En quoi l'Intelligence Artificielle peut-elle permettre de relever les défis de l'analyse de l'impact environnemental et social ?

Avec la croissance des investissements traitant de la problématique ESG et afin de répondre aux impératifs de transparence et de performance, la donnée extra-financière est devenue la matière première incontournable dans le processus d'évaluation d'un émetteur. De ce fait, l'IA apparaît comme une solution pour collecter, harmoniser, détecter et enrichir l'analyse de cette donnée déclinable à l'infini.

En effet, les données extra-financières sont hétérogènes et disséminées au sein de rapports spécifiques bien souvent annuels. Elles ne sont pas normées ni encadrées à ce jour. De même, la majorité des informations divulguées par les entreprises sont encore trop génériques et historiques, les stratégies d'atténuation des risques inhérentes étant absentes.

Par exemple, nombre d'entreprises se félicitent d'être signataires des Droits de l'Homme mais peu divulguent des critères plus spécifiques dans ce domaine ; le volume du sujet est issu généralement de termes génériques d'où l'importance d'analyser la substance de la divulgation :

Isabelle Delattre

Directrice Finance Responsable
Crédit Mutuel Asset Management

Volume de divulgations concernant les Droits de l'Homme par rapport à des sous-critères plus pertinents au sein des rapports 2019 (Datamaran  – New analysis, juillet 2020)

Sources : S&P Capital IQ, Amadeus and EY

Par ailleurs, la contractualisation auprès d'agences spécialisées dans la collecte de données présente un certain nombre de contraintes en termes d'indépendance vis-à-vis du fournisseur, de manque de réactivité, de coûts alors que la donnée brute collectée est elle-même gratuite mais également des biais de méthodologie si l'on sollicite leur analyse des données collectées. Rappelons que le taux de corrélation entre les 4 plus gros fournisseurs mondiaux n'est que de 0,61 (étude Massachusetts Institute of Technology).

Pour toutes ces raisons, l'utilisation d'algorithmes d'Intelligence Artificielle au travers notamment des relations syntaxiques ou du langage (Natural Language Processing) peut permettre d'automatiser la collecte, mais surtout d'aller au-delà de la donnée du passé en cherchant la donnée prospective et les signaux faibles en exploitant la donnée du moment manquante chez les agences de notation.

L'analyse ESG est aussi qualitative et dans ce domaine, l'objectivité n'est pas acquise : afin de dissocier une « bonne volonté » d'une image de responsabilité trompeuse, l'IA permet d'accéder à des sources alternatives d'information (médias, ONG, etc.) et d'enrichir l'appréciation des démarches de l'entreprise.

Enfin, les algorithmes ouvrent la voie à l'identification d'éléments dits de « buzz » autour d'une actualité ou d'une controverse et permet d'en mesurer l'occurrence : la lecture de la presse locale portugaise par mots clefs, par l'intermédiaire d'algorithmes d'IA, s'est révélée pour certains intéressante dans le suivi du secteur du BTP, en amont du scandale Petrobras.

L'époque se prête à de nouvelles normalités : les entreprises veulent faire évoluer leurs intentions avec leurs données. Le monde de la distribution (Nike, Carrefour...) s'appuie sur la modélisation prédictive pour évaluer la demande des consommateurs en fonction des lieux, de l'horaire, de la météo, des vacances, des crises et autres grèves... La finance durable doit également veiller à augmenter sa visibilité en utilisant des outils de modélisation de données et d'analyse prédictive en fonction des scénarios identifiés par les scientifiques.

Achevé de rédiger le 30/09/2020

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