Comment transformer l’ESG avec la technologie

Comment transformer l'ESG avec la technologie

Pour les dirigeants d’entreprise, la performance de leur entreprise sur les paramètres environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) est devenue de plus en plus critique. Il ne s’agit pas seulement d’une exigence de déclaration – c’est également important parce que les grands investisseurs et clients examinent les dossiers et les initiatives prises par la direction dans ces domaines. Selon la dernière enquête d’EY auprès des PDG, près de 40 % des dirigeants mondiaux déclarent qu’ils aimeraient renforcer leur surveillance des facteurs ESG dans l’évaluation des risques d’entreprise.

Dans la plupart des entreprises, les discussions ESG se concentrent généralement sur des questions telles que le contrôle de la pollution, la biodiversité, la santé et la sécurité, l’éthique des affaires et la diversité des conseils d’administration. Les risques et les opportunités liés à la technologie ne reçoivent pas une attention adéquate. Mais trois domaines sur lesquels les directions d’entreprise doivent commencer à se concentrer maintenant sont les logiciels verts, le biais de l’IA et les données fiables. À l’avenir, elles auront d’énormes implications dans les trois composantes – E, S et G – de l’organisation.

Logiciel vert

Il est passé au premier plan en raison de l’augmentation exponentielle de l’adoption du cloud par les entreprises mondiales, alimentée par la pandémie. Les centres de données représentent déjà plus de 1 % de la consommation mondiale totale d’électricité chaque année. Cela devrait monter en flèche et représenter 8 % de la demande mondiale totale d’électricité au cours des 10 prochaines années.

Les centres de données consomment non seulement beaucoup d’électricité, mais ils ont également besoin de beaucoup d’eau pour rester au frais. L’empreinte environnementale des centres de données devient un sujet de préoccupation important dans le monde entier. L’optimisation du matériel et l’utilisation de l’énergie solaire ou d’autres sources renouvelables pour l’électricité contribuent à réduire l’empreinte carbone dans une certaine mesure. Mais un domaine qui peut également aider énormément est le logiciel vert – où l’algorithme du logiciel assure une efficacité énergétique maximale. Ceci est essentiel car l’électricité consommée dans les centres de données dépend directement de l’efficacité avec laquelle les applications logicielles gèrent les ressources matérielles.

Dans des simulations menées à l’Université de Washington, les techniques de développement de logiciels écologiques ont réduit la consommation d’énergie jusqu’à 50 %. Plus tôt cette année, la Green Software Foundation – fondée par des entreprises et des organisations à but non lucratif, notamment Microsoft et Linux Foundation – s’est chargée d’intégrer le mouvement de codage durable. Il est actuellement en train d’établir des normes et des pratiques de logiciels verts dans diverses disciplines informatiques et domaines technologiques. À l’avenir, les responsables du développement durable voudront s’assurer que le logiciel développé par leurs employés et fournisseurs inclut des pratiques vertes soumises à une surveillance énergétique, à une analyse comparative par les pairs et à des évaluations des performances.

Biais de l’IA

Alors que les entreprises exploitent de plus en plus le pouvoir de l’intelligence artificielle dans tout, des décisions de recrutement au service client, les préoccupations liées au biais de l’IA sont également signalées. Les biais algorithmiques ou d’IA peuvent avoir de profondes implications dans presque tous les domaines de déploiement. Par exemple, ce biais pourrait conduire à une discrimination à l’encontre des minorités et des femmes, et soulever des questions sur la vie privée, en particulier sur la quantité de données nécessaires collectées pour prendre des décisions. Si l’IA est utilisée pour prendre des décisions concernant des personnes susceptibles d’avoir un impact indésirable, comment les entreprises gèrent-elles cela ? Quelle quantité d’informations sur les personnes est-il approprié de capturer ? Quelles décisions allons-nous laisser une machine prendre ? Tout cela pourrait aboutir à un problème de gouvernance sociale plus important. Par exemple, un grand conglomérat s’est récemment excusé pour une “erreur inacceptable” dans laquelle ses algorithmes basés sur l’IA ont classé une vidéo sur les membres d’une communauté minoritaire comme étant sur les primates. Les entreprises ont besoin d’un plan pour atténuer ces risques. Afin d’assurer l’équité sociale, il est essentiel de disposer de contrôles de gouvernance solides pour le développement et le déploiement de solutions d’IA.

Données fiables

Actuellement, les investisseurs s’appuient sur deux principales sources d’information pour prendre des décisions de financement. Le premier concerne les données quantitatives et qualitatives autodéclarées d’une entreprise concernant l’impact ESG. La seconde est l’analyse comparative par les pairs de la performance ESG d’une entreprise, pour laquelle les notations ESG de tiers sont exploitées. Malheureusement, la pléthore de méthodologies de notation entrave souvent la prise de décision objective. Ce problème peut être résolu en triangulant les points de données ci-dessus en tirant parti des techniques de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent aider à effectuer des analyses de sentiment sur les perceptions des parties prenantes concernant les politiques et pratiques ESG d’une entreprise. Cela implique d’analyser les actualités en ligne et les publications sur les réseaux sociaux à la recherche d’attributs positifs, ainsi que de controverses, de plaintes et d’actions en justice potentielles. La PNL permet la conversion en temps réel de millions d’informations structurées et non structurées – y compris du texte, des images et des vidéos – en un tableau de bord structuré et intelligent qui peut aider à “unifier” des métriques disparates. Cela peut être aligné sur divers cadres ESG et normes de performance et, en fin de compte, utilisé par les investisseurs pour prendre des décisions plus éclairées.

Les investisseurs peuvent également bénéficier de technologies telles que la blockchain qui permettent une collecte et un reporting de données ESG fiables et standardisés. Par exemple, un fabricant mondial de téléphones utilise cette technologie pour retracer l’origine des matières premières et des stocks de travaux en cours tout au long de sa chaîne d’approvisionnement mondiale. Il a une vue en temps réel des certifications de conformité liées à la qualité, ainsi que des autorisations de travail et environnementales. Cela facilite la transparence et l’auditabilité de l’écosystème des fournisseurs, sous-traitants, distributeurs et prestataires de services, ce que les investisseurs recherchent lorsqu’ils évaluent les pratiques et l’impact ESG des entreprises.

Les organisations opèrent au sein d’un système écologique complexe et les paramètres ESG servent d’indicateur de la qualité et de l’impact de leurs interactions avec diverses parties prenantes. À cet égard, tirer parti des technologies émergentes peut aider les entreprises à créer des solutions transformationnelles pour relever les défis ESG auxquels nous sommes confrontés aujourd’hui.

L’auteur est le leader du secteur technologique et Chaitanya Kalia est le leader des services de changement climatique et de durabilité chez EY-India.

Related posts

Investir dans la technologie pour de bon avec le fonds Be Kind de Globant

cialiszep

ek robotics et OTTO Motors annoncent un partenariat technologique mondial | Entreprise nationale

cialiszep

La technologie augmente-t-elle la procrastination ? | Psychology Today Royaume-Uni

cialiszep

La science et la technologie s’engagent pour un lancement spatial au Royaume-Uni

cialiszep

Le Battery Show et l’Electric & Hybrid Vehicle Technology Expo North America font salle comble 2022 Expo Show Floor

cialiszep

Ce que les pilotes ont dit : World Wide Technology Raceway

cialiszep