus sur les choix stratégiques et opérationnels bien au-delà de la constitution d’un rapport, que ce soit dans la structuration et le fonctionnement de l’entreprise, les moyens alloués au delivery de ses services, les orientations en terme d’investissements, la conception de produits ou services durables, etc…

Si l’on prend le secteur de la finance, la data est devenue incontournable pour évaluer les performances ESG des entreprises, afin de savoir ce qui est financé et comment, et faire des choix d’investissement en corrélation avec ses engagements. En revanche, le thème étant encore émergeant, même si il n’est pas nouveau, les informations recherchées ne sont pas toujours disponibles, facilement accessibles, partagées ou normées.

L’importance de la Data pour les investissements responsables

L’Investissement Socialement Responsable (ISR) désigne la prise en compte de facteurs dits « extra-financiers » dans les décisions d’investissements. L’investissement socialement responsable (ISR) ajoute à l’analyse ESG la notion d’engagement actionnarial.

Ainsi, les investisseurs responsables évaluent, au-delà de l’analyse financière classique, des critères liés au développement durable pour déterminer les valeurs pertinentes des portefeuilles d’investissement.

Il existe plusieurs types d’approches :
– Les approches « best » qui consistent à sélectionner les entreprises les mieux notées, les plus performantes sur les critères extra-financiers ou encore sur l’évolution de leurs pratiques.

– Les approches basées sur l’exclusion qui font référence à des fonds excluant certains secteurs ou types de société ne respectant pas certaines normes.

– L’engagement actionnarial qui consiste à exiger des entreprises une politique de transparence et une orientation responsable des politiques sociales et environnementales.

Cela passe nécessairement par le suivi d’indicateurs permettant de suivre l’existence de politiques, d’objectifs, d’initiatives ESG, ou des indicateurs spécifiques à un secteur, mais aussi la performance environnementale ou les types d’investissements faits dans des entreprises, des organisations et fonds dans le but de générer des bénéfices environnementaux.

En ça, la data et l’IA sont devenus incontournables dans l’identification et le pilotage du déploiement de plans d’actions. Ainsi que dans la mesure de l’atteinte des objectifs ESG fixés.

Les entreprises en ont conscience et de nombreuses organisations développent ou acquièrent les compétences nécessaires pour intégrer l’ESG dans la prise de décision. Des projets sont initiés pour tenter de rationnaliser, uniformiser et s’assurer de la pertinence des données à disposition qu’elles soient internes ou externes et proposer des indicateurs rationnels et pertinents. Les technologies d’agrégation de données, d’analyse de données volumineuses, de reporting et d’analyse comparative ESG sont également employés pour évaluer plus précisément la performance et la durabilité des entreprises.

 

La prise de conscience et la montée en puissance des critères ESG

Aux Etats-Unis, le G&A Institute a constaté que 65 % des entreprises incluses dans l’indice Russell 1000 (représentant les 1 000 premières entreprises par capitalisation boursière aux États-Unis) ont publié des rapports de développement durable en 2019, contre 60 % en 2018. Et 90 % des 500 plus grandes entreprises par capitalisation boursière de l’indice ont publié des rapports de développement durable en 2019, après 86 % en 2018.

L’ESG prend un virage financier

Environ 75 % des propriétaires d’actifs et 62 % des gestionnaires d’actifs interrogés ont alloué plus d’un quart de leurs fonds à l’ESG, contre environ 50 % en 2017. Plus de 90 % visent des niveaux d’allocation similaires au cours des deux prochaines années, alignant les cadres d’investissement plus étroitement avec les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.

L’intégration de l’ESG dans les portefeuilles influent sur les rendements

Les actifs gérés par des professionnels dans le cadre de stratégie d’investissement responsable ont bondi de 34 % depuis 2016 pour atteindre 30 680 milliards de dollars, selon la dernière étude de la Global Sustainable Investment Alliance. Plus de la moitié (52 %) des répondants classent l’amélioration des rendements à long terme comme la principale raison d’intégrer l’ESG dans les décisions d’investissement, 60 % s’attendant à ce que leurs portefeuilles ESG surperforment au cours des cinq prochaines années.

