CAS D'USAGE IA
Suivi Automatisé de l'Empreinte Carbone d'Entreprise
Calculez et suivez automatiquement les émissions Scope 1-3 grâce au machine learning.
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Cette solution applique le machine learning aux données de consommation énergétique, de chaîne d'approvisionnement et de déplacements pour calculer en quasi-temps réel les émissions de CO₂ des scopes 1, 2 et 3. Les équipes développement durable réduisent généralement leur charge de reporting manuel de 60 à 80 % et obtiennent une visibilité granulaire sur les postes d'émissions les plus significatifs. L'analytique prédictive génère des recommandations de réduction concrètes, aidant les organisations à respecter les obligations réglementaires (CSRD, DPEF, TCFD) et à diminuer leurs émissions de 10 à 25 % en 12 à 18 mois. Elle remplace les tableurs manuels par un registre carbone continuellement mis à jour.
Données nécessaires
Factures énergétiques historiques, factures fournisseurs ou données de dépenses, registres de déplacements professionnels, et données logistiques/transport couvrant au minimum 12 mois.
Systèmes requis
- erp
- accounting
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Désigner un propriétaire de données dédié à la durabilité qui coordonne la collecte de données entre l'approvisionnement, les installations et les RH.
- Commencer par les Scopes 1 et 2 avant de s'attaquer au Scope 3 pour renforcer la confiance et l'hygiène des données progressivement.
- Intégrer directement avec vos systèmes ERP et comptables pour automatiser l'ingestion de données plutôt que de vous appuyer sur des téléchargements manuels.
- Valider les facteurs d'émission par rapport à des bases de données reconnues (ADEME, Ecoinvent) et les mettre à jour au minimum annuellement.
Comment ça rate
- Les données de chaîne d'approvisionnement incomplètes ou incohérentes rendent les calculs du Scope 3 peu fiables et trompeurs.
- L'absence de propriété entre les unités métier signifie que les flux de données ne sont jamais tenus à jour après le lancement.
- Les bases de données de facteurs d'émission utilisées sont obsolètes ou géographiquement mal alignées, produisant des résultats inexacts.
- Désalignement réglementaire, l'outil conçu pour une norme (par exemple, GHG Protocol) ne satisfait pas aux exigences locales de reporting CSRD.
Quand NE PAS faire ça
Ne déployez pas cette solution si votre organisation ne peut pas encore fournir des données structurées et cohérentes à partir d'au moins les systèmes d'énergie et d'approvisionnement, le résultat sera trop peu fiable pour agir et pourrait créer un risque de conformité.
Fournisseurs à considérer
Sources
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