Les institutions financières font face à des défis structurels majeurs concernant la fiabilité et l'exploitation des données ESG. Dans cet article, nous vous proposons d’examiner plus en détail les risques qui pèsent sur la qualité des données et de prendre connaissance des recommandations stratégiques de l’équipe d’experts de WeeFin.
Pour explorer le sujet en détail, les experts Data et ESG de WeeFin a rédigé un guide complet pour vous accompagner dans la mise en place d’un Data Management ESG adapté à votre organisation et performant. Téléchargez-le gratuitement ici pour découvrir notre feuille de route.
Contrairement aux données financières, standardisées depuis des décennies, l'univers ESG souffre d'un manque criant de normalisation. Cette situation génère des interprétations divergentes et compromet la comparabilité des analyses.
À titre d’exemple, on peut citer la coexistence de deux méthodologies distinctes (market-based et location-based) pour mesurer les émissions Scope 2. Une même entreprise peut ainsi afficher un bilan carbone quasi nul selon l'approche market-based tout en maintenant une empreinte significative selon la méthode location-based. Il est donc possible pour une entreprise de sélectionner une méthodologie plus flatteuse qu’une autre, ce qui peut être assimilé à du greenwashing.
Pour s’alimenter en données ESG, les institutions financières ont recours aux services de fournisseurs spécialisés. La couverture des données ESG proposée par ces derniers présente elle aussi des disparités significatives selon les indicateurs et les fournisseurs. Pour les bilans carbone, les données du Scope 3, par exemple, ne sont pas aussi bien couvertes que celles du Scope 2.
Les données issues des reporting extra-financiers sont également loin d’être parfaites. Les entreprises s'appuient en effet sur des cadres méthodologiques multiples et non-contraignants (GRI, SASB, TCFD), qui limitent la comparabilité. Une même métrique peut être calculée selon des périmètres différents avec des hypothèses variables. L’arrivée de la CSRD dans l’Union Européenne avait pour ambition d’apporter un cadre plus global et contraignant, mais la directive Omnibus dévoilée en début d’année 2025 a couvert la route à une réduction notable sa portée (en diminuant le périmètre des entreprises concernées et en réduisant significativement le nombre d'indicateurs ESG publiés). Le problème devrait donc persister à l’avenir.
Face à ce constat, l'implémentation d'outils d'automatisation permettant une complétion méthodique et automatisée des données devient cruciale. L'industrialisation du traitement, sous réserve qu’il préserve la qualité analytique, représente un levier d'optimisation du management de la data.
C’est une première étape qui peut s’accompagner d’autres actions stratégiques :
L’enjeu : pallier l'absence de standardisation par une diversification méthodique des sources.
Actions clés :
En permettant de confronter méthodes et périmètres, cette approche transforme la fragmentation de l'écosystème ESG en avantage analytique.
L’enjeu : établir un référentiel unique répondant aux standards de couverture, cohérence, transparence et robustesse. Et adapté à tous les cas d’usage.
Actions clés :
Cette architecture garantit l'exploitabilité opérationnelle des données.
La maturité de la data ESG reste encore perfectible face aux standards de fiabilité exigés par les institutions financières modernes. L'implémentation d'une architecture de données hybride, combinant diversification des sources et construction d'un référentiel unique, constitue désormais un impératif stratégique.
Cette approche permet non seulement de pallier les insuffisances actuelles du marché, mais également de préparer les organisations aux évolutions futures du cadre normatif. L'enjeu dépasse la simple conformité : il s'agit de construire les fondations d'une finance véritablement durable et analytiquement robuste.
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