Une banque, un assureur ou un gestionnaire de fortune a relativement peu d'émissions opérationnelles propres. Bureaux, parc automobile, consommation d'énergie : cela existe, mais dans la plupart des cas cela ne pèse pas lourd face à ce qui entre via le portefeuille. Le rapport y est presque inversé par rapport à ce que connaît une entreprise de production : la plus grande partie des données de durabilité pertinentes ne naît pas à l'intérieur des propres murs, mais chez les parties dans lesquelles on investit, à qui on prête ou qui sont assurées. Cette différence déterminine où vous devez chercher, et elle explique pourquoi une approche qui fonctionne pour une usine ne peut pas être reprise ici sans adaptation.
Les données sur l'empreinte propre sont généralement les plus faciles à trouver. La gestion des installations dispose de la consommation d'énergie et d'eau des bâtiments de bureaux, les RH disposent des données de déplacements et de trajets domicile-travail, les achats disposent des contrats avec les fournisseurs de fournitures de bureau, de restauration et de services informatiques. Cette partie du registre des points de données est comparable à ce que tient toute entreprise de services. Le défi ne réside pas dans la complexité de ces données, mais dans l'attention qui leur est accordée : parce qu'elle est relativement réduite par rapport à l'impact du portefeuille, la responsabilité y est souvent définie de manière plus lâche qu'elle ne devrait l'être.
La plus grande partie des données de durabilité pertinentes se trouve dans les produits financiers eux-mêmes : prêts, investissements, risques assurés, actifs sous gestion. Pour chaque contrepartie, il faut identifier quelles émissions, quel risque climatique ou quel autre indicateur de durabilité y sont associés. Ces données proviennent de différentes directions : rapports de la contrepartie elle-même, données de fournisseurs externes qui fournissent des estimations là où les données directes manquent, et modèles internes qui combinent ces sources en un chiffre par position ou par prêt.
Les sources ne sont donc rarement des systèmes propres. Un système de crédit tient à jour qui a emprunté de l'argent et sous quelles conditions, pas les émissions que ce client provoque. Un système de gestion de portefeuille tient à jour les positions et les valorisations, pas les risques climatiques associés à ces positions. Les chiffres de durabilité sont souvent calculés dans une filière distincte puis rattachés ultérieurement aux données financières, ce qui signifie que ce rattachement lui-même est un point vulnérable : si une contrepartie change de nom, de structure ou d'année de reporting, le rattachement peut se rompre sans que cela soit immédiatement remarqué.
Comme toutes les contreparties ne publient pas elles-mêmes de bons chiffres de durabilité, on fait largement appel à des fournisseurs de données externes qui proposent des estimations, des scores ou des notations. C'est une solution pratique, mais elle ne déplace pas le problème, elle ajoute un maillon. Pour chaque point de donnée provenant d'un fournisseur externe, il faut encore consigner : quelle méthode a été utilisée, quelles hypothèses ont été posées, quel est l'âge du chiffre, et que se passe-t-il si deux fournisseurs donnent une estimation différente pour la même contrepartie. Sans cette consignation, on obtient un rapport qui semble convaincant mais qui, en arrière-plan, repose sur des chiffres dont plus personne ne peut retracer l'origine.
Au sein d'une institution financière, il existe souvent plusieurs business units qui utilisent en partie la même contrepartie ou le même point de donnée sous-jacent : une banque qui pratique à la fois le crédit et la gestion de fortune peut, pour le même client, demander ou calculer deux fois un chiffre d'émissions, via différents services et différents fournisseurs. Celui qui identifie où un point de donnée existe déjà chez plusieurs business units évite que la même question soit répondue deux fois séparément, avec deux résultats potentiellement différents. Ce n'est pas seulement une question d'efficacité, c'est aussi une question de cohérence : une contrepartie ne peut pas avoir un risque climatique différent dans un rapport par rapport à un autre, sans qu'il y ait d'explication à cela.
La méthode pour constituer un registre des points de données, retracer les sources et attribuer la responsabilité ne diffère pas fondamentalement de ce qui est nécessaire dans le secteur de l'énergie, le secteur immobilier ou la construction. Ce qui diffère, c'est où se situe le centre de gravité : dans ces secteurs, la plus grande partie des données se trouve dans l'exploitation propre ou dans la chaîne d'approvisionnement directe ; dans les services financiers, la plus grande partie se trouve chez des tiers sur lesquels vous n'avez aucun contrôle opérationnel direct. Cela ne change pas la structure du travail, mais bien la question de qui peut être tenu responsable de quoi, et quels points de données sont même à portée de gestion. Avant de répondre à cette question, il est utile de clarifier quels points de données sont réellement nécessaires lorsque plusieurs business units sont impliquées, afin que le registre ne s'accroisse pas de chiffres que personne ne consulte.
Dès qu'il est clair quels points de données existent, d'où ils proviennent et qui les gère, une question suivante se pose : quelle part du travail nécessaire pour collecter, contrôler et actualiser ces points de données demande encore du travail humain, et quelle part est suffisamment répétitive pour être confiée à un système. FTE TO AI calcule par tâche quelle part du travail peut être reprise par l'IA, sur la base des tâches qui ressortent du registre des points de données, et non sur la base d'une estimation préalable.
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