Solutions de durabilité et réduction carbone

Les organisations font face à une pression croissante pour réduire leurs émissions de carbone et se conformer aux réglementations. L’analytique prédictive offre une solution, permettant aux entreprises de réduire leur consommation énergétique de 12 à 15 % et leurs émissions jusqu’à 40 %. Les bénéfices clés incluent :

• Coûts réduits : les outils prédictifs permettent d’économiser des millions chaque année (par exemple 3,2 M$ pour une entreprise pétrochimique).
• Suivi précis des émissions : les systèmes assistés par l’IA améliorent la précision des données jusqu’à 87 %, réduisant les erreurs liées aux méthodes manuelles.
• Efficacité opérationnelle : le suivi proactif prolonge la durée de vie des équipements et réduit les temps d’arrêt de 25 à 30 %.
• Conformité réglementaire : le reporting automatisé simplifie le respect des exigences ESG et européennes.

Défis actuels de la gestion d’actifs

Alors que de plus en plus d’organisations se tournent vers la gestion prédictive des actifs, il est important d’aborder les défis auxquels elles font face. Par exemple, seules 9 % des entreprises mesurent pleinement leurs émissions [2].

Répondre aux exigences de réduction carbone

Les attentes des investisseurs et le durcissement des réglementations poussent les entreprises à réduire leurs émissions. En juin 2021, 457 investisseurs, gérant plus de 41 000 milliards de dollars d’actifs, ont signé la Global Investor Statement on Climate Crisis [1].

Les défis clés incluent :

• Naviguer des exigences réglementaires plus strictes
• Fournir un reporting ESG clair pour répondre aux attentes des investisseurs
• Équilibrer la réduction des émissions avec les objectifs opérationnels
• Montrer des progrès qui satisfont les parties prenantes

Ces pressions sont aggravées par des pratiques de données obsolètes, ce qui complique la réponse des entreprises à ces exigences.

Gérer les données carbone

Les études révèlent que 81 % des entreprises omettent certaines émissions internes, 66 % ne parviennent pas à rapporter leurs émissions externes, et 86 % utilisent encore des tableurs manuels [2].

« Quand les entreprises ne parviennent pas à comprendre leur niveau d’émissions de référence, comment peuvent-elles espérer suivre leurs émissions et fixer les bons objectifs ? »

• Sylvain Duranton, Global Leader de BCG GAMMA [2]

Les erreurs dans les données d’émissions peuvent atteindre 30 à 40 % [2], démontrant le besoin de solutions plus robustes et fondées sur les données.

Aller au-delà des méthodes réactives

S’appuyer sur des méthodes réactives comme la collecte manuelle de données et le reporting post-événement retarde les enseignements et limite l’impact. De nombreuses entreprises se concentrent sur l’amélioration de leurs scores ESG sans relier ces efforts à une création de valeur réelle [3].

Ces lacunes mettent en lumière le potentiel des outils d’IA, qui peuvent réduire les émissions jusqu’à 40 %. Comme l’explique Charlotte Degot :

« Les nouveaux outils assistés par l’IA peuvent jouer un rôle crucial pour amener les entreprises au niveau supérieur en matière de mesure et de reporting, et in fine, à des réductions significatives. En réalité, notre expérience montre que l’IA peut permettre directement de réduire les émissions des entreprises jusqu’à 40 % en identifiant les meilleures initiatives, en suivant les résultats et en optimisant les opérations de l’entreprise. » [2]

Pour réussir, les entreprises doivent aller au-delà de la conformité et adopter des approches prédictives et fondées sur les données qui réduisent les émissions et améliorent les opérations.

Utiliser l’analytique prédictive pour la réduction carbone

L’analytique prédictive change la façon dont les entreprises gèrent leurs émissions, leur permettant d’identifier et de traiter en amont les points chauds carbone. Cette méthode fondée sur les données transforme la manière dont les entreprises mènent leurs efforts de réduction carbone en permettant des stratégies proactives.

Modèles prédictifs pour le contrôle des émissions

Les modèles prédictifs utilisent les données historiques d’émissions, les variables opérationnelles et les facteurs environnementaux pour prévoir les tendances futures. Ces modèles permettent aux organisations de :

• Prédire les émissions avec une précision allant jusqu’à 87 %
• Identifier les périodes de stress environnemental
• Simuler différents scénarios opérationnels pour prendre des décisions informées

Par exemple, une entreprise pétrolière et gazière européenne a adopté un système de prédiction et d’action basé sur le machine learning, avec les résultats suivants :

• Réduction des émissions de carbone de 1 à 1,5 %, soit 3 500 à 5 500 tonnes par an
• Économies entre 5 et 10 millions de dollars
• Taux de réussite de 80 % dans l’identification des anomalies d’émissions [4]

Ces capacités mettent en évidence la différence marquée entre les méthodes prédictives et les approches manuelles traditionnelles.

