Une feuille de calcul contenant des données de consommation d'énergie, de déplacements ou d'achats est rarement le point final. Avant qu'un chiffre n'apparaisse dans un rapport de durabilité, il a été retranscrit, additionné, converti, filtré et parfois corrigé manuellement. Chaque étape est un endroit où quelque chose peut s'écarter de la source, et chaque étape qui n'est pas consignée est une étape que personne ne peut retracer par la suite.
Le parcours habituel de la source au rapport comporte un certain nombre de traitements reconnaissables. Les données sont reprises d'un document source, souvent via une copie manuelle. Elles sont ensuite normalisées : les unités sont harmonisées, les notations ajustées, les valeurs manquantes complétées ou estimées. Vient ensuite l'agrégation, où les chiffres de différents sites, périodes ou services sont regroupés en un seul nombre. Entre-temps, des corrections ont lieu : une ligne erronée est ajustée, une valeur aberrante est retirée, une hypothèse est appliquée à une case vide. Au bout de cette chaîne se trouve le chiffre qui apparaît dans le rapport.
Le problème n'est pas que ces traitements aient lieu. Normaliser et agréger sont nécessaires pour rendre les données de la feuille de calcul utilisables. Le problème est que ces étapes se trouvent généralement dans la tête d'un seul collaborateur, ou tout au plus dans un échange d'e-mails que plus personne ne retrouve.
Si un chiffre dans un rapport est remis en question, il doit être possible de retracer d'où il vient et ce qui lui est arrivé. Sans cette traçabilité, chaque question sur un chiffre devient une enquête : qui a modifié cette ligne, sur quelle base, et le même traitement a-t-il été appliqué l'année précédente. Pour la normalisation, il s'agit par exemple de questions telles que : quel facteur de conversion a été utilisé, et ce facteur a-t-il changé depuis. Pour l'agrégation, il s'agit de : quelles sources ont été additionnées, et un site a-t-il été compté deux fois par erreur, ou au contraire oublié.
Une feuille de calcul dont les traitements ne sont pas consignés peut donner l'année suivante un chiffre différent à partir des mêmes données source, simplement parce qu'une autre personne effectue la normalisation ou interprète différemment une correction. Ce n'est pas de la fraude, c'est l'absence d'un processus consigné. Le résultat est le même : le chiffre n'est pas reproductible.
Certaines organisations pensent qu'un journal des modifications dans la feuille de calcul suffit. Un journal enregistre qu'un changement a eu lieu, mais pas pourquoi, par qui et dans quel rôle, ni sur la base de quelle règle. La différence entre un journal et une piste d'audit réside dans ce contexte : une piste d'audit rend un traitement traçable, un journal se contente d'enregistrer qu'un événement a eu lieu.
L'absence d'outil n'est pas une excuse pour faire l'impasse sur la lignée des données. Même sans logiciel spécialisé, il est possible de consigner, pour chaque donnée, de quelle source elle provient, quels traitements lui ont été appliqués et qui a effectué ces traitements. Cela peut se faire à l'aide d'une structure fixe à côté de la feuille de calcul elle-même : un registre où figurent ensemble la source, le traitement et le responsable. La manière dont cela se présente sans recourir à un outil est décrite sur la page consacrée à la mise en place de la lignée sans outil.
Chaque étape de traitement doit avoir un responsable. Pas seulement pour la donnée finale, mais pour le traitement lui-même : qui a décidé que cette règle de normalisation devait être appliquée, et qui est autorisé à la modifier. Cette responsabilité n'est souvent pas définie. Deux questions doivent être distinguées à cet égard : qui possède la définition d'une donnée, c'est-à-dire ce que le chiffre signifie exactement, et qui possède le processus sous-jacent, c'est-à-dire qui est responsable du chemin par lequel elle est produite. Sans que ces deux éléments soient consignés, un traitement reste une habitude individuelle plutôt qu'un processus organisationnel.
Le Data Readiness Scan cartographie ces traitements : quelles étapes ont lieu entre la source et le rapport, qui les exécute et quelles règles les sous-tendent. Il ne s'agit ni d'un outil de reporting ni d'un questionnaire, mais d'un enregistrement du processus qui précède le chiffre.
Une fois qu'il est clair quels traitements ont lieu entre la feuille de calcul et le rapport, on obtient également une vue sur les étapes qui sont répétitives et régies par des règles, et qui peuvent donc être envisagées pour être organisées différemment. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, pour chaque tâche, quelle part du travail peut être reprise par l'IA, et rejoint ainsi précisément les traitements décrits ici : normaliser, agréger et corriger sont des étapes qui, à condition d'être d'abord consignées, peuvent être évaluées sous cet angle.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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