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Transformation IA · RSE & développement durable

Construire une base de connaissances support augmentée par l'IA · RSE & développement durable

Réussir la base de connaissances support augmentée dans la RSE et le développement durable suppose plus qu'un modèle performant : des données, une gouvernance et l'adhésion des équipes. Atlas adresse les quatre.

Enjeux IA · RSE & développement durable

L'IA au service de la RSE et le développement durable

La RSE doit collecter et fiabiliser des données extra-financières dispersées pour répondre à des exigences réglementaires renforcées (CSRD). L'IA structure ce reporting et éclaire les leviers de réduction d'empreinte les plus efficaces.

  • Collecte et consolidation automatisées des données extra-financières (CSRD)
  • Calcul et suivi du bilan carbone sur les scopes 1, 2 et 3
  • Analyse des risques ESG dans la chaîne de valeur et chez les fournisseurs
  • Identification et simulation des leviers de réduction d'empreinte environnementale

L'automatisation du reporting extra-financier réduit l'effort de collecte CSRD de 30 à 50% tout en améliorant la traçabilité.

En pratique

Notre dispositif pour la base de connaissances support augmentée

Atlas mesure la base de connaissances support augmentée à sa valeur captée en production dans la RSE et le développement durable — gain de temps, qualité, coûts — pas au nombre de démonstrateurs.

Structuration des contenus support existants

Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.

Recherche en langage naturel dans la base

Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.

Détection des contenus obsolètes ou manquants

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Suggestions d'articles à partir des tickets récurrents

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la base de connaissances support augmentée pour la RSE et le développement durable, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

+45%
de réponses trouvées du premier coup
−40%
de temps de traitement
100%
conforme AI Act
98%
de fiabilité visée
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Non, l'IA s'appuie sur vos contenus existants et identifie progressivement les manques à combler.

Les contenus obsolètes sont signalés et les questions sans réponse remontées, ce qui alimente un cycle d'enrichissement continu.

La RSE doit collecter et fiabiliser des données extra-financières dispersées pour répondre à des exigences réglementaires renforcées (CSRD). L'IA structure ce reporting et éclaire les leviers de réduction d'empreinte les plus efficaces. Sur la base de connaissances support augmentée, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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