Solutions nettes zéro : L'utilisation de l'IA pour évaluer les plans de transition climatique

Dans le premier article de notre série sur les plans de transition climatique, nous nous intéressons à l'IA et à la manière dont elle peut accélérer et améliorer l'évaluation de l'alignement net zéro.

Pour de nombreux investisseurs, la gestion des risques climatiques consiste à se projeter dans l'avenir et à comprendre la capacité des entreprises à faire face aux risques futurs liés aux conditions météorologiques extrêmes et à la transition vers une économie à plus faible intensité de carbone. De même, stratégies d'investissement net zéro doivent être éclairées par les trajectoires d'émissions futures attendues des entreprises. Dans les deux cas, la publication par les entreprises de plans détaillés de transition climatique (ou l'absence de tels plans) peut être utile pour une prise de décision éclairée. 

Les plans de transition climatique peuvent apporter un regard extérieur sur la gestion stratégique des risques et des opportunités liés au climat. Ils peuvent fournir des informations importantes sur la crédibilité des objectifs de réduction des émissions de carbone, y compris ceux qui sont communiqués dans le cadre de l'initiative Science-Based Targets (SBTi). 

Cependant, il existe différentes perspectives concernant les caractéristiques des plans de transition climatique. Certaines des organisations qui publient des lignes directrices en matière d'établissement de rapports à l'intention des entreprises considèrent que les plans de transition climatique ne sont qu'un aspect de la stratégie globale d'une entreprise. D'autres définitions mettent davantage l'accent sur l'idée de transformation qui les sous-tend et qui consiste à modifier des modèles d'entreprise entiers et à s'aligner sur des trajectoires d'émissions de 1,5 °C fondées sur des données scientifiques.

Résoudre un puzzle à plusieurs pièces

Sur la base d'interprétations différentes, une jungle de cadres de divulgation des plans de transition a vu le jour, avec des organisations comprenant des organismes supranationaux, des groupes industriels et des ONG publiant des lignes directrices et des recommandations avec des objectifs différents et des degrés de détail variables. En Europe, la pression réglementaire est évidente grâce à l'ESRS¹ et le CSDD²tandis que la FCA, au Royaume-Uni, prévoit également de rendre obligatoire la divulgation des plans de transition.

À première vue, cette complexité représente un défi pour de nombreuses entreprises et investisseurs. Heureusement, il existe plusieurs domaines de convergence concernant ce qui représente une bonne divulgation du plan de transition par les entreprises. Par exemple, il existe un consensus sur le fait que la divulgation des objectifs d'émission, des actions de décarbonisation, de l'utilisation de crédits carbone ou de technologies à émissions négatives, des activités de lobbying et de la gouvernance climatique interne est cruciale pour les parties prenantes.  

Cependant, comme le souligne une étude récente : "La transition climatique est donc un puzzle composé de nombreuses pièces [...] et chaque pièce nécessite une attention spécifique³". Cette complexité du contenu fait de l'analyse des plans de transition un défi important pour les investisseurs, en particulier lorsque l'univers d'investissement s'étend au-delà de quelques secteurs à fort impact où les données sont souvent plus facilement disponibles. Tirer parti de la technologie, en particulier de l'IA générative, peut aider à cet égard, en rationalisant la collecte et l'interprétation des données sur la durabilité tout en améliorant la compréhension des stratégies de transition des entreprises.

L'analyse des plans de transition climatique soutenue par l'IA

À cette fin, les grands modèles de langage (LLM) peuvent être utilisés pour extraire et évaluer les informations contenues dans les rapports sur la responsabilité sociale des entreprises ou d'autres rapports pertinents. Les LLM, modèles sophistiqués d'intelligence artificielle, sont spécifiquement conçus pour comprendre et traiter le langage humain d'une manière similaire à celle des humains. 

Sur Clarity AI, nous pensons que les LLM ont le potentiel de révolutionner l'automatisation de l'extraction, de l'analyse et de la synthèse des informations sur les plans de transition divulguées par les entreprises. Par conséquent, nous utilisons cette technologie pour améliorer notre évaluation de l'alignement net zéro des entreprises, conformément au cadre d'investissement net zéro (NZIF) de l'IIGCC. 

Pour ce faire, nous avons développé un modèle permettant d'extraire et d'évaluer les éléments pertinents des rapports de durabilité à l'aide de l'indice de référence CA100+ Net Zero Company Benchmark, un cadre recommandé par l'IIGCC⁴.. Ce cadre nous fournit les règles selon lesquelles notre modèle évalue les différents éléments des plans de transition climatique crédibles.

Contrairement à d'autres cadres de divulgation des plans de transition, le CA100+ sert de référence d'évaluation, offrant une approche plus ciblée et prescriptive des détails clés des plans de transition. En tant que tel, nous pensons qu'il peut améliorer la précision dans l'identification des informations les plus pertinentes et leur évaluation. 

Cependant, l'application de l'IA pour l'évaluation des plans de transition nécessite une assistance humaine en raison de la grande complexité et de l'intrication des informations. En particulier parce qu'il s'agit de sujets individuels à multiples facettes, nos experts en développement durable les examinent en détail et passent en revue de nombreuses informations communiquées par les entreprises afin de former efficacement et d'ajuster continuellement le modèle, en collaboration avec des scientifiques des données. 

Les données ainsi obtenues permettent de mieux comprendre les plans de transition climatique des entreprises, même au sein de vastes portefeuilles d'investissement. Par exemple, les stratégies de décarbonisation des entreprises peuvent être analysées plus précisément sur la base de domaines clés individuels, tels que l'utilisation d'énergies renouvelables et de crédits carbone, l'expansion de gammes de produits verts ou l'engagement d'une entreprise auprès de ses fournisseurs et de ses clients.

Nous intégrerons progressivement les données générées par l'IA sur les plans de transition dans notre solution d'analyse de portefeuille Net Zero, permettant aux utilisateurs de mieux identifier et analyser les leaders et les retardataires dans leurs portefeuilles. Il est important pour nous de garantir la transparence des déclarations faites sur la qualité des plans de transition et les sources d'information utilisées. Notre objectif ultime est de promouvoir le dialogue entre les investisseurs et les entreprises sur les risques climatiques et les adaptations nécessaires, tout en soutenant les transformations de l'économie réelle pour atteindre l'alignement Net Zero.

¹Normes européennes d'information sur le développement durable (exigence de divulgation E1-1).

²Directive sur le devoir de diligence des entreprises en matière de développement durable (article 15)

La finance au service de la reconquête (2024) : Plans de transition climatique des entreprises - Ce qu'il faut vérifier

⁴Groupe d'investisseurs institutionnels sur le changement climatique