80 % des fonds analysés dans le Baromètre 2026 de la finance durable de WeeFin s'appuient aujourd'hui sur des méthodologies propriétaires pour leur scoring ESG. Un chiffre qui traduit une réalité de fond : les méthodologies génériques ne suffisent plus à répondre à la complexité des enjeux, à l'évolution des attentes clients et aux exigences réglementaires croissantes.
Pour permettre aux acteurs financiers de concevoir leurs propres modèles de manière rigoureuse, traçable et collaborative, WeeFin a développé le Methodology Lab. Gabriel Levy, Product Research Analyst chez WeeFin, nous explique les principes qui ont guidé la construction de ce module et les fonctionnalités clés qu'il met à disposition des équipes ESG.
Quelle est la bonne approche pour bien choisir les données sur lesquelles travailler lors de l’élaboration de sa méthodologie propriétaire ?
G.L.: C'est une étape déterminante, car aussi solide soit-elle, une méthodologie ne produira jamais les résultats attendus si elle s'appuie sur des données fragiles. Pour bien choisir, il faut pouvoir confronter différents indicateurs qui pourraient jouer le même rôle et trancher sur des critères objectifs. C'est précisément ce que permet le Methodology Lab : un module d'exploration de données qui met à disposition l'ensemble des informations nécessaires à un choix éclairé : statistiques descriptives, couverture sur vos portefeuilles, corrélations avec d'autres scores, et bien d'autres angles d'analyse.
Mieux encore, le Methodology Lab permet de changer la source de données d'un modèle à tout moment, en quelques clics. On peut ainsi construire deux versions d'un même modèle avec des inputs différents, les comparer en conditions réelles, puis valider et passer en production celle qui répond le mieux aux objectifs. Avec le Methodology Lab, on construit en toute tranquillité.
Le Methodology Lab permet de créer ses propres modèles en assemblant des opérateurs dans un environnement no-code. Comment a été constituée la bibliothèque d’opérateurs disponibles ?
G.L.: Ces opérateurs n'ont pas été choisis au hasard. Ils sont le fruit d'un travail mené main dans la main avec nos experts qui construisent quotidiennement des méthodologies ESG. La bibliothèque s'articule autour de deux familles d'opérateurs : d'une part, ceux qui couvrent les usages les plus courants — typiquement la transformation d'indicateurs par des normalisations classiques ou leur agrégation au sein d'un score — et qui devraient suffire à couvrir 90 % des besoins des utilisateurs du Methodology Lab. D'autre part, des opérateurs plus techniques destinés aux cas d'usage avancés (arithmetic formulas, conditional mapping, etc.). En constituant cette bibliothèque, notre fil conducteur a toujours été le même : offrir un maximum de flexibilité, quel que soit le profil de l'utilisateur.
Quelles sont les garanties apportées en matière de piste d’audit ?
G.L.: Le Methodology Lab garde la trace de toutes les étapes qui sont utilisées pour construire une nouvelle méthodologie. Chaque version inclut non seulement une historisation précise, avec la date et l’heure de la création, mais aussi un propriétaire. On sait ainsi qui a fait quoi à chaque instant. C’est important, car cela assure une traçabilité complète qui permet ensuite de garantir la conformité réglementaire de la méthodologie conçue.
Comment se déroule la validation des modèles créés ?
G.L.: Nous avons inclus dans le Methodology Lab des tests statistiques appelés “expertise checks” : tests de couverture sur tous les secteurs, détection des secteurs sous-représentés, tests sur différentes dimensions (géographie, typologie d'entité comme small-cap/big-cap…) ou encore détection des outliers par segment. Tous ces tests sont bien sûr paramétrables en fonction des besoins de l’utilisateur.
Le Methodology Lab permet-il de travailler en équipe sur l’élaboration de nouvelles méthodologies ?
G.L.: Oui, grâce à un système de droits qui facilité la collaboration sans risques de mauvaises manipulations. Un propriétaire dispose ainsi des droits d’accès et de modifications du modèle, alors que des collaborateurs vont pouvoir le consulter mais sans le modifier directement. Il est possible de dupliquer un modèle pour le modifier ensuite. Et il est également possible de désigner un modèle comme point d’entrée d’un autre. Le Methodology Lab permet à des utilisateurs de travailler sur des modèles séparés pour les agréger ensuite. Par exemple, on peut concevoir en parallèle des modèles dédiés respectivement aux piliers environnement et social, et ensuite les agréger dans un macro-modèle. C’est une fonctionnalité très puissante.
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