Dans le paysage ESG actuel, nous voyons de plus en plus d'entreprises fixer de nouveaux objectifs de réduction des émissions de carbone, comme s'engager sur des objectifs de zéro émission nette et des objectifs fondés sur la science (SBT). En fait, le nombre d’entreprises engagées dans les objectifs SBTi a augmenté de près de 65 % en 2021. À mesure que de plus en plus d’entreprises s’engagent à atteindre ces objectifs ambitieux, la qualité et l’exactitude des données deviennent un sujet de plus en plus important. Des données complètes et précises constituent la base d’un programme de gestion des émissions réussi et d’un inventaire solide des émissions. Cependant, améliorer la qualité des données au sein d’une organisation peut présenter de nombreux défis.

Bien qu'elle puisse représenter un progrès considérable, la collecte de données constitue l'une des étapes les plus importantes pour commencer à suivre l'empreinte complète des émissions de gaz à effet de serre (GES) d'une organisation, qui est devenue un facteur essentiel dans la prise de décision des investisseurs et des consommateurs. Grâce à un plan de collecte et de gestion des données soigneusement et stratégiquement exécuté, les entreprises peuvent rendre compte en toute confiance et avec précision de leurs performances ESG.  

Défis liés à la qualité des données

Pour comprendre comment rendre compte des performances ESG les plus précises, les entreprises doivent d’abord identifier les défis auxquels elles sont confrontées en matière de gestion des données. Pour la plupart des entreprises, en particulier celles ayant un important reporting ou des portefeuilles complexes, le stockage décentralisé des données de facturation peut compliquer l'accès et la cohérence des données. Un problème fréquent auquel les entreprises sont confrontées est l’incapacité de collecter des données sur les espaces loués auprès des propriétaires ou des services publics. Par exemple, dans le cas d'un espace de bureau partagé entre plusieurs locataires, les propriétaires paieront la facture d'électricité complète et ne pourront pas détailler les informations d'utilisation de leurs locataires. Étant donné que les données peuvent être difficiles, voire impossibles d'accès, une entreprise peut être amenée à estimer un volume potentiellement important de données dans son portefeuille. Ainsi, disposer de données de qualité sur les mois précédents fera partie intégrante du calcul d’estimations précises. 

En outre, les données de certains flux de GES, tels que les réfrigérants, peuvent également être difficiles à collecter en raison de l'irrégularité de leur calendrier de service, de l'incohérence du cycle de facturation et du manque d'informations de mesure exactes. Les calculs d'émissions pour les catégories Scope 3, telles que l'utilisation des produits vendus ou les investissements, peuvent être difficiles à quantifier sans données contextuelles. De plus, le partage de données sur la chaîne d'approvisionnement pour les émissions de portée 3 est souvent une tâche complexe, car les entreprises doivent s'engager auprès de leurs fournisseurs pour une somme de leurs émissions. Même si ces sources de données peuvent parfois être sans importance par rapport à l'empreinte globale d'une entreprise, les organisations doivent disposer de preuves quantitatives pour étayer le caractère immatériel de toute source. Il est important de reconnaître ces obstacles potentiels avant la période de reporting et de prévoir suffisamment de temps pour envisager des solutions permettant de collecter des données de qualité. 

Les trois C pour améliorer la qualité des données

Pour garantir la qualité des données, nous proposons d'évaluer les données sur les GES en fonction des trois « C » suivants : 

