Comment identifier les risques, anomalies ou tendances dans mes indicateurs ESG ?
Ce que permet l’IA :
Nous appliquons des modèles statistiques et d’apprentissage automatique (machine learning) pour détecter :
- les anomalies (valeurs aberrantes, ruptures, oublis, erreurs de saisie…),
- les écarts par rapport aux objectifs ou aux référentiels de marché,
- les tendances faibles (baisse de performance RSE, impact d’une action, risque futur).
Objectifs poursuivis :
- Fiabiliser les données avant publication du rapport.
- Identifier les zones de risque ou de non-conformité.
- Anticiper les actions correctives ou de pilotage durable.
Pré-requis :
- Avoir une base initiale de données ESG (même partielle ou incomplète).
- Définir un seuil de détection ou des indicateurs clés de performance (KPI ESG).
- Fournir des historiques si disponibles pour détecter des variations dans le temps.
Mode de fonctionnement :
- Sustéo.ai analyse les indicateurs importés et les compare à des benchmarks internes ou sectoriels.
- Les algorithmes détectent les points d’attention (ex. : variation anormale de l’intensité carbone).
- Des suggestions d’actions ou de vérification sont générées automatiquement.
- Un tableau de bord visuel permet de suivre les alertes, les seuils et les écarts dans le temps.