Cette question n'est généralement pas la première posée. On demande d'abord ce que coûte un outil, ou quelle plateforme livre le plus vite des rapports. La question du délai n'arrive que lorsque quelqu'un réalise qu'un rapport n'est bon qu'à hauteur des données qui le sous-tendent, et que ces données doivent bien provenir de quelque part, être comptées, et contrôlées par quelqu'un qui en porte la responsabilité.
Il n'existe pas de réponse fixe à cette question, et quiconque en donne une est en train de vendre quelque chose. Ce que nous pouvons faire, c'est expliquer où le temps est consommé, afin que vous puissiez juger vous-même de ce qui est réaliste pour votre organisation.
Le premier facteur est le nombre de sources par lesquelles passe un point de données. Un chiffre d'émission provenant directement d'une seule facture d'énergie est différent d'un chiffre d'émission construit à partir de données d'achat, d'une feuille de calcul avec des facteurs de conversion, et d'une estimation d'un fournisseur qui lui-même ne sait pas exactement d'où vient son chiffre. Plus il y a de maillons, plus il faut de temps pour cartographier la lignée de la source jusqu'au rapport.
Le deuxième facteur est la propriété des données. Si l'on sait clairement, pour un point de données, qui le fournit, qui le contrôle et qui est responsable en cas d'écart, la mise en place des règles de qualité va relativement vite. Si cette question n'a jamais été posée, et que la réponse varie selon le service, déterminer qui est responsable de quoi prend souvent plus de temps que la mise en place des règles elles-mêmes.
Le troisième facteur est la part du processus qui se fait encore manuellement aujourd'hui. Un point de données qui voyage par copier-coller entre trois feuilles de calcul comporte plus de points d'attention qu'un point de données qui provient automatiquement d'un système. Non pas parce que les feuilles de calcul sont par définition le problème — pourquoi les feuilles de calcul ne sont pas le problème explique que la feuille de calcul désordonnée est souvent le symptôme d'un processus qui n'a jamais été formalisé — mais parce que chaque étape manuelle est un endroit où quelque chose peut mal se passer sans que personne ne le remarque.
La plupart des organisations qui traversent ce processus commencent par les émissions de CO2. Non pas parce que ce sujet est le plus important, mais parce qu'il s'agit souvent du sujet le plus délimité : il existe des méthodologies de calcul claires, et les principales sources — énergie, carburant, déplacements — sont généralement déjà enregistrées quelque part. Pourquoi le CO2 est généralement le premier sujet décrit plus en détail ce choix. Pour le CO2, la mise en place du registre de points de données, de la lignée et de la propriété peut se faire plus rapidement que pour un sujet comme la biodiversité ou les conditions de travail dans la chaîne, où les sources font plus souvent défaut ou n'ont jamais été consignées de manière systématique.
Ceci n'est pas une garantie que le CO2 sera prêt plus vite. C'est en revanche la raison pour laquelle de nombreuses organisations ne commencent pas par ce sujet par hasard : c'est le sujet sur lequel il existe déjà le plus de matière sur laquelle construire.
Le délai de ce processus n'est pas un sprint fixe avec une date de fin. Ce n'est pas quelque chose qui se termine en un atelier d'une journée, et ce n'est pas non plus quelque chose qui, après un exercice ponctuel, est terminé et ne nécessite plus jamais d'attention. Les règles de qualité doivent être entretenues, la propriété des données change lorsque les personnes changent de fonction, et de nouvelles obligations de reporting apportent parfois de nouveaux points de données qui doivent à nouveau passer par les mêmes étapes.
Ce qui est réaliste en revanche : une organisation qui parvient, pour un nombre limité de points de données, à cerner précisément d'où viennent les données, qui en est responsable et quels contrôles y sont associés, dispose ensuite d'un modèle qui s'applique plus rapidement à d'autres sujets. La première série est généralement la plus lente, non pas parce que le sujet est plus complexe, mais parce que la méthode de travail reste à trouver.
Avant de pouvoir répondre utilement à la question du délai, il est utile de savoir où se situe votre organisation aujourd'hui. Qu'est-ce que la maturité des données et comment la mesurer décrit comment vous pouvez l'évaluer sans faire de suppositions sur le point où vous devriez déjà être. Une organisation où personne ne sait qui fournit un chiffre part d'un point différent d'une organisation où cela est déjà établi mais où les contrôles font défaut. Les deux peuvent traverser ce processus, seule l'estimation du temps diffère.
Une partie du retard dans ce processus ne se situe pas dans le travail de réflexion, mais dans le travail d'exécution qui l'entoure : recopier des chiffres, fouiller dans les sources, suivre des statuts. C'est le genre de travail dont une partie peut être reprise par l'IA, sans que le contrôle sur la propriété des données et les règles de qualité ne soit cédé. Si vous souhaitez savoir quelle part de ce travail, dans votre organisation, s'y prête, le scan de travail de FTE TO AI en donne une estimation par tâche.
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