• Collection: Souvent, les entreprises ont du mal à identifier les sources de données à suivre, où trouver les données en interne ou en externe et qui doit être impliqué au sein de l'organisation. Cela est particulièrement vrai pour les entreprises qui calculent pour la première fois un inventaire de GES. Disposer d'une plateforme numérisée et centralisée pour rationaliser la collecte de données, telles que Plateforme Resource Advisor de Schneider Electric, peut aider à surmonter le défi lié à la collecte de données auprès de plusieurs parties au sein d'une organisation et à standardiser le stockage des données au fil du temps. En outre, à mesure que les données sur les GES attirent de plus en plus l’attention des parties prenantes et des régulateurs, il devient de plus en plus important d’assurer une gouvernance et une surveillance solides des données dans les processus et contrôles de collecte de données. Les entreprises doivent éduquer les parties prenantes internes et mettre en œuvre des processus internes pour superviser la collecte et le contrôle des données auprès des groupes internes, notamment l'informatique, les comités d'audit interne, les membres du conseil d'administration et autres.  
• Cohérence: Une fois les sources de données définies, les organisations doivent constamment améliorer leurs processus de collecte de données et la granularité des données. Pour les entreprises disposant de portefeuilles complexes, l’agrégation et la cohérence des données dans le temps peuvent constituer un défi. La mise en œuvre de l'automatisation pour créer des ensembles de données complets et suivre de manière cohérente les données des sites et des sources peut libérer des ressources pour d'autres activités et garantir que les données sont rapportées de manière cohérente. Pour les entreprises dont les portefeuilles fluctuent, un suivi cohérent et organisé des changements de sites et de sources permettra une collecte complète de données et une confiance dans les mesures rapportées.   
• Confiance: Alors que de plus en plus de cadres et d'agences incitent ou obligent les entreprises à auditer leurs données GES, il est important de mettre en place des contrôles de données solides pour garantir des méthodes de divulgation et de reporting précises. Les vérificateurs tiers des mesures de GES demanderont des preuves provenant des sources de données, telles qu'une image ou un PDF de facture d'électricité, à partir desquelles l'entreprise capture sa consommation d'énergie mensuelle. De plus, l'exécution de contrôles de qualité et de tests de variance sur la consommation mensuelle d'énergie, de carburant, d'eau ou de déchets renforcera la confiance dans la collecte de données et aidera à identifier de manière proactive toute valeur aberrante susceptible de signaler des erreurs de données.  

Tendances modernes en matière de données

L’une des tendances modernes les plus passionnantes en matière de données est le couplage de la capture et du stockage des données à des outils qui transforment les données brutes en formats visuels. Ce couplage permet aux organisations de prendre n'importe quel nombre de flux de données et, d'un seul coup d'œil, de révéler des tendances, des valeurs aberrantes et des opportunités. Les domaines de la gestion de l'énergie et de la durabilité bénéficient également de cette évolution, car les entreprises sont impatientes d'utiliser ces outils sur leurs données d'utilisation des services publics et d'émissions pour trouver des opportunités de changements concrets, d'efficacité améliorée et de rentabilité accrue.

Alors que de nombreux pays passent d’une déclaration/divulgation volontaire à une déclaration/divulgation obligatoire, il est essentiel de garantir que le système de données dont dispose une entreprise répond à un environnement réglementaire en évolution. L'activité Développement durable de Schneider Electric peut aider les entreprises à relever ce défi en leur fournissant une équipe mondiale d'experts en développement durable complétée par notre plateforme clé en main, Resource Advisor, qui permet une aide de bout en bout dans le parcours énergétique et durable d'une entreprise. Alors que les cadres de reporting, comme le GRESB, font évoluer leurs informations pour englober les impacts climatiques multiformes des opérations des entreprises, une plateforme complète pour suivre ces mesures est extrêmement précieuse.   

La qualité des données est au cœur de la capacité d'une organisation à fixer et à atteindre des objectifs ambitieux, quels qu'ils soient. En respectant les trois C de la qualité des données – collecte, cohérence et exhaustivité – les organisations peuvent garantir que leurs données ESG sont exactes et complètes. De plus, en utilisant une plateforme numérique de gestion de l'énergie telle que Resource Advisor de Schneider Electric, les organisations peuvent tirer parti des outils de visualisation et d'analyse des données pour transformer leurs données brutes en informations et stratégies exploitables en matière de gestion de l'énergie et de durabilité. Avec l’aide de ces solutions, les entreprises peuvent non seulement répondre aux attentes de leurs régulateurs et de leurs parties prenantes, mais également contribuer à la lutte mondiale contre le changement climatique et à la transition vers un avenir carboneutre. 

Écrit par Olivia Hill, associée principale au développement durable pour Schneider Electric, Emily Xue, analyste en développement durable pour Schneider Electric, et Marshall Doty, analyste en développement durable pour Schneider Electric.

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