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Transformation IA · RSE & développement durable

Tracez le cycle de vie de vos données avec l'IA · RSE & développement durable

Data lineage dans la RSE et le développement durable : Atlas relie l'ambition de la direction aux contraintes du terrain, du prototype au passage à l'échelle.

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.

Notre dispositif

Mettre le data lineage par l'IA en production

Nous ancrons le data lineage par l'IA dans la réalité de la RSE et le développement durable : vos systèmes, vos référentiels et vos obligations réglementaires, sans dépendance à un éditeur.

Traçabilité automatique du flux des données

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

Visualisation des dépendances entre systèmes

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

Analyse d'impact en cas de changement

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Renforcement de la conformité et de l'auditabilité

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

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de le data lineage par l'IA 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.

100%
de traçabilité des flux critiques
×3,5
ROI médian à 12 mois
−25%
de coûts opérationnels
+30%
de productivité
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Il permet de savoir d'où vient une donnée et comment elle a été transformée, ce qui est essentiel pour la confiance et la conformité.

Oui, l'analyse d'impact aide à anticiper les conséquences d'une modification sur les données en aval.

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 le data lineage par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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Un premier échange pour transformer le data lineage par l'IA pour la RSE et le développement durable en résultats mesurables.

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