Comment l'IA peut-elle améliorer les rapports sur le développement durable ?

Dans tous les secteurs, les rapports sur le développement durable sont entrés dans une nouvelle ère. Des réglementations telles que la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) en vigueur dans l'UE renforcent les exigences de divulgation.

Les entreprises doivent désormais fournir des informations fiables sur des sujets liés à l'environnement, au social et à la gouvernance (ESG) avec rapidité et précision. Les méthodes manuelles traditionnelles ont de plus en plus de mal à faire face à l'ampleur et à la complexité de la gestion des données désormais requise.

Tirer parti de l'intelligence des données environnementales

Pour relever ces défis, nous associons notre expertise environnementale à une infrastructure de données robuste et à une intelligence des données basée sur l'IA.

Nous utilisons cette approche pour soutenir nos propres opérations et processus, par exemple pour faciliter les évaluations des risques liés à l'eau sur nos sites ou pour combler des lacunes lors de l'établissement de rapports sur le poids des substances présentes dans les produits chimiques, les matériaux et les composants.

L'IA renforce l'expertise humaine pour nous aider à mieux gérer notre propre empreinte environnementale.

Assistant IA pour l'évaluation des risques liés à l'eau

Les évaluations de conformité environnementale s'appuient de plus en plus sur des ensembles de données complexes, des questionnaires détaillés et des connaissances d'experts. Cela se traduit souvent par des processus fastidieux et une forte dépendance à l'expertise individuelle. Nous avons développé le Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) pour répondre à ce défi.

SERA soutient nos experts tout au long du processus d'évaluation. Il fournit des conseils contextuels, interprète les données, intègre des informations externes et effectue des contrôles de plausibilité. En cas de divergences, les entrées sont remises en question, tandis que le jugement final revient toujours à l'expert.

L'approche montre comment l'assistance basée sur l'IA peut réduire les efforts d'évaluation tout en préservant la transparence, la supervision par des experts et l'auditabilité. Le document d'information Pionnière en matière de protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données fournit plus de détails sur notre approche.

Combler les lacunes en matière de données dans les rapports environnementaux grâce à l'IA

La gestion des substances dangereuses est l'une des responsabilités les plus critiques et les plus complexes des opérations industrielles. Cela affecte directement la conformité environnementale, l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement et la sécurité des produits. Les nouvelles exigences, telles que celles introduites par le CSRD, exigent également des divulgations qui n'avaient jamais été signalées auparavant.

L'un des principaux défis est que les données brutes qui sous-tendent les divulgations sont souvent fragmentées et éparpillées dans une multitude de systèmes internes et externes.

Pour résoudre ce problème, nous avons développé le Siemens Environmental Knowledge Graph (SieKG). Il connecte des données provenant de différentes sources et intègre les exigences réglementaires (par exemple, CSRD, SVHC, listes de restrictions) directement dans le modèle. SieKG permet des évaluations environnementales complexes et des calculs d'indicateurs de performance clés dans des environnements de données réels. Vous trouverez plus d'informations sur SieKG dans notre article d'analyse Pionnière en matière de protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données .

Élargir l'intelligence environnementale

Nous tirons parti de l'IA non seulement pour résoudre des problèmes opérationnels isolés. Notre approche basée sur l'IA permet de créer des rapports environnementaux évolutifs, fiables et prêts à être audités dans un paysage réglementaire en évolution rapide.

Le document d'information Pionnière en matière de protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données explore ce sujet plus en détail.