Un outil appelé ClimateBert a évalué si les entreprises font réellement ce qu'elles disent faire en matière d'environnement, ou s'il s'agit simplement d'écoblanchiment. Ça ne s'est pas très bien passé.
Qu’est-ce que le greenwashing
La définition du greenwashing fait référence à des communications trompeuses sur les pratiques d'une entreprise et son impact environnemental. Fausses informations et publicités réalisées uniquement pour présenter une image publique respectueuse de l'environnement. À une époque où les spécialistes du marketing disposent d'environ trois secondes pour attirer l'attention de quelqu'un, il est beaucoup plus facile de manipuler la vérité, surtout lorsqu'il s'agit de vanter les efforts en matière de développement durable et les efforts écologiques. Mais s’il existe des entreprises déterminées à faire une réelle différence pour les personnes et la planète, beaucoup d’autres adoptent le thème environnemental davantage dans leur marketing que dans leur pratique réelle. Mais comment distinguer le greenwashing des véritables initiatives vertes ? Dans ce cas, l’intelligence artificielle est entrée en jeu.
ClimatBert est un outil d'intelligence artificielle qui déconstruit les déclarations d'entreprise, les rapports annuels, les déclarations et autres documents pour évaluer la divulgation liée au climat et mesurer les performances réelles. Il a été créé par TCFD. Il s’agit d’un groupe de travail qui fournit aux entreprises des outils pour divulguer plus efficacement leurs performances liées au climat. Comme cela n’est pas facile, TCFD s’est tourné vers le traitement du langage naturel et les réseaux de neurones pour obtenir de l’aide. L’énorme volume de données, comprenant souvent des mots peu clairs, représente un défi de taille à analyser en temps opportun. Avec des outils d'IA comme ClimateBert, vous pouvez désormais réduire les semaines d'analyse en quelques jours seulement.
Qu'a découvert ClimateBert ?
Malheureusement, après avoir évalué plus de 800 entreprises, ClimateBert a donné une réponse négative. L'IA a déterminé qu'il y avait beaucoup de bavardages, mais que les performances réelles faisaient défaut. Pouquoi? Dans l’évaluation du TCFD, il y a trois principaux facteurs contributifs. Première, le greenwashing est jusqu’à présent largement devenu incontrôlable. Il n’y a donc aucune incitation pour les entreprises à changer. La deuxième place: L’Accord de Paris a, ironiquement, permis aux entreprises d’être plus « sélectives » dans ce qu’elles souhaitent divulguer afin de limiter le risque de marque. TroisièmementA l'exception de la France, le reporting climat des entreprises est une divulgation volontaire. Cela permet aux entreprises beaucoup, trop de liberté quant à ce qu'elles aimeraient partager.
C'est pourquoi le TCFD insiste. Nous devons rendre les rapports des entreprises sur leur engagement environnemental standardisés et obligatoires.
L’IA à la chasse au greenwashing
D’autres organisations exploitent également la puissance de l’IA pour dénoncer le greenwashing. Par exemple Ping An, une société d'assurance et financière basée en Chine. Ping An s'appuie sur son centre de recherche économique numérique et sur l'IA pour évaluer la divulgation des informations climatiques par les entreprises et détecter le greenwashing. Grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel, le Centre de recherche économique numérique au lieu de cela, il a développé des indicateurs basés sur l’IA pour déterminer l’exposition au risque climatique avec plus de précision que les mesures traditionnelles environnementales, sociales et de gouvernance d’entreprise (ESG).
En résumé, l’IA est plus efficace pour déterminer si une entreprise est véritablement respectueuse de l’environnement ou s’il s’agit simplement d’un greenwashing.
Deux problèmes fondamentaux subsistent
Bien que ces exemples semblent prometteurs, il reste cependant deux problèmes à résoudre.
Premier, Il faut de bonnes données pour former des systèmes d'intelligence artificielle et leur donner quelque chose à analyser et à revoir. Grâce à d'autres technologies émergentes telles que i sensori IoT (pour collecter des données ESG) et blockchain (pour suivre les transactions), nous disposons de l'infrastructure nécessaire pour collecter davantage de données. En mesurant en temps réel la consommation d’énergie, les itinéraires de transport, les déchets de fabrication, etc., le greenwashing est détecté plus tôt.
Deuxième problème est évidemment d’appliquer les bénéfices macro aux solutions micro. Il ne suffit pas d'évaluer les progrès environnementaux des entreprises sur la base d'initiatives populaires telles que la plantation d'arbres. Des entreprises comme Microsoft, Alibaba, American Express et d’autres sont toutes engagées dans des programmes visant à planter des millions d’arbres. Cela semble être une bonne idée jusqu'à ce que vous commenciez à considérer l'impact que cela a réellement.
Un arbre mature compense environ 20 kilos (48 livres) de CO2 par an. Bien, non ? Cependant, la plupart des entreprises ne prennent pas en compte le temps nécessaire à sa croissance. L'espèce d'arbre détermine également la quantité de CO2 « capté ». Un érable mature il peut compenser environ 226 kilos (500 livres) de CO2 par antandis que les palmiers ne pèsent en moyenne que 2 kilos (15 livres) par an. Les entreprises doivent comprendre combien d’arbres, quel type, à quel endroit, etc. pour calculer avec précision l’impact sur le CO2. Il s’agit évidemment d’un processus qui coûte plus d’argent, de ressources et de temps aux entreprises. Et donc la chose n’est pas faite, ou n’est pas bien faite.
Heureusement, l’IA est également idéale pour gérer ces tâches.
En détectant le greenwashing, l’IA nous aide à établir la vérité et la confiance dans les communications d’entreprise. Et cela peut aider les entreprises à démontrer qu’elles font réellement quelque chose. Si nous pouvons établir une norme de collecte de données pour l’éduquer correctement, l’intelligence artificielle nous aidera à construire un monde plus durable pour tous.
