Un établissement d'enseignement n'est ni une usine ni une chaîne de magasins, mais c'est bien une organisation avec des bâtiments, des contrats d'énergie, du transport, des achats et un grand groupe de personnes qui ne sont pas des collaborateurs au sens habituel. Les étudiants et élèves se déplacent dans les bâtiments, utilisent des installations et génèrent des déplacements, sans figurer nulle part sur une liste de paie. Ce rapport entre collaborateurs et utilisateurs des bâtiments est différent dans l'enseignement par rapport à la plupart des secteurs, et cela se répercute sur les données : une grande partie de l'impact environnemental est liée à l'occupation et à l'usage des bâtiments, et non à un processus de production ou à une surface de vente.
À cela s'ajoute qu'un établissement se compose souvent de plusieurs sites, parfois répartis sur une ville ou une région, chacun avec ses propres compteurs, sa propre gestion et ses propres contrats de location. L'enseignement connaît par ailleurs un rythme saisonnier marqué : périodes de vacances, vacance intermédiaire des locaux, usage en soirée par des tiers. Quiconque additionne les données énergétiques par mois sans connaître ce rythme tire facilement des conclusions erronées sur des économies qui relèvent en réalité de l'étalement des vacances.
Dans la plupart des établissements, le parc immobilier constitue le poste le plus important. Ces données sont dispersées à plusieurs endroits : le service facilitaire dispose des contrats d'énergie et des relevés de compteurs, souvent par bâtiment et non centralisés. Dans les établissements plus importants disposant de biens immobiliers propres, un système de gestion technique du bâtiment vient s'y ajouter, avec des données de consommation par installation. Pour les sites loués, une partie de la responsabilité, et donc une partie des données, incombe au bailleur, qui n'est pas toujours disposé ou en mesure de les partager au niveau requis.
Les rénovations, les mesures d'isolation et la mise à niveau durable des installations sont souvent consignées dans des dossiers de projet auprès du service facilitaire ou d'un tiers externe, séparément de la comptabilité énergétique habituelle. Quiconque souhaite voir l'effet d'une telle mesure se refléter dans les chiffres doit relier ces deux sources entre elles, ce qui se produit rarement automatiquement.
Les déplacements domicile-travail du personnel sont, s'ils sont mesurés, généralement recueillis via les RH ou un système de notes de frais. Les habitudes de déplacement des étudiants et élèves relèvent d'une autre logique : ces données n'existent souvent pas dans un système centralisé, tout au plus sous forme d'estimation basée sur des zones de code postal ou une enquête menée il y a quelques années. Dans l'enseignement supérieur s'ajoutent les déplacements internationaux, pour échanges ou recherche, consignés dans des administrations distinctes des bureaux internationaux ou des départements de recherche, séparément des données de déplacement habituelles du personnel.
Quiconque ne distingue pas ces deux groupes — collaborateurs et étudiants — dans le registre des points de données risque d'additionner des choux et des carottes : un seul collaborateur à temps plein pèse différemment dans les données qu'un étudiant qui se rend deux jours par semaine dans un seul bâtiment.
Les achats dans les établissements d'enseignement passent souvent par un service d'achat central pour les grands contrats, mais aussi par des commandes décentralisées effectuées par des facultés, des départements ou des groupes de recherche individuels. Le matériel de laboratoire, les produits chimiques et les équipements spécialisés des établissements de recherche ont leur propre chaîne d'achat avec leurs propres fournisseurs, distincte des achats de bureau habituels. La restauration est généralement sous-traitée à un prestataire externe, ce qui signifie que les données sur le gaspillage alimentaire ou l'origine des ingrédients ne se trouvent pas chez l'établissement lui-même mais chez ce prestataire, avec une disposition variable à partager les chiffres.
Les déchets suivent une logique similaire : la collecte sélective est organisée par le service facilitaire ou un prestataire externe de traitement des déchets, et les rapports qui en découlent ne correspondent pas toujours à la classification nécessaire pour le reporting de durabilité.
Dans les hautes écoles et universités, la recherche ajoute une couche que les autres secteurs ne connaissent pas. Les groupes de recherche travaillent souvent avec leurs propres budgets, leurs propres achats et parfois leurs propres bâtiments ou laboratoires, financés par des tiers externes ayant leurs propres exigences en matière de reporting. Cette autonomie décentralisée est fonctionnelle pour la recherche, mais elle signifie que les propriétaires centraux des données ignorent souvent quelles informations sont déjà consignées dans ces groupes, sous quel nom et dans quel format.
Dans de nombreux établissements, la démarche relative aux données de durabilité commence par l'acquisition d'un système de reporting. Ce système fournit des écrans clairs, mais la question sous-jacente reste sans réponse : le relevé de compteur du bâtiment B correspond-il à un espace de bureau, une salle de sport ou une partie louée à un tiers, et qui au sein de l'organisation peut répondre à cette question. Sans une image structurée de l'endroit où naît chaque point de donnée, de qui en est responsable et des règles de qualité qui s'y appliquent, un outil produit surtout des présentations plus soignées des mêmes chiffres incertains.
Le Data Readiness Scan n'est donc pas un outil de reporting mais un registre : pour chaque point de donnée, l'origine, le chemin de la source au rapport, le propriétaire au sein de l'établissement et les règles auxquelles les données doivent répondre. Ce registre met en évidence, par exemple, où les déplacements des étudiants font défaut, où le service facilitaire et la gestion immobilière comptent chacun de leur côté, et où un prestataire de restauration ou de traitement des déchets externe n'a encore aucun point de contact pour la fourniture de données.
La même question se pose, avec ses particularités propres, dans le commerce de détail, le secteur agricole et les services financiers, chaque fois avec une répartition différente entre centralisé et décentralisé.
Ce scan est encore en cours de développement. Les établissements qui souhaitent savoir précisément où naissent leurs données de durabilité et à qui elles incombent peuvent s'inscrire sur la liste d'attente et seront informés dès que le scan sera disponible.
Dès qu'il est clair quels points de données existent, qui les gère et par quel chemin ils sont produits, apparaît également le travail qui se cache derrière : recopier des relevés de compteurs, reconstituer des données de déplacement à partir de feuilles de calcul, vérifier les factures des prestataires de restauration pour retracer l'origine des ingrédients. Une grande partie de ce travail est répétitive et liée à des sources fixes, ce qui le rend adapté à une évaluation en vue de son automatisation. Le werkscan de FTE TO AI calcule, par tâche, quelle part du travail peut être reprise par l'IA, sur la base du même type de décomposition des tâches que celui utilisé dans le registre des points de données.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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