L'intelligence artificielle révèle la valeur des données gouvernées
L'intelligence artificielle ne produit pas sa propre connaissance, elle s'appuie sur les données qu'on lui fournit. Deux exemples concrets de ce qu'un patrimoine ESG structuré change au quotidien.
Temps de lecture estimé : X min
Quatrième épisode de notre série « Pourquoi Harnest ».
Dans l'article précédent, Sabine expliquait comment une donnée réutilisée devient un actif de l'entreprise.
Cette évolution prend une nouvelle dimension avec l'intelligence artificielle : elle ne produit pas sa propre connaissance, elle s'appuie sur les données qu'on lui fournit, qu'il s'agisse de conformité réglementaire (CSRD), d'alignement avec une norme volontaire (GRI) ou d'une demande d'investisseur, de banque ou d'assureur.
Leur volume augmente chaque année.
Leur organisation devient un enjeu de pilotage.
Une intelligence artificielle exploite les données qui lui sont confiées
Une entreprise rassemble des informations sur ses sites, ses fournisseurs, ses risques, ses politiques, ses objectifs, ses indicateurs et ses plans d'action. Lorsque ces informations sont définies selon un référentiel commun, documentées et reliées entre elles, l'intelligence artificielle retrouve rapidement les éléments utiles et produit une réponse cohérente.
Lorsque les données sont dispersées entre plusieurs fichiers, décrites différemment selon les équipes ou insuffisamment documentées, elle reproduit ces limites.
Le pilotage de la durabilité dépasse le reporting
À l'heure où j'écris ces lignes (fin juillet), plusieurs incendies se rapprochent de sites industriels en Gironde. Je vis à Bordeaux. Cette situation n'a rien d'abstrait.
Pour une entreprise concernée, l'objectif est d'identifier les sites exposés, les fournisseurs concernés, les activités qui pourraient être interrompues, les plans de prévention déjà en place et les actions à engager immédiatement. Toutes ces informations existent souvent déjà dans l'entreprise.
Encore faut-il pouvoir les retrouver rapidement et comprendre leurs relations.
Une intelligence artificielle peut accélérer cette analyse lorsqu'elle s'appuie sur des données structurées. Le temps consacré à rechercher, vérifier et reformuler ces informations diminue d'autant, et les équipes peuvent consacrer plus d'efforts à l'analyse et aux décisions.
Pourquoi nous avons construit un ERP extra-financier
De nombreux logiciels ESG concentrent leurs efforts sur la production d'un rapport ou la gestion d'une obligation réglementaire.
Nous avons construit un ERP extra-financier parce que le sujet dépasse la production d'un rapport : le pilotage de la durabilité repose sur des données qui évoluent en permanence (risques, impacts, politiques, actions, objectifs, indicateurs, fournisseurs), et qui doivent rester cohérentes entre elles quel que soit le référentiel utilisé, CSRD, ESRS, GRI ou VSME.
L'intelligence artificielle intervient ensuite sur cette base structurée.
Companion s'appuie sur des données déjà organisées
Companion, notre assistant IA, utilise les données déjà présentes dans Harnest pour assister les utilisateurs dans leurs travaux.
Au-delà de Companion, l'utilisateur peut aussi s'appuyer directement sur la bibliothèque de prompts déjà intégrée à Harnest, construite par notre équipe d'analystes et d'experts ESG et durabilité. Pour une demande courante et bien cadrée, comme rédiger un point narratif ESRS ou vérifier la cohérence d'un plan d'action, il n'a pas besoin de formuler sa propre requête : le prompt existe déjà, calibré pour ce cas d'usage précis. Ça réduit l'écart entre un expert IA et un chargé de mission ESG qui découvre l'outil, et ça garantit une réponse cohérente d'un utilisateur à l'autre, plutôt que dépendante de la formulation de chacun.
Lorsqu'une entreprise prépare un rapport CSRD, l'agent peut proposer une première rédaction d'un point narratif à partir des données ESG, des politiques, des indicateurs et des documents déjà enregistrés dans la plateforme.
Lorsqu'un plan d'action est importé, Companion identifie les risques, les actions ou les politiques décrits dans le document et propose leur création dans Harnest.
Dans les deux cas, la qualité du résultat dépend directement de la qualité des informations disponibles. L'intelligence artificielle retrouve, rapproche et synthétise les données. Elle ne les invente pas.
L'enjeu dépasse l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle occupe aujourd'hui une place importante dans les projets de transformation. À moyen terme, les entreprises utiliseront souvent des modèles comparables.
La différence résidera dans la capacité à organiser durablement les données ESG, à les relier aux processus de l'entreprise et à les réutiliser pour répondre à des usages multiples (reporting CSRD, reporting GRI, pilotage de la durabilité, gestion des risques, financement, dialogue avec les parties prenantes…).
L'intelligence artificielle exploite ce patrimoine décisionnel.
Sa qualité détermine la qualité des résultats qu'elle produit.