RSE, Big Data et Intelligence Artificielle : une synergie stratégique pour les entreprises

Par Safaa Makati
Responsable pédagogique de la filière comptabilité finance et contrôle, ISGA Rabat

Les objectifs de responsabilité sociétale des entreprises (RSE) occupent une place croissante dans les priorités des organisations. Pour mieux piloter leurs actions et en mesurer les retombées, les entreprises s’appuient de plus en plus sur la donnée. Celle-ci joue un rôle clé, non seulement dans la gestion interne, mais également dans la communication des résultats auprès des parties prenantes.

Cette évolution va de pair avec l’intensification des démarches RSE dans les grandes entreprises, et la montée en puissance des outils numériques pour analyser des informations souvent dispersées, complexes ou hétérogènes. Cela représente un défi, mais aussi une opportunité majeure.

La donnée au service des engagements RSE
Dans un contexte de transformation globale, la RSE constitue aujourd’hui un levier de différenciation. Elle permet aux entreprises de répondre aux attentes des consommateurs et de renforcer leur attractivité auprès des talents. Cependant, les objectifs RSE sont généralement répartis sur plusieurs axes : conditions de travail, diversité, inclusion, respect de l’environnement, consommation d’énergie, etc.

Pour faire face à cette diversité, les données permettent d’apporter une vision claire et mesurable des actions menées. La polyvalence des données est un atout. Les informations collectées pour améliorer une dimension sociale peuvent aussi éclairer des enjeux environnementaux. Par exemple, optimiser les conditions de travail peut également conduire à réduire l’empreinte carbone en repensant les processus de production.

Renforcer la culture des données pour une prise de décision durable
L’analyse des données liées à la RSE ne constitue pas uniquement un avantage concurrentiel. Elle devient une compétence indispensable pour orienter les décisions et agir efficacement en faveur du climat ou de la société. Les technologies telles que l’intelligence artificielle, les statistiques environnementales ou les algorithmes prédictifs sont désormais intégrées dans les démarches de durabilité.

Toutefois, pour en tirer pleinement parti, il est nécessaire de renforcer les compétences internes. Or, à l’échelle mondiale, une minorité de collaborateurs se sentent capables d’exploiter correctement les données. L’harmonisation des normes et la standardisation des rapports ESG sont également nécessaires pour faciliter la lecture, la comparaison et le suivi des engagements RSE.

La qualité et l’accessibilité des données : des conditions essentielles
Pour être utiles, les données doivent être fiables, pertinentes et exploitables. Cela implique une vérification rigoureuse de leur qualité. Nombre d’entreprises surestiment la maturité de leurs systèmes d’information ou la pertinence des indicateurs qu’elles utilisent.

La question de l’accessibilité est aussi centrale. Si les grandes structures disposent souvent de bases de données solides, les outils open source permettent désormais aux PME d’entrer dans la démarche.

Par ailleurs, on assiste à une dynamique de coopération entre entreprises d’un même secteur, notamment dans les industries à forte empreinte environnementale comme le BTP. Le partage de données permet aux acteurs moins avancés d’accélérer leur transition.

La donnée, outil de transparence et de valorisation
Au-delà du pilotage opérationnel, les données jouent un rôle dans la valorisation des résultats RSE. Elles permettent aux entreprises de communiquer de façon concrète et vérifiable sur leurs actions et d’instaurer un climat de confiance avec leurs partenaires, clients et collaborateurs. Rendre les données accessibles au plus grand nombre encourage aussi l’émulation. Les organisations les plus engagées peuvent ainsi bénéficier d’un avantage concurrentiel en termes de réputation et d’attractivité, ce qui contribue à dynamiser l’ensemble de l’écosystème économique.