Clarity AI : les fournisseurs de données traditionnels affichent des écarts de plus de 20 % concernant 13 % des données relatives aux émissions directes

Au sein d'un échantillon regroupant plus de 30 000 points de données émanant de trois grands fournisseurs de données, des divergences ont été constatées dans plus de 40 % des cas.

NEW YORK CITY--(BUSINESS WIRE)--Clarity AI, la principale plateforme technologique au service de la durabilité, annonce aujourd'hui que parmi les 6 500 entreprises publiques qui publient leurs émissions directes, les principaux fournisseurs de données présentent des écarts dans les données déclarées à hauteur de 42 %, à savoir une différence de plus de 1 %. Si l'on augmente le seuil de divergence à plus de 20 %, les principaux producteurs de données affichent des divergences sur un point de données sur huit.

"Ces écarts considérables portant sur 13 % des données sont susceptibles de faire varier l'empreinte carbone d'un fonds climatique de plus de 20 % à la hausse ou à la baisse et mettent en évidence les véritables défis auxquels les investisseurs sont confrontés au moment de choisir un fournisseur de données", a déclaré Patricia Pina, responsable de la recherche et de l'innovation produit chez Clarity AI. "La fiabilité des données est un élément central de notre activité, et nous sommes convaincus des avantages considérables que présente l'utilisation d'une technologie avancée pour garantir la qualité des données."

Clarity AI a recensé trois problématiques rencontrées par les fournisseurs traditionnels de données dans le cadre de la collecte des informations :

1. L'erreur humaine : les erreurs humaines représentent près de 80 % des erreurs constatées. Elles varient de par leur nature, mais comprennent notamment : l'ajout incorrect de valeurs de catégories, une interprétation erronée des détails du rapport et des unités de mesure inexactes (par exemple, des tonnes par rapport à des gigatonnes).
2. Incohérence des périmètres de déclaration : les fournisseurs de données appliquent des périmètres (à savoir des critères déterminant quelles entités du groupe doivent être incluses ou non, comment traiter les coentreprises et les investissements, etc.) incohérents
3. Déclarations incomplètes : les entreprises publient des déclarations incomplètes qui ne mentionnent pas les émissions pertinentes (par exemple, les catégories du Scope 3, les régions/bureaux, les secteurs d'activité)

"Clarity AI s'appuie sur la technologie et les données pour garantir la fiabilité. Dans un premier temps, nous sélectionnons un ensemble de données solides concernant la durabilité, lesquelles sont soumises à des contrôles de qualité rigoureux. Ensuite, un modèle d'apprentissage machine éprouvé, calibré et validé par des experts nous permet de sélectionner les points de données les plus fiables et de filtrer les données non fiables", ajoute Ron Potok, responsable de la science des données chez Clarity AI. "La flexibilité d'un modèle d'apprentissage machine permet d'établir des relations bien plus complexes entre la fiabilité d'un point de données et ses caractéristiques. Le modèle analyse les données sous tous les angles et à chaque niveau de granularité, améliorant ainsi ses performances."

Une technologie avancée telle que l'apprentissage machine est le seul moyen évolutif et efficace pour créer des données nettes et fiables auxquelles les investisseurs peuvent se fier. Clarity AI a créé des algorithmes d'apprentissage machine à la pointe de la technologie, en tirant parti des contributions des experts en durabilité. Nous sommes le seul fournisseur de technologies de durabilité sur le marché à disposer d'un algorithme sophistiqué d'apprentissage machine fiable. En outre, les algorithmes et les modèles s'améliorent au fil du temps, grâce aux contributions des experts en technologie de pointe. Lorsqu'un point de données est considéré comme non fiable, il est en effet soumis à un examen externe (c'est-à-dire à l'équipe d'experts) et corrigé le cas échéant. Ensuite, ces données sont réintégrées dans le système et continuent à former et à améliorer le modèle dans un cycle vertueux.

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À propos de Clarity AI

Clarity AI est une plateforme technologique au service de la durabilité qui utilise l’apprentissage machine et les métadonnées pour fournir des perspectives environnementales et sociales aux investisseurs, organisations et consommateurs. En août 2022, la plateforme de Clarity AI analysait plus de 50 000 entreprises, 320 000 fonds, dans 198 pays et 188 autorités locales, soit entre 2 et 13 fois plus que tout autre acteur sectoriel. La société fournit des données et des analyses pour les investissements, la recherche d’entreprise, la mise en comparaison, l’e-commerce grand public et le reporting. Clarity AI dispose de bureaux en Amérique du Nord, en Europe et au Moyen-Orient, et son réseau de clients gère des dizaines de trillions en actifs. clarity.ai

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