La chaîne de données ESG : automatiser le processus de reporting

Le reporting sur les thèmes environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) est en pleine mutation. Il ne s'agit plus d'un exercice distinct réservé au département de la communication. Les exigences deviennent plus spécifiques, les données deviennent auditables et les processus se déplacent au cœur du département financier. Une étude récente montre une convergence mondiale rapide des normes de reporting ESG (Delgado Sanchez 2024). Pour les équipes financières des PME suisses, une nouvelle tâche urgente se présente. Elles doivent mettre en place et automatiser le processus de reporting ESG afin de l'intégrer dans leurs procédures existantes. La chaîne, de la collecte des données au rapport final, doit présenter la même fiabilité que le reporting financier lui-même.

Les normes mondiales convergent — ce que cela signifie pour les PME suisses

Une étude de 2024 a analysé les pratiques de publication dans 22 juridictions. Elle constate que le reporting ESG atteint une saturation mondiale. Le taux de publication moyen pour l'ensemble des pays étudiés est passé de 89,2 % en 2019 à 97,1 % en 2024 (Delgado Sanchez 2024). Parallèlement, l'écart-type des taux entre les pays a diminué de manière significative. Cela témoigne d'une forte harmonisation des pratiques et des attentes.

Pour une PME suisse, ces chiffres sont d'une pertinence directe. Même si votre entreprise n'est pas directement soumise à une obligation légale de reporting, elle fait partie d'une chaîne d'approvisionnement mondiale. Les grands clients, les banques et les investisseurs exigent de plus en plus de données ESG standardisées et auditées. Ces exigences sont systématiquement répercutées sur leurs partenaires et fournisseurs. La déclaration volontaire d'hier devient ainsi l'obligation contractuelle de demain. La qualité de ces données non financières devient un facteur décisif pour la relation commerciale.

Le défi : les données en dehors du système ERP

Les données financières sont centralisées dans le système ERP (Enterprise Resource Planning). Les processus pour leur saisie, leur traitement et leur contrôle sont établis et hautement standardisés. L'équipe financière peut se fier à l'intégrité de ces données. Pour les données ESG, la situation de départ est différente. Elles sont souvent générées de manière décentralisée et en dehors des systèmes financiers établis.

Les émissions de CO2 sont calculées à partir des données de consommation d'énergie, de carburant et des voyages d'affaires. Les informations sur la fluctuation du personnel ou sur les dépenses de formation continue proviennent du système RH. Les informations sur la durabilité dans la chaîne d'approvisionnement proviennent des fournisseurs eux-mêmes, souvent sous forme de questionnaires individuels ou de certificats. Ces informations se trouvent fréquemment dans des tableaux Excel, des e-mails ou des documents PDF. Elles ne sont pas standardisées et sont rarement soumises aux mêmes contrôles stricts que les données comptables. Ce paysage de données manuel et fragmenté présente des risques considérables pour la qualité des données. La chaîne, de la source au rapport, est vulnérable aux erreurs à de nombreux endroits, et le processus n'est ni transparent ni efficace.

Mettre en place une chaîne de données robuste : de la collecte à la validation

Pour produire des rapports ESG auditables, les équipes financières ont besoin d'un processus structuré. Ce processus doit, dans sa logique et sa discipline, s'apparenter à la clôture des comptes financiers. Il peut être divisé en phases claires.

Au début se trouve l'analyse de matérialité. Elle définit quels thèmes et indicateurs ESG sont réellement pertinents pour le modèle d'affaires de l'entreprise et ses parties prenantes. Vient ensuite la phase de collecte des données. Il faut ici définir des responsabilités et des formats clairs. Qui fournit quelles données, pour quand et sous quelle forme ? Des modèles uniformes et des instructions claires sont un premier pas important vers la standardisation.

L'étape suivante est la validation. Les données collectées doivent être vérifiées quant à leur plausibilité. Des comparaisons avec les périodes précédentes, des benchmarks internes ou des indicateurs spécifiques au secteur aident à identifier les anomalies et les erreurs. Le principe des quatre yeux est ici aussi indispensable. Enfin, les données validées sont consolidées et préparées pour les différents formats de rapport. Il peut s'agir d'un rapport de durabilité dédié, d'un questionnaire client ou d'une partie intégrée du rapport de gestion.

L'automatisation, clé de la qualité des données et de l'efficacité

Un processus manuel pour le reporting ESG est laborieux et source d'erreurs. Avec l'augmentation du niveau de détail et de la fréquence des demandes, il devient rapidement non rentable et bloque de précieuses ressources au sein de l'équipe financière. L'automatisation est l'étape logique pour garantir l'efficacité, la cohérence et la qualité. Elle crée un pont stable entre les sources de données décentralisées et le reporting central.

Les processus automatisés peuvent extraire des données de différents systèmes et fichiers. Ils peuvent appliquer systématiquement des règles de validation prédéfinies et signaler les écarts pour vérification. Ils génèrent des rapports cohérents sur simple pression d'un bouton et garantissent que les mêmes données sources sont utilisées pour toutes les analyses. Cela concerne précisément la couche Excel qui, dans de nombreuses entreprises, se situe entre l'exportation de l'ERP et le rapport final. La numérisation de ces processus a des effets positifs avérés sur la qualité des informations comptables, car elle augmente la transparence et réduit les asymétries d'information (Accounting, Finance and Computational Intelligence 2024).

Un processus robuste et automatisé décourage en outre les comportements opportunistes et renforce le contrôle interne (Accounting, Finance and Computational Intelligence 2024). Le traitement systématique des données non financières avec la même rigueur que les données financières est une étape importante. Les systèmes d'audit modernes combinent de plus en plus l'analyse de texte et les algorithmes de détection d'anomalies pour améliorer la fiabilité des rapports d'entreprise (Journal of Management and Business Solutions 2024). Un processus ESG propre fait partie de cette évolution. De plus, des études montrent une influence positive de la gestion durable sur la performance financière (Jurnal Literasi Akuntansi 2025). Un bon reporting ESG n'est donc pas seulement une obligation, mais peut aussi apporter une contribution de valeur mesurable.

Ce que vous pouvez faire ce mois-ci

La mise en place d'un reporting ESG complet est un projet. Vous pouvez cependant commencer dès ce mois-ci par des étapes concrètes et gérables pour en jeter les bases.

• Formez un petit groupe de travail interfonctionnel. Impliquez des collègues des finances, de l'exploitation, des ressources humaines et des achats pour garantir une vision globale.
• Faites un état des lieux. Quelles demandes relatives aux thèmes ESG recevez-vous déjà de la part de clients, de banques ou d'autres partenaires ? Quels points de données collectez-vous déjà aujourd'hui, même si ce n'est que de manière informelle dans des listes Excel ?
• Choisissez un seul indicateur clé, mais important. Un bon exemple est celui des émissions de CO2 générées par la consommation d'électricité sur votre site principal (Scope 2). Cet indicateur est pertinent et la source de données est généralement claire.
• Remontez le parcours de cet indicateur jusqu'à sa source. Documentez chaque étape : de la facture d'électricité du fournisseur d'énergie à la saisie manuelle dans un tableau, en passant par le calcul en kilowattheures et la conversion en équivalents CO2. Notez qui fait quoi et où des erreurs ou des incertitudes peuvent survenir.

Cet exercice simple crée une compréhension commune de la complexité de la tâche. Il révèle les points faibles de la chaîne de données existante. Il constitue la base pour la conception d'un processus robuste, traçable et, finalement, automatisé.

Excel est une marque déposée de Microsoft Corporation. SAP est une marque déposée de SAP SE.