Méthodes fondées sur les données vs méthodes manuelles

Les bénéfices de l’analytique prédictive deviennent évidents en comparaison des anciennes méthodes manuelles :

Un fabricant sidérurgique mondial illustre ces avantages. En utilisant des contrôles de processus basés sur l’IA, il collecte des milliards de points de données issus de milliers de capteurs. Ce système permet un suivi énergétique précis et une réduction des déchets, aboutissant à :

• Une réduction annuelle de 230 000 tonnes de CO₂
• Une baisse de 3 % des émissions totales de carbone
• Des économies de coûts d’environ 40 millions de dollars [4]

Ce niveau de précision ne réduit pas seulement les émissions, il soutient aussi une meilleure gestion des actifs à long terme.

Pour maintenir des systèmes efficaces, les organisations doivent se concentrer sur une gestion structurée des données et des mises à jour régulières. Les étapes clés incluent :

• Installer des compteurs intelligents pour un suivi énergétique précis
• Utiliser des plateformes d’analyse de données avancées pour des enseignements plus fins
• Suivre la performance via des tableaux de bord en temps réel et mettre à jour régulièrement les modèles prédictifs

Les recherches suggèrent que l’intégration de l’IA dans les démarches de durabilité de l’entreprise pourrait libérer entre 1 300 et 2 600 milliards de dollars de valeur grâce à des revenus additionnels et des économies de coûts d’ici 2030 [4].

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Les fonctionnalités clés d’Oxand

Oxand propose une gamme d’outils conçus pour rendre l’analytique prédictive concrète et actionnable.

Planification du cycle de vie des actifs

Les outils d’Oxand aident à intégrer les objectifs de durabilité dans la planification opérationnelle. Ils se concentrent sur trois axes principaux :

Ces outils garantissent que chaque décision est évaluée selon ses résultats mesurables.

Des résultats concrets dans tous les secteurs

Résultats pour les équipes patrimoine

Les équipes de gestion patrimoniale constatent des gains mesurables grâce à l’analytique prédictive. Par exemple, la maintenance prédictive a démontré une réduction des coûts de 25 à 30 %. C’est un enjeu majeur lorsqu’on considère que les arrêts non planifiés coûtent aux entreprises environ 50 milliards de dollars chaque année [8].

Résultats pour les équipes ESG

Une fois les opérations des équipes patrimoine améliorées, les équipes ESG bénéficient de l’automatisation du reporting de durabilité grâce à l’analytique prédictive. Voici ce qu’elles y gagnent :

• Économies de coûts : atteindre au moins une réduction de 5 % des coûts totaux installés [9].
• Confiance des consommateurs : près de la moitié (46 %) des consommateurs préfèrent les produits durables et sont prêts à payer 9,7 % de plus pour eux [11].
• Confiance des investisseurs : 77 % des investisseurs mondiaux recherchent activement des opportunités d’investissement durable [11].

Ces améliorations aident non seulement la conformité réglementaire, mais renforcent aussi la confiance des parties prenantes [10].

Résultats pour les dirigeants

Les équipes dirigeantes vont plus loin en utilisant les enseignements issus des données pour orienter des investissements stratégiques et durables. Mikako Suzuki, Corporate Officer de Ricoh en charge de l’ESG et de la gestion des risques, souligne ce point :

« Le changement climatique est l’un des défis les plus inévitables et les plus pressants auxquels le monde fait face. L’engagement de Ricoh vers zéro émission de GES pour les Scopes 1 et 2 d’ici 2040, ainsi que le renforcement de nos efforts de réduction du Scope 3, ne concernent pas seulement l’accélération de notre propre trajectoire de durabilité. » [13]

Grâce aux stratégies fondées sur les données, les dirigeants peuvent :

• Prendre des décisions d’investissement plus intelligentes fondées sur des indicateurs de durabilité.
• Démontrer des progrès clairs vers les objectifs de réduction carbone.
• Renforcer les relations avec les parties prenantes grâce à un reporting transparent.

De plus, les organisations utilisent des simulations de scénarios pour évaluer les impacts environnementaux, ce qui les aide à prendre de meilleures décisions en matière de gestion du cycle de vie des actifs [12].

