Le projet data RSE diffère-t-il du projet data classique ?

L’émergence des fonds dit « ESG », ainsi que l’intégration progressive des critères RSE chez les investisseurs historiques, ont contribué à réhausser le niveau de transparence en matière de responsabilité chez les entreprises. Ainsi, selon le rapport de France Stratégie, 62 % des investisseurs estiment qu’intégrer des critères RSE dans leur stratégie d’investissement est un moyen d’obtenir des stratégies de long terme performantes.

Des obligations légales de reporting extra-financiers

La loi exige que les grandes entreprises communiquent sur leur impact environnemental et fournissent des indicateurs clés portant sur leur consommation d’énergie, d’eau ou encore sur le gaspillage alimentaire.

Pour garantir la lisibilité des données, une entreprise peut s’appuyer sur des standards de reporting environnemental de référence (ex : SASB, ISSB, CDP, TCFD, etc.) afin de faire état de son impact et s’assurer de leur suivi dans le temps.

Ces indicateurs RSE peuvent varier en fonction de l'entreprise et des objectifs sociaux et environnementaux qu’elle s’est fixé.

Quelles différences avec un projet data classique ?

Au-delà de la spécificité des données, le succès d’un projet data RSE dépend des mêmes critères qu’un projet data classique :

  • Une identification et une définition claire des cas d’usage : afin d’atteindre des objectifs RSE fixés par l’entreprise. Il s’agit ensuite de prioriser leur mise en production en fonction de leur impact et de leur faisabilité. Exemple, la mise en œuvre d’un tableau de bord permettant de suivre dans le temps l’évolution de son bilan carbone.
     
  • Le développement et la mise en place d’une gouvernance des données : afin de s'assurer que les données sont gérées et utilisées efficacement. Il peut s'agir de définir les rôles et les responsabilités en matière de gestion des données, d'établir des processus de collecte, de stockage et d'accès, ou encore de fixer des normes de qualité et de sécurité.
     
  • L’accès aux compétences en matière de traitement et d’analyse des données au sein de l’entreprise pour soutenir le projet data. Il peut s'agir d’organiser une formation de perfectionnement portant sur les concepts et technologies se rapportant à la donnée : stockage, l'exploration, visualisation, etc.
     
  • La construction d’une infrastructure des données adaptée, évolutive, fiable et sécurisée. Il peut s'agir de la mise en place de systèmes de stockage et de calcul, ainsi que de la mise en œuvre d'outils et de processus de gestion afin de garantir un accès facile aux données pour l'analyse et la prise de décision.
     

Orange Consulting propose à ses clients de définir une feuille de route de déploiement des cas d’usage data RSE fondée sur les objectifs et la maturité de l’entreprise. La priorisation des cas d’usage et le cadencement de leur exécution est ensuite déterminée selon la gouvernance data de l’entreprise, la disponibilité des données, les compétences internes et l’écart entre l’infrastructure existante et l’infrastructure cible.

Une entreprise doit-elle investir dans des solutions logicielles supplémentaires spécialisées dans la RSE pour rendre compte de ses données RSE ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles une entreprise doit privilégier d'utiliser les solutions déjà disponibles en interne plutôt qu’en acquérir une nouvelle :

  • La connaissance des outils : l’entreprise peut déjà être familiarisée avec un outil ou une technologie existante, ce qui peut simplifier son utilisation pour analyser les données RSE. Cela peut permettre de réduire, pour les équipes, le temps de prise en main des nouveaux tableaux de bord.
     
  • Intégration avec d'autres systèmes : les outils existants sont intégrés à d'autres systèmes déjà utilisés par l'entreprise tel que son logiciel de visualisation de données. Cela facilite l'accès et l'analyse des données provenant de sources multiples.
     
  • Coût : le développement ou l’ajout d'un nouveau logiciel constituent des coûts, en particulier s'ils nécessitent une expertise spécialisée ou une personnalisation. L'utilisation de solutions existantes et déjà disponibles dans l’entreprise permet à l'entreprise de réaliser des économies en exploitant des investissements technologiques antérieurs.
     
  • Sobriété : l’utilisation de solutions existantes dans l’entreprise est une démarche de sobriété numérique n’ajoutant pas de nouvelle capacité de traitement, d’analyse ou de visualisation.
Cédric Arnaud-Battandier
Cédric Arnaud-Battandier

Cédric Arnaud-Battandier pilote la communauté Data Intelligence chez Orange Consulting. Cédric a notamment construit de l’offre « data RSE » et l’offre « achats: mieux piloter l’impact RSE de ses fournisseurs » au sein du cabinet et développé pour ses clients des solutions de suivi RSE dynamiques, des observatoires de consommations énergétiques, de gestion de flotte, de suivi RSE de la DSI ou de benchmarking Scope 4.