Alors que la pression réglementaire s’accroît, que de nouvelles obligations de reporting extra-financier forcent les entreprises à plus de transparence sur leur politique ESG, l’étau se resserre autour des ETI qui veulent financer leur croissance. Banques, agences de notation, fonds de private equity, marchés financiers, etc. tous en font désormais un critère de choix et d’avenir dans leurs décisions d’investissement.
Structurer ses données ESG est devenu un « must-have » pour pouvoir présenter des preuves de sa performance en la matière et attirer la confiance des investisseurs. La nécessité est d’autant plus grande qu’il n’existe à ce jour aucune standardisation dans les normes de notation ni aucune harmonisation internationale. Malgré la volonté de la Commission européenne de garantir, avec le CSRD, la comparabilité et la fiabilité des performances ESG des entreprises à l’échelle de l’Europe, les normes changent dès qu’on regarde de l’autre côté de l’Atlantique.
Résultat : sans données ESG structurées, le risque de décrédibiliser la performance de son entreprise et d’accroître la confusion des investisseurs est fort. Oui, mais alors, comment s’y prendre ?
1. Première étape : définir des porteurs internes
Structurer ses données ESG soulève un certain nombre de challenges, et ce au cœur même des organisations. Aujourd’hui, il est rare de les voir disposer d’une gouvernance claire et précise autour de la data et des ressources associées.
Il est important de disposer d’un minimum de connaissances sur le sujet ESG. Cela implique de former les collaborateurs dédiés, qui ultimement seront garants de l’intégration de cette dimension dans la stratégie de l’entreprise. Du travail reste encore à faire : en 2022, 45 % des ETI considéraient l’implication des employés et des clients, nécessaire mais insuffisante1.
2. Mettre en place un process clair de gestion de la donnée
De nombreux chantiers doivent être considérés, tant au niveau des ressources disponibles (organisation et maîtrise de la donnée), que de la responsabilité engagée du top management. A ce titre, la mise en place d’un processus de gestion de la donnée, supporté par un outil performant, apparaît comme un levier d’action essentiel. Dans cette perspective, deux possibilités s’offrent aux entreprises, aucune n’étant réellement idéale à ce jour, pour envisager la collecte et l’analyse de la data :