Étapes du reporting de conformité

Le tableau de bord d’analytique prédictive d’Oxand offre un processus rationalisé pour traiter la conformité :

• Évaluation du portefeuille d’actifs Évaluez la performance énergétique de votre portefeuille pour établir des niveaux de référence et identifier les zones nécessitant des améliorations.
• Suivi de la performance Suivez en continu la consommation énergétique et les émissions. Le système signale les bâtiments qui ne respectent pas les standards minimums, permettant des interventions rapides.
• Planification stratégique Utilisez les enseignements prédictifs pour planifier les mises à niveau d’équipements, intégrer les énergies renouvelables, et mener des rénovations à haute efficacité énergétique.
• Génération de documentation Créez automatiquement des documents de conformité dans des formats lisibles par machine, alignés sur les standards ESEF [15].

« Il est essentiel que les États membres démontrent un engagement clair et prennent des mesures concrètes dans leur planification à long terme. Cela inclut de faciliter l’accès aux outils financiers, de montrer aux investisseurs que les rénovations d’efficacité énergétique sont priorisées, et de permettre aux autorités publiques d’investir dans des bâtiments performants » [14].

Suivre les progrès

Le suivi des progrès garantit que les efforts de durabilité se traduisent en résultats mesurables, en combinant les enseignements prédictifs avec les principales fonctionnalités opérationnelles.

Définir les indicateurs de succès

Il est essentiel d’aligner les KPI à la fois sur l’impact environnemental et les objectifs business. Pour les émissions, standardisez les mesures en utilisant le CO2e [16].

Définir clairement ces indicateurs permet un suivi précis et cohérent au fil du temps.

Mesurer les résultats

La collecte et l’analyse des données doivent suivre une approche structurée, soutenue par l’analytique prédictive. Les outils modernes peuvent automatiser la collecte et l’analyse des données sur plusieurs actifs, rendant le processus plus efficace.

Les étapes clés incluent :

• Établir des niveaux de référence
• Documenter les méthodes
• Valider régulièrement les données
• Suivre les améliorations au fil du temps

Rendre compte aux parties prenantes

Une collecte de données précise est le fondement d’un reporting transparent. Le standard de la Global Reporting Initiative (GRI), adopté par 73 % des 250 plus grandes entreprises mondiales, offre un cadre fiable pour le reporting de durabilité [17].

Pour communiquer efficacement les progrès :

• Adaptez les rapports aux besoins des différentes audiences.
• Utilisez des visuels clairs pour rendre les données plus accessibles.
• Fournissez des mises à jour sur une base trimestrielle.

Les outils d’analytique prédictive peuvent également générer une documentation prête pour la conformité dans des formats lisibles par machine, contribuant à garantir à la fois précision et transparence dans les communications aux parties prenantes.

Conclusion

Les organisations utilisent de plus en plus des stratégies fondées sur les données pour minimiser leur impact environnemental tout en maintenant leur efficacité. Des outils comme l’analytique prédictive avancée et le reporting automatisé simplifient des enjeux complexes, en les transformant en résultats mesurables.

Les résultats parlent d’eux-mêmes. Prenons l’exemple du système ORION d’UPS : il permet d’économiser 10 millions de gallons de carburant chaque année et de réduire les émissions de carbone de 100 000 tonnes métriques. C’est l’équivalent de retirer plus de 20 000 voitures de la route chaque année [19].

Les outils prédictifs offrent des avantages clairs, notamment :

• Réduire les coûts de maintenance de 10 à 15 % grâce à une optimisation fondée sur le risque
• Produire des rapports de durabilité prêts pour l’audit et conformes aux réglementations
• Transformer les données environnementales en enseignements actionnables pour les décideurs

Les leaders du secteur en constatent déjà l’impact :

« Nous sommes très enthousiastes à l’idée d’utiliser ces rapports pour continuer à réduire l’empreinte carbone de notre entreprise et augmenter les émissions évitées grâce à nos produits. Nous sommes également enthousiastes à l’idée de mieux communiquer ce travail important à l’ensemble de nos parties prenantes » [18].

L’avenir de la gestion durable des actifs combine l’expertise humaine et les technologies prédictives. En adoptant des solutions intelligentes et fondées sur les données, les organisations peuvent atteindre leurs objectifs environnementaux tout en excellant sur le plan opérationnel et en restant conformes aux réglementations. Avec 91 % des entreprises reconnaissant l’importance des décisions fondées sur les données [20], ces outils sont essentiels pour réussir à la fois sur le plan environnemental et business.

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