Lutte contre le réchauffement climatique, diversité et inclusion, gouvernance responsable… aujourd’hui, aucune entreprise n’échappe aux enjeux ESG. Avec l’évolution rapide des attentes sociétales, des objectifs business et des exigences réglementaires, la collecte et l’exploitation des données extra-financières deviennent des enjeux incontournables.
Pourtant, sur le terrain, l'exercice reste complexe. À la différence des données financières, historiquement bien intégrées et maîtrisées, les données extra-financières posent des défis méthodologiques et opérationnels de taille aux entreprises.
Alors quels sont les facteurs qui rendent la collecte des données ESG si délicate ? Quels obstacles concrets les entreprises rencontrent-elles ? Et surtout, comment les surmonter ? On fait le point dans cet article.
Des défis liés à la nature même des données extra-financières
Les données ESG ont des spécificités qui rendent leur collecte particulièrement difficile :
Des données multiples et hétérogènes
Émissions de CO2, quantité de déchets générés, volume d’eau consommé, écart salarial homme-femme, nombre d’accidents de travail, taux de conformité réglementaire, nombre d’incidents de fraude ou de corruption avérés… les données ESG couvrent un spectre d’informations incroyablement vaste et hétéroclite.
Les données ESG représentent donc une véritable avalanche d’informations que les entreprises doivent intégrer à leur système de pilotage et à leurs indicateurs de performance classiques. La CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), cette directive européenne visant à structurer la publication d’informations extra-financières, propose par exemple un référentiel comportant plus d’un millier de points de données !
Face à un volume aussi vaste d’informations, il n’est pas étonnant que la collecte des données extra-financières représente un véritable défi pour les entreprises.
Des données éparpillées, en interne comme en externe
En outre, collecter les données ESG ne se résume pas à extraire quelques chiffres d’un tableau de bord centralisé : ces informations sont souvent disséminées aux quatre coins de l’entreprise, et même au-delà. Elles proviennent des départements RSE, finance, RH, production, achats, ou encore de la supply chain.
Mais ce n’est pas tout : une grande partie des données essentielles se trouve aussi chez des acteurs externes, comme les fournisseurs, sous-traitants ou partenaires. Ces informations ne sont donc pas toujours facilement accessibles. Il faut les récupérer auprès de multiples interlocuteurs, qui eux-mêmes peuvent utiliser des méthodologies et des outils très différents.
Certains indicateurs sont bien suivis, mais d’autres demandent des extractions spécifiques ou des estimations complexes. Ce morcellement ralentit la collecte et oblige les équipes à multiplier les efforts pour rassembler toutes les pièces du puzzle.
Des données souvent non-structurées
Centraliser les données ESG est une première étape essentielle, mais encore faut-il pouvoir les harmoniser pour pouvoir les exploiter efficacement. Or, ces données arrivent sous des formats disparates et hétérogènes : certaines sont issues de logiciels métier, d’autres de fichiers Excel, de rapports PDF ou encore de plateformes de reporting externes. Sans un modèle de structuration homogène, leur agrégation est extrêmement complexe..
Le manque de standardisation complique encore davantage la tâche. Malgré l’émergence de cadres normatifs, les méthodes de calcul et de reporting restent très variables d’une organisation à l’autre. Une tonne de CO₂ émise peut, par exemple, être comptabilisée différemment selon les périmètres retenus.
De même, certaines données sont purement quantitatives (comme la consommation d’énergie), tandis que d’autres reposent sur des éléments qualitatifs (comme les résultats d’une enquête sur la diversité et l’inclusion). Cette diversité de formats et de natures complexifie leur comparabilité et leur intégration dans les outils de pilotage.
Des données parfois incomplètes ou même inexistantes
La collecte de données ESG ne se heurte pas seulement à des problèmes de dispersion ou de format, mais aussi à un enjeu de disponibilité. Certaines informations essentielles peuvent tout simplement être absentes, car elles n’ont jamais été mesurées, sont difficiles d’accès ou ne sont suivies que de manière partielle. Ce manque de données crée des angles morts dans le reporting et complique l’évaluation réelle des performances extra-financières.
Même lorsque les données existent, leur fiabilité peut poser problème. En l’absence de processus solides de contrôle et de structuration, des erreurs de saisie, des doublons ou des incohérences peuvent apparaître.
Finalement, collecter des données ESG ne se résume pas à un simple exercice de reporting : c’est un véritable chantier méthodologique qui demande des efforts considérables pour structurer, consolider et fiabiliser l’information.
Comment surmonter ces obstacles et structurer efficacement la collecte des données ESG ?
Si les contraintes liées à la collecte des données extra-financières sont nombreuses, elles ne sont toutefois pas insurmontables ! Voici 3 leviers concrets pour simplifier, fiabiliser et optimiser leur gestion :
1. Établir une gouvernance solide pour les données ESG
Contrairement aux données financières, qui bénéficient depuis longtemps de processus comptables bien rodés, encadrant leur collecte, leur vérification et leur analyse, les données ESG sont encore trop souvent traitées avec des méthodologies moins claires et rigoureuses.
Or, ces données jouent un rôle clé dans la transparence et la crédibilité des entreprises. Une information incomplète ou erronée peut fausser les analyses et fragiliser la confiance des investisseurs, des régulateurs et des autres parties prenantes.
Pour garantir des données ESG fiables et auditables, il est donc essentiel d’instaurer une gouvernance claire et rigoureuse, c’est-à-dire des processus et des règles claires pour assurer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des informations.
Les entreprises ont par exemple tout intérêt à :
- Attribuer des rôles et responsabilités clairs en matière de gestion des données ESG, en définissant notamment des référents au sein des différentes entités.
- Déployer des protocoles de validation et de contrôle, avec des processus de vérification systématique avant l’intégration des données dans les rapports et tableaux de bord.
- Assurer une traçabilité totale des indicateurs, afin de pouvoir justifier les données utilisées en cas d’audit ou de contrôle externe.
2. Utiliser des cadres existants pour standardiser et structurer les données
L’hétérogénéité des formats et l’absence de référentiels uniformes constituent un frein majeur à l’exploitation des données ESG en entreprise. Sans cadre clair et harmonisé, il est impossible d’assurer la cohérence des indicateurs entre différentes entités, de suivre les évolutions dans le temps ou de comparer les performances avec celles d’autres entreprises.
Afin de structurer et fiabiliser leurs données extra-financières, il est donc essentiel que les entreprises :
- Adoptent des cadres de reporting reconnus, tels que les normes ESRS (European Sustainability Reporting Standards), le GRI (Global Reporting Initiative), ou encore l’ISSB (International Sustainability Standards Board).
- Définir en interne des méthodologies précises de collecte et de calcul des indicateurs, appliquées de manière homogène dans l’ensemble des services et filiales.
- Mettre en place des outils d’agrégation et de transformation des données, permettant de standardiser les formats et d’uniformiser les calculs avant leur intégration dans les outils de reporting et de pilotage.
3. Miser sur des outils robustes pour automatiser la collecte des données
Pour finir, l’un des principaux défis pour les entreprises est de fluidifier la collecte des données ESG tout en réduisant le recours aux processus manuels, encore largement répandus.
Aujourd’hui, de nombreuses organisations s’appuient sur des échanges d’e-mails, des fichiers Excel et des questionnaires manuels pour recueillir ces informations. Ces méthodes sont non seulement chronophages, mais elles augmentent également le risque d’erreurs et rendent difficile la consolidation des données à l’échelle de l’entreprise.
Pour remédier à ces inefficacités, il est indispensable de miser sur une solution de reporting et pilotage ESG pour collecter, structurer et analyser les indicateurs en temps réel, tout en garantissant une meilleure fiabilité et une mise à jour continue des données.
Avec Auxo Dynamics, par exemple, les données ESG sont collectées automatiquement grâce à des connexions par API avec les systèmes d’information de l’organisation, ou par extraction des données dans des fichiers structurées, mais aussi dans des fichiers non-structurés, grâce à l’utilisation d’intelligence artificielle. Les informations recueillies sont ainsi parfaitement sécurisées et auditables.
Quoi qu’il en soit, la transition vers une gestion efficace des données ESG est résolument en marche ! En alliant structuration, standardisation et digitalisation, les entreprises peuvent transformer cette contrainte en atout, et prendre une longueur d’avance sur leurs enjeux de durabilité.
