Surmonter les limites des données et des notations ESG

Tirer parti de la technologie pour surmonter les difficultés liées aux données ESG

Être un nouveau venu sur un marché peut être un défi important, car de fortes barrières à l'entrée peuvent exister. Le 27 juin 2022, l'ESMA a publié une lettre qu'elle a envoyée à la Commission européenne pour présenter les conclusions de son appel à contribution sur les caractéristiques du marché des fournisseurs de notation et de données ESG. L'une d'entre elles est la suivante : "À des fins contractuelles, les utilisateurs ont mentionné deux principaux facteurs clés : le rapport qualité-prix et les relations commerciales existantes avec la société qui fournit les notations ESG...". Si l'on considère en outre que les contrats s'étendent en moyenne sur plusieurs années, il n'est pas facile de pénétrer sur le marché.

Mais jeter un regard neuf sur les pratiques du marché est aussi un moyen puissant de créer de la valeur. La perturbation peut permettre de proposer des offres renouvelées, davantage axées sur les besoins des clients. Il n'est pas surprenant que la lettre de l'ESMA souligne plusieurs limites des fournisseurs actuels de données et de notations ESG. Ces limites sont bien connues et ont déjà été mises en évidence dans des études de la Commission européenne, de l'OICV et du MIT, pour n'en citer que quelques-unes. 

Ces limites sont la raison même pour laquelle Clarity AI a été fondé en 2017. Les surmonter fait partie de notre ADN. Apporter un impact social sur les marchés est l'un de nos objectifs et, pour ce faire, il fallait une approche nouvelle basée sur la technologie et la transparence. Il nous a fallu trois ans pour développer la plateforme capable de fournir à nos clients les capacités leur permettant de se forger une opinion sur la performance en matière de durabilité de leurs investissements. Depuis, nous nous efforçons constamment de nous améliorer. 

En se concentrant sur les principales limitations mises en évidence par l'ESMA, voici quelques illustrations de la manière dont nous avons essayé de fournir des solutions pertinentes :

1.) Qualité, couverture et granularité des données

Nous utilisons trois sources principales de données : des fournisseurs de données externes (plus de 70), nos propres processus de collecte de données et nos propres modèles d'estimation. Cela nous permet de développer des ensembles de données fiables à grande échelle. Nous comparons plusieurs sources et identifions la plus fiable pour chaque point de données. Grâce à la technologie (apprentissage automatique et traitement du langage naturel), nous élargissons les ensembles de données et développons de nouvelles mesures lorsqu'il n'existe pas de données publiées. Pour répondre aux nouvelles exigences réglementaires (telles que la déclaration des principaux impacts négatifs, PAI, dans le cadre du règlement de l'Union européenne sur la divulgation des informations financières durables, SFDR), nous développons une approche spécifique et adaptée afin de répondre au mieux aux attentes des régulateurs.

En conséquence, notre couverture de données est deux à trois fois plus importante que celle de nos plus proches concurrents et nous fournissons une transparence systématique unique sur la source et le niveau de fiabilité de chaque point de données.

2.) Complexité des méthodologies, manque de transparence et confusion globale

Notre mission est de responsabiliser nos clients afin qu'ils puissent se forger leur propre opinion. Nous reconnaissons le fait qu'il n'existe pas d'approche unique pour l'évaluation de la durabilité. Au-delà des données de haute qualité, nous fournissons donc des méthodologies transparentes et fondées sur la science qui sont accessibles pour chacun de nos modules. Parce que nos clients peuvent avoir des préférences spécifiques en matière de durabilité, nous proposons des mesures de notation personnalisables afin de répondre à leurs besoins. Pour le risque ESG, par exemple, nous nous appuyons sur la matrice de matérialité financière de SASB, mais nous offrons la possibilité d'ajuster chaque pondération au niveau des piliers, des sous-piliers ou des indicateurs de performance clés, de choisir entre une approche "best in class" ou "best in universe", et de choisir des seuils de pertinence des données spécifiques. Cette fonctionnalité est disponible en un seul clic pour des portefeuilles entiers.

3.) Nombre insuffisant de ressources qualifiées pour assurer le suivi des portefeuilles et la correction des erreurs en temps voulu

En tant que société technologique (les deux tiers de nos 300 employés sont des techniciens), nous ne dépendons pas d'analystes humains pour déployer des ajustements à grande échelle. Il n'y a pas d'autre moyen de couvrir efficacement jusqu'à 40 000 émetteurs et près de 300 000 fonds. Cette agilité nous permet également de suivre le rythme de l'évolution de la réglementation. Par exemple, il ne nous a fallu que deux mois pour mettre en œuvre les deux nouveaux objectifs environnementaux de la taxonomie sur la biodiversité et la pollution. Toutes les deux semaines, nous mettons automatiquement à jour les nouveaux chiffres d'alignement de la taxonomie communiqués publiquement par les entreprises. Enfin, le fait de s'appuyer sur des modèles d'IA robustes (maintenus par une équipe de plus de 25 scientifiques spécialisés dans les données) nous permet de mettre en œuvre des contrôles de cohérence des données, d'identifier les valeurs aberrantes et de procéder à des corrections d'erreurs si nécessaire.

4.) Biais centrés sur les États-Unis liés à la concentration des principaux fournisseurs

Clarity AILe siège de la société holding est situé aux États-Unis. La plupart de notre personnel opérationnel se trouve toutefois en Europe (Espagne et Portugal). Plus important encore, toutes nos données sont hébergées sur des serveurs situés en Europe, une garantie importante lorsqu'il s'agit de réglementation au niveau européen. Enfin, nous pouvons équilibrer différentes perspectives de durabilité : refléter la vision plus nord-américaine de l'impact sur la valeur de l'entreprise grâce à notre module de risque ESG, ainsi que l'impact de la double matérialité telle qu'elle est intégrée dans la réglementation européenne grâce à nos modules d'impact. Parce que nous savons qu'il existe des biais, nous offrons des capacités dans nos outils pour les surmonter (comme mentionné ci-dessus, par exemple en adaptant l'univers de notation en fonction de la géographie, de la taille ou de la disponibilité des données). 

5.) Conflit d'intérêt

Nos scores sont le résultat d'algorithmes et ne reposent pas sur des évaluations qualitatives effectuées par des analystes.. Les méthodologies sous-jacentes sont transparentes et appliquées systématiquement. De plus, comme illustré ci-dessus, les processus de notation sont personnalisables par nos clients. Enfin, non seulement nous restons à l'écart de tout service de conseil aux entreprises, mais nous sommes également fiers d'être totalement indépendants de tout fournisseur de solutions d'investissement, ce qui nous permet de nous concentrer pleinement sur la fourniture des meilleures capacités d'évaluation de la durabilité.

Comme l'indique l'ESMA, "Le marché des fournisseurs de notations et de données ESG est révélateur d'un marché immature mais en pleine croissance [...]". À Clarity AI , nous avons constaté que la meilleure façon de surmonter les limites du marché pour aider l'industrie de l'investissement durable à se développer à grande échelle sur une base solide, était de nous définir non pas comme un fournisseur de données ESG ou de notation ESG, mais comme une plateforme technologique de développement durable.