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Process IA · RSE & développement durable

Fiabilisez la qualité de vos données avec l'IA · RSE & développement durable

Qualité des données 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

Qualité des données — concrètement

Nous ancrons la qualité des données 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.

Détection automatique des données incohérentes

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

Identification des doublons et valeurs manquantes

Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.

Suggestions de correction automatisées

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Suivi continu d'indicateurs de qualité

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Notre méthode

Une trajectoire claire, mesurable à chaque étape.

01 — Aligner

Relier la qualité des données par l'IA pour la RSE et le développement durable aux objectifs de la direction et aux contraintes du terrain.

02 — Prouver

Un cas pilote évalué sur données réelles, avec critères de succès définis d'avance.

03 — Sécuriser & industrialiser

Passage en production robuste : qualité, sécurité, conformité AI Act, monitoring.

04 — Pérenniser

Mesure de la valeur, amélioration continue et transfert de compétences.

+40%
de fiabilité des données
−50%
de tâches manuelles
×3,5
ROI médian à 12 mois
−40%
de temps de traitement
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Elle propose des corrections, qui peuvent être appliquées automatiquement ou validées selon votre niveau d'exigence.

Sur tout type de données structurées, des référentiels clients aux données produits ou transactionnelles.

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 qualité des données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

Parlons de la qualité des données par l'IA.

Un échange de 30 minutes pour cadrer la qualité des données par l'IA pour la RSE et le développement durable et chiffrer la valeur atteignable.

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