Des normes et réglementations incitatives

Les Accords de Paris sur le Climat (COP21) ont été l’élément déclencheur dans la transition énergétique, avec l’ambition de limiter le réchauffement climatique à un niveau inférieur à 2°. Voire tendre à 1,5° par rapport au niveau préindustriel.

Il existe, évidement, d’autres textes, réglementations ou accords qui ont été promulguées au niveau international ou européen.

Nous pouvons citer le Sustainable Development Goals (SDG) qui est un ensemble de 17 objectifs établis par les Nations Unies à horizon 2030. On y retrouve des engagements sur la consommation et la production responsable par exemple.

Il existe également le United Nations Global Compact (UNGC) qui encourage notamment les initiatives de promotion des objectifs de développement durable.

La Commission Européenne a lancé en 2018 un plan d’actions sur la finance durable. Ce dernier a pour but de renforcer les attentes et les exigences envers les institutions financières afin d’orienter les flux financiers vers des investissements durables.

Enfin, la Taxonomie Verte Européenne est entrée en vigueur partiellement au 1er janvier 2022.

Cette nouvelle réglementation a été édictée dans le cadre du pacte vert pour l’Europe (Green Deal), il s’agit d’une classification des activités économiques durables avec une nomenclature commune qui doivent contribuer à la réalisation d’objectifs environnementaux. On peut retrouver les activités déjà considérées comme bas-carbone, les activités qui contribuent à la transition vers une économie zéro émission nette 2050, les activités qui permettent le « verdissement » ou la réduction des émissions d’autres activités.

A travers cette taxonomie, un des enjeux principaux est de contribuer à tout ou partie de ces objectifs environnementaux en identifiant et favorisant les investissements concernant les activités répondant au mieux à ces critères. Avec cette classification, il est plus facile de comparer la contribution de ses portefeuilles d’investissements avec la transition bas-carbone.

Les sources et les types de données ESG se diversfient et s’enrichissent

Les données ESG peuvent aussi bien provenir de sources internes aux entreprises, de sources publiques ou de fournisseurs externes. La plupart de ces données, qu’elles soient internes, ou provenant de fournisseurs, sont essentiellement historiques.

Aujourd’hui, afin d’aller encore plus loin, et notamment afin de se projeter et de réaliser des analyses prédictives, certains fournisseurs proposent des données qui permettent de compléter le scope de données déjà à disposition.

Parmi ces sources de données alternatives qui viennent enrichir l’existant, nous pouvons citer les données liées aux actualités financières ou aux médias sociaux, ainsi que les avis sur les entreprises. Comme pour des usages à des fins marketing, ces nouvelles données peuvent être consultées et suivies en temps réel pour étudier des tendances. Concernant les médias sociaux par exemple, il est possible d’identifier et d’analyser les contenus échangés sur les thèmes ESG autour d’une entreprise par exemple.

L’analyse des images constitue également une nouvelle source de données à explorer, avec l’imagerie satellite par exemple. On peut évoquer le satellite Sentinel-5P qui surveille l’environnement dans la compréhension et l’atténuation des effets du changement climatique en fournissant des données et des images. Ces images combinées avec des données météorologiques permettent d’analyser la propagation de la pollution par exemple.

Les différents types de données ESG externes

Il existe plusieurs fournisseurs proposant des services dédiés à l’évaluation de la transition climatique et des risques liés. En plus de ces services et solutions (comme le ESG Data Signals de S&P qui permet de calculer la proportion de revenus verts qui peuvent contribuer à transition bas carbone), ils ont tous défini des scorings, des ratings ou conçu des heatmaps pour évaluer l’exposition au risque, mesurer l’alignement avec les réglementations et faciliter les orientations à prendre dans le cadre de sa transition.

Des scores pour apprécier l’exposition d’une entreprise aux risques ESG :

Les scores ESG permettent d’évaluer l’exposition d’une entreprise aux risques environnementaux, sociaux et de gouvernance. Ainsi que sa capacité à faire face à ces risques.

Plusieurs agences proposent des scores élaborés selon des méthodologies, des mesures et une pondération différente. Aujourd’hui, les notations ne sont pas réglementées. La notation d’une entreprise peut varier considérablement en fonction de l’organisme de notation.

Des ratings pour couvrir toutes les dimensions de la transition climatique :

Plusieurs acteurs internationaux proposent une offre de plusieurs centaines d’indices, des acteurs spécialisés comme MSCI  ou ISS
On peut citer le Carbon Risk Rating, qui mesure l’exposition au risque carbone dans le cadre de la transition.
Certains peuvent aussi travailler avec des organismes de notation comme Blomberg qui leur fournissent de données autres que des données ESG, mais complémentaires.

Les heatmaps : une approche complémentaire au scoring et au rating :

Elles constituent une alternative aux scores ESG. Il s’agit d’une représentation graphique de données statistiques. Moody’s, comme S&P Global Ratings, sont parmi les organismes de notation qui proposent des heatmaps ESG, basé sur un certain nombre de critères en fonction de différentes catégories : pollution de l’air, du sol, de l’eau, pénurie d’eau, ….

Le Screening :

Enfin, des sociétés comme ISS ou Sustainalytics réalisent des analyses de contenus de différentes sources, avec comme objectif de détecter les acteurs pouvant violer les standards et normes internationales.

Du fait de la diversité des données (data brutes, scorings, ratings, …), du nombre de fournisseurs, de l’absence d’une nomenclature commune, des multiples possibilités d’agrégation et d’exploration, de l’opacité de certains indicateurs, il est nécessaire et important de pouvoir croiser les insights des différentes sources pour s’assurer d’atteindre un niveau minimal d’objectivité.

L’ESG, une nouvelle dimension a prendre en compte dans sa stratégie Data

Il existe donc de nombreux enjeux et problématiques autour de l’indentification, de la disponibilité, de la fiabilité et de l’exploitation de ces données qui permettent d’optimiser, mais aussi d’évaluer les risques et de piloter sa politique ESG.

L’identification des données nécessaires à la constitution des rapports et des études est un prérequis. Une stratégie et un plan d’actions doivent être portés au niveau du top management de l’entreprise, que ce soit sur la priorisation des données à récolter, la stratégie d’achat des données externes ou le recueil des données internes. Ce qui est d’autant complexe, les critères ESG n’étant pas précisément normés, figés et partagés. Pour autant, pour faciliter cette étape, un dispositif de gouvernance serait nécessaire afin de contribuer à l’harmonisation des pratiques à minima.

La disponibilité et la fiabilité des données constituent un autre écueil à surmonter. D’autant plus que la notion de double matérialité (matérialité financière et matérialité environnementale & sociale) pourrait contribuer à complexifier la collecte des données dans la mesure où il doit être étudié au préalable si les données nécessaires existent et s’assurer de pouvoir y avoir accès. Qu’il s’agisse de données externes ou internes.

La multiplicité des critères et le côté multidimensionnel de la prise en compte des critères ESG nécessitent aussi une montée en compétence des acteurs de la data ou du risque par exemple, afin qu’ils s’approprient ces nouveaux éléments. Il est également nécessaire de veiller à l’acculturation des consommateurs et utilisateurs des reportings et autres études portant sur ces thématiques afin de s’assurer de la meilleure compréhension des indicateurs pour les décisions les plus optimisées.

Les données ESG, un champ du possible encore large à explorer et des perspectives qui vont bien au-delà des rapports extra-financiers

Demain, nous l’avons vu, les enjeux liés aux critères ESG vont influer sur la stratégie des entreprises, au-delà de la production de rapports extra-financiers. Les entreprises vont devoir, sur ces fondations, driver leur stratégie en plaçant la transition climatique au cœur de chaque préoccupation, donc au cœur de chaque décision, en se basant, notamment, sur les réglementations de plus en plus précises, même si elles laissent encore libre court à l’interprétation.

Cela va donc continuer d’évoluer … et rapidement ! Rien n’est définitivement figé, que ce soit au niveau des réglementations, mais également des types et des volumes de data liées à l’ESG. Leur prolifération et leur diversité va nécessiter de veiller à leur cohérence, leur conformité, leur normalisation d’une part. Il va également falloir améliorer encore l’identification, la disponibilité et le partage des données brutes internes à exploiter, ainsi que la transparence des données et des kpis externes nécessaires.
Et ce, afin de proposer des solutions toujours plus innovantes pour faciliter le déploiement et le pilotage des critères ESG, et surtout afin d’optimiser la trajectoire de sa transition verte.

  Guilaume Pinaud, directeur de la BL Data & IA.

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