Notre vision
Permettre aux équipes RSE de se concentrer sur les aspects à forte valeur ajoutée.
Dans un contexte global où les aspects administratifs demandent de plus en plus de temps aux équipes l’IA permet de mettre à disposition des assistants capablent d’accompagner les équipes RSE.
La CSRD est une formidable avancée dans la transformation durable de nos entreprises, et comme toute évolution, elle a son lot de challenges. Nous proposons aujourd’hui une approche où l’IA permet de les surpasser.
1
Inventaire & Cadrage
Définition des équipes en charge du projet avec calendrier de mise en oeuvre
2
Double Matérialité
Analyse et étude des différents enjeux avec leur matérialité
3
Identification Données Utiles
Analyse d’écart entre les données disponibles et les nouvelles exigences
4
Collecte & traitements
Mise en place des flux de collecte, calcul des KPI, création de modèle de données ESG
5
Publication normalisée
Mise en forme et restitution des indicateurs au format imposé
En quoi notre approche est singulière ?
L’IA est le domaine qui connaît les évolutions les plus rapides et qui peut offrir des opportunités pour tacler certains challenges de la norme CSRD.
Via notre label Impact, nous avons l’ambition de mettre la technologie au service de la transformation durable.
Pour la CSRD notre travail prend la forme de 2 types d’agents / assistants :
Agent Conversationnel
Appréhender la directive et répondre aux questions que chacun se pose sur le sujet. Suivre les évolutions et mise à jour des textes officiels.
Agent Rédactionnel
Synthétiser et analyser automatiquement les informations pertinentes pour accélérer la production des data points narratifs
C’est le moment où vous avez envie d’en savoir plus ?
On vous décrypte comment tout cela fonctionne juste en dessous.
Décryptage
L’IA générative : Un atout puissant pour la CSRD
L’IA générative, utilisée intelligemment, peut devenir un atout considérable pour la CSRD. En intégrant un modèle de langage de grande taille (LLM) il devient possible de synthétiser et d’analyser automatiquement les informations pertinentes.
Près de 60 % des données à rapporter étant narratives, l’utilisation de l’IA générative accélère considérablement le processus de reporting. En automatisant la synthèse des informations et la rédaction des réponses, l’IA générative devient un outil puissant pour préparer les rapports requis par la CSRD.
Comment mettre l’IA Générative au sein de vos enjeux CSRD ?
- 1. Collecte & Pré traitement
- 2. Découpage des documents
- 3. Pertinance des documents
- 4. Génération de la réponse
Découpage des documents
Transformer les documents en représentations vectorielles (embeddings) pour faciliter leur traitement par le modèle RAG :
- Découpage en chunks intelligents et optimisés selon les besoins,
- Création des embeddings selon différents modèles (Open AI, Gecko, Bert, Word2Vec, etc.),
- Stockage des embeddings sous des bases sécurisées.
Pertinance des documents
Identifier les chunks les plus pertinents pour une requête donnée en se basant sur leur similarité sémantique avec la requête.
- Transformation de la requête en représentation vectorielle
- Calcul de la similarité sémantique entre le vecteur d’embedding de la requête et les vecteurs d’embedding des chunks : distance du cosinus, recherche de mots clés dans les metadata, etc.
- Sélection des chunks pertinents dont la similarité sémantique avec la requête est supérieure à un certain seuil : ajustement des paramètres, etc.
Génération de la réponse
Générer une réponse cohérente et informative en utilisant les informations extraites des chunks pertinents.
- Choix du LLM : Sélectionner un modèle de langage adapté à votre domaine d’application et à la complexité des réponses attendues,
- Fournir au LLM la requête utilisateur, les chunks pertinents ou des fichiers bruts à exploiter (images, etc.),
- Génération de la réponse en se basant sur les données d’entrée fournies et un prompt bien calibré.
Vous ne pourrez plus dire que vous ne saviez pas !
La CSRD représente un tournant majeur dans les obligations de reporting des entreprises en matière de RSE.
Toutefois, la convergence de la data et de l’intelligence artificielle offre des solutions prometteuses pour répondre à ces défis.