(Photo / VCG)
En quelques années, le monde des rapports sur la durabilité des entreprises a explosé. Les entreprises du monde entier rédigent des divulgations non financières, des plans de transition climatique et des engagements de zéro nets brillants. Les régulateurs exigent plus de transparence. Les investisseurs recherchent des données fiables. Et le public demande si tout cela (probablement correct) est soutenu par des actions.
Cependant, cette explosion dans cette divulgation a créé un nouveau problème de surcharge d’informations. Nous ne manquons pas de rapports sur l’environnement, social et de gouvernance (ESG). Nous manquons de clarté, de comparabilité et de confiance.
C’est là que l’IA entre en jeu.
Au cours des dernières années, j’ai construit et affiné des systèmes d’IA pour analyser les rapports ESG et climat à grande échelle. Mon équipe et moi avons traité plus de 200 000 rapports de 15 000 entreprises (paragraphes par ligne, paragraphe par paragraphe) en utilisant le traitement du langage naturel et les outils d’apprentissage automatique. L’objectif n’est pas de remplacer le jugement humain. Il s’agit d’augmenter cela. Nous voulons couper le bruit, détecter les incohérences et détecter la qualité du rapport de référence de manière équitable et évolutive.
Alors, que peut faire exactement l’IA?
L’une des contributions les plus claires que l’IA fait est qu’elle vous aide à trouver des langues « parler bon marché » qui semblent impressionnantes mais qui manquent d’engagement ou d’idiosyncratique. Pensez-y: « Nous réduirons les émissions de la portée 1 et 2 de 45% de la ligne de base en 2019 à 2030 » et « nous nous engageons dans un avenir respectueux de l’environnement ».
Le modèle d’IA analyse ces différences et quantifie le langage de durabilité d’une entreprise en béton ou vague. Il traite de la fréquence des engagements, de la présence de cibles mesurables et de l’utilisation de mots de couverture tels que « AIM », « considération » et « espoir ». Un schéma clair a été observé dans le secteur. Certaines entreprises publient des rapports d’éclairage sur les valeurs et les actions vérifiables mais vérifiables de la vision. D’autres sont beaucoup plus disciplinés et concrets, souvent dans le cadre de réglementations plus strictes et de contrôle des investisseurs.
La possibilité de quantifier des « histoires bon marché » à grande échelle change la donne. Il aide les investisseurs à traverser les peluches et les régulateurs à identifier les valeurs aberrantes. Il donne une image plus claire de laquelle les entreprises parlent et qui se promènent.
Une autre utilisation majeure de l’IA est l’indice de référence. Avec autant de cadres de durabilité différents, il est facile de choisir ce qu’une entreprise rapporte et comment le faire. Nos outils peuvent évaluer si les rapports mettent en évidence les lacunes et les incohérences pour répondre aux attentes de chaque norme.
Par exemple, lors de l’analyse des divulgations climatiques à travers l’objectif du groupe de travail sur les divulgations financières liées au climat, vous devriez voir si les entreprises abordent la gouvernance, la stratégie, la gestion des risques et les métriques et les cibles. Certaines entreprises ont une couverture complète des quatre piliers. D’autres sautent des bits durs et omettent entièrement la modélisation des risques climatiques et la planification de la transition.
Ce type de référence automatisée aide non seulement à tenir la responsabilité des entreprises. Il aide également les entreprises à s’améliorer. Beaucoup sont sous-tenus ou submergés par les demandes de rapport ESG. En recevant des commentaires objectifs et en temps réel sur les rapports, vous pouvez modifier votre cours avant la publication.
La frontière la plus excitante est peut-être ce que j’appelle des «audits de transition». En utilisant l’IA, nous dirons non seulement que les entreprises soutiennent Net-Zero, mais analysent également si elles ont un plan de temps fiable et mesurable pour y arriver, mais aussi dans la façon dont ils se préparent à la transition vers une économie à faible émission de carbone.
Ceci est classé en plus de 60 indicateurs, de la façon dont les entreprises modélisent les risques de transition, qu’ils intègrent des scénarios climatiques dans leur planification financière, si les membres du conseil d’administration sont formés à la gouvernance climatique. Les idées étaient révélatrices. De nombreuses entreprises montrent l’alignement sur les objectifs climatiques, mais montrent qu’il existe des systèmes internes, de la gouvernance et des mécanismes de responsabilité pour bien prendre ces engagements.
L’IA n’est pas une solution miracle. Ne remplace pas la politique. N’arrêtez pas le lavage vert pendant la nuit. Cependant, il fournit un moyen évolutif et systématique de maintenir les entreprises à un niveau plus élevé, soutenant les régulateurs, les investisseurs et les acteurs de la société civile cherchant à comprendre le paysage toujours couronné d’ESG.
Alors que les rapports sur la durabilité continue d’évoluer, les défis ne sont plus disponibles. Ce serait de meilleures données. Plus intelligent, plus clair, plus honnête. L’IA ne peut pas faire en sorte qu’une entreprise agisse de manière responsable, mais il peut rendre difficile la cachette derrière les mots à la mode et les paires de chaudières.
Et c’est un début puissant lorsque la transparence est tout.
L’auteur est professeur agrégé au Département de politique et des relations internationales à l’Université d’Édimbourg, et PDG et fondateur de Resonance AI.
Les vues ne reflètent pas nécessairement les vues chinoises chaque jour.
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