Les données, nouvelles alliées de la RSE

« On observe une dynamique très forte autour de la RSE : elle est devenue une priorité stratégique pour nombre d’entreprises, notamment sous l’impulsion des évolutions réglementaires européennes et du fléchage des investissements vers les activités durables. Assez naturellement, pour piloter les feuilles de route RSE, la mobilisation et la compréhension des données de l’entreprise et de son écosystème se sont accélérées. Il s’agit d’un sujet complexe compte tenu du fait que les données sont structurellement hétérogènes et éclatées dans toutes les fonctions de l’organisation », contextualise Kevin Le Denic, Associé Data Advisory chez Mazars. L’expert souligne que les données peuvent profiter à tous les volets de la RSE : « Par exemple chez Mazars, comme chez nos clients, nous les utilisons pour rendre plus responsables les politiques relatives à la gouvernance, aux achats, aux ressources humaines… Cela va bien au-delà des enjeux environnementaux auxquels on pense souvent en premier lieu ». Alors qu’elle gagne en maturité, la modélisation des données RSE est donc en passe de devenir un outil de pilotage à part entière pour plusieurs fonctions de l’entreprise.

De la mixité aux émissions carbone, la data sera bientôt indispensable

Détecter les risques d’accidents du travail, briser les plafonds de verre, recruter des profils atypiques… Autant de sujets que l’on pourrait penser indissociables de l’appréciation humaine. « En réalité, les impressions subjectives se révèlent souvent erronées. La data lutte contre les biais cognitifs en permettant la création de modèles objectifs nécessaires à l’élaboration de plans d’action adaptés : chez Mazars, nous modélisons par exemple les parcours hommes-femmes afin de favoriser la mixité à tous les niveaux de l’entreprise. L’analyse de nos données nous a par ailleurs permis de réaliser que le métier d'auditeur avait progressivement perdu en attractivité, ce qui était masqué par le regard positif que nous portions en interne à son propos. D’autres entreprises utilisent la data pour anticiper les risques psychosociaux propres à leur profession et mener des opérations de prévention individualisées », illustre Marc Biasibetti, Associé en charge de la RSE de Mazars en France. Les cas d’usage sont d’autant plus nombreux qu’une même donnée peut être éclairante à différents égards et différents moments. Récemment, certaines entreprises se sont appuyées sur leur data pour faire du « facility management », c’est-à-dire pour revoir l’organisation et l’agencement de leurs bureaux afin de donner envie aux collaborateurs d’y revenir une fois le confinement levé et le télétravail généralisé.

A cela s’ajoute naturellement les défis liés à la lutte contre le réchauffement climatique, sujet par lequel les entreprises démarrent bien souvent. « La mesure de l’impact environnemental est une préoccupation plus que jamais prioritaire pour les organisations de toutes tailles et de tous secteurs d’activité. C’est la raison pour laquelle elles ne pourront bientôt plus se passer de l’analyse prédictive : sans elle, impossible de modéliser les émissions carbone donc de déterminer la trajectoire à suivre pour atteindre les objectifs fixés », explique Marc Biasibetti. Chez Mazars, données, algorithmes statistiques et machine learning – socles des techniques prédictives – sont ainsi mis au service de l’ambition du groupe d’atteindre la neutralité carbone d’ici 2030.

La qualité des données avant tout

Pas toujours évident cependant de comprendre comment des données hétérogènes, complexes et souvent dispersées peuvent être à l’origine d’indicateurs de performance pertinents, à l’épicentre de véritables plans d’action. « A ce jour, les entreprises sont encore nombreuses à surestimer leur maturité en matière de data ¹. Cela s’explique notamment par le fait que la gouvernance des données s’y structure encore. Toutefois, la mise en qualité de ces dernières est désormais anticipée et traitée de manière industrielle. Cela contribue à fiabiliser les indicateurs et à favoriser un retour du self-service, notamment sur la data utile aux démarches RSE », constate Kevin Le Denic. Mais cela signifie-t-il que seules les plus grandes entreprises, aux volumes de données conséquents, pourront tirer parti de l’analyse de leurs données ? « Bien que le volume et la profondeur d’historique aient leur importance lorsque l’on souhaite mobiliser des techniques de modélisation, notamment statistique, il s'agit surtout de s’atteler à sécuriser l’accessibilité et la qualité de la donnée, poursuit-il. La clé pour les grands groupes, comme pour les TPE, PME et ETI, est de mettre à profit des solutions open source et autres bases de références publiques (« open data »). Cela permet de gagner en efficacité opérationnelle et d’aller plus loin en termes d’analyse, de définition de plans d’action et d’évaluation monétaire des impacts. » D’ailleurs, les initiatives de partage de données entre organisations d’un même secteur se multiplient. C’est notamment le cas dans le BTP, filière particulièrement polluante et dont les acteurs collaborent au bénéfice du développement durable de leur activité. Cette tendance est un signal d’autant plus fort qu’elle s’observe dans des secteurs jusqu’alors peu matures en termes d’usage des données.

Grâce à la data, les transformations vertueuses s’accéléreront, Marc Biasibetti et Kevin Le Denic, confiants, en sont convaincus. « Dès lors qu’un référentiel commun existera pour la RSE comme c’est le cas pour les normes comptables, alors les données recueillies n’en seront que plus exploitables et les analyses prédictives toujours plus fiables et efficaces », assurent-ils.

¹ Étude « Course à la maturité data » réalisée par Mazars (novembre 2021)

Article de la série "Transformations durables", réalisée par Mazars en partenariat avec La Tribune.