CAS D'USAGE IA
Suivi Automatisé de l'Empreinte Carbone d'Entreprise
Calculez et suivez automatiquement les émissions Scope 1-3 grâce au machine learning.
De quoi il s'agit
Cette solution applique le machine learning aux données de consommation énergétique, de chaîne d'approvisionnement et de déplacements pour calculer en quasi-temps réel les émissions de CO₂ des scopes 1, 2 et 3. Les équipes développement durable réduisent généralement leur charge de reporting manuel de 60 à 80 % et obtiennent une visibilité granulaire sur les postes d'émissions les plus significatifs. L'analytique prédictive génère des recommandations de réduction concrètes, aidant les organisations à respecter les obligations réglementaires (CSRD, DPEF, TCFD) et à diminuer leurs émissions de 10 à 25 % en 12 à 18 mois. Elle remplace les tableurs manuels par un registre carbone continuellement mis à jour.
Données nécessaires
Historical energy bills, supplier invoices or spend data, business travel records, and logistics/freight data covering at least 12 months.
Systèmes requis
- erp
- accounting
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Assign a dedicated sustainability data owner who coordinates data collection across procurement, facilities, and HR.
- Start with Scope 1 and 2 before tackling Scope 3 to build confidence and data hygiene incrementally.
- Integrate directly with ERP and accounting systems to automate data ingestion rather than relying on manual uploads.
- Validate emission factors against recognised databases (ADEME, Ecoinvent) and update them at least annually.
Comment ça rate
- Incomplete or inconsistent supply chain data makes Scope 3 calculations unreliable and misleading.
- Lack of ownership across business units means data feeds are never kept current after launch.
- Emission factor databases used are outdated or geographically mismatched, producing inaccurate results.
- Regulatory misalignment — tool built for one framework (e.g., GHG Protocol) does not satisfy local CSRD reporting requirements.
Quand NE PAS faire ça
Don't deploy this if your organization cannot yet provide structured, consistent data from at least energy and procurement systems — the output will be too unreliable to act on and may create compliance risk.
Fournisseurs à considérer
Sources
Ce cas d'usage fait partie d'un catalogue Data & IA construit à partir de 50+ programmes de transformation en entreprise. Lancez le diagnostic gratuit pour voir comment il se classe dans votre contexte.