La comptabilit¨¦ carbone repose sur des donn¨¦es sous-jacentes de haute qualit¨¦. Cependant, avant que les donn¨¦es sources puissent alimenter un inventaire de gaz ¨¤ effet de serre, elles n¨¦cessitent souvent une pr¨¦paration importante.
Les informations dont les organisations ont besoin sont dispers¨¦es dans des factures d'¨¦nergie, des syst¨¨mes d'approvisionnement, des donn¨¦es de voyage, des fichiers fournisseurs, des syst¨¨mes op¨¦rationnels et des feuilles de calcul con?ues pour des usages m¨¦tier totalement diff¨¦rents. Elles arrivent rarement structur¨¦es de mani¨¨re ¨¤ lancer imm¨¦diatement le processus de comptabilit¨¦ carbone.
Par cons¨¦quent, les ¨¦quipes d¨¦veloppement durable consacrent souvent un temps consid¨¦rable ¨¤ normaliser les fichiers, mapper les champs, r¨¦soudre les probl¨¨mes de qualit¨¦ des donn¨¦es et traduire les donn¨¦es op¨¦rationnelles dans la structure requise pour les calculs d'¨¦missions.
Aujourd'hui, nous lan?ons 91¶¶Òõ Data Agent, une nouvelle exp¨¦rience bas¨¦e sur des agents au sein de la plateforme 91¶¶Òõ, con?ue pour rendre ce flux de travail plus efficace.
Plut?t que de restructurer manuellement les donn¨¦es avant de les importer dans la plateforme, les ¨¦quipes peuvent int¨¦grer leurs donn¨¦es sources directement dans 91¶¶Òõ et utiliser des recommandations assist¨¦es par IA pour interpr¨¦ter le fichier, mapper les champs, signaler les probl¨¨mes potentiels et pr¨¦parer les donn¨¦es pour le calcul.
L'objectif est de faciliter le passage des donn¨¦es m¨¦tier brutes ¨¤ un ensemble de donn¨¦es structur¨¦ et v¨¦rifiable pour la comptabilit¨¦ carbone, tout en r¨¦duisant la pr¨¦paration manuelle.
Les donn¨¦es sources ne sont que rarement pr¨ºtes dans un mod¨¨le de comptabilit¨¦ carbone
Les mod¨¨les standardis¨¦s sont utiles pour assurer la coh¨¦rence. Mais les donn¨¦es g¨¦n¨¦r¨¦es au sein d'une entreprise suivent rarement une structure unique.
Un extrait d'approvisionnement peut contenir des milliers de transactions. Les donn¨¦es ¨¦nerg¨¦tiques peuvent ¨ºtre organis¨¦es diff¨¦remment selon les sites ou les zones g¨¦ographiques. Les noms des fournisseurs peuvent varier d'un syst¨¨me ¨¤ l'autre. Les unit¨¦s, les formats de date et les structures de champs peuvent ¨¦galement diff¨¦rer.
Jusqu'¨¤ pr¨¦sent, les ¨¦quipes d¨¦veloppement durable devaient r¨¦soudre ces diff¨¦rences avant que les donn¨¦es ne puissent int¨¦grer le flux de travail de comptabilit¨¦ carbone.
91¶¶Òõ Data Agent est con?u pour prendre en charge ce travail directement dans 91¶¶Òõ.
Lorsqu'une donn¨¦e source est import¨¦e, la plateforme peut recommander la structure de donn¨¦es appropri¨¦e et sugg¨¦rer comment mapper les colonnes sources vers les champs de la plateforme 91¶¶Òõ. Les utilisateurs peuvent ensuite examiner, modifier et approuver ces recommandations avant la soumission.
Ce flux de travail assist¨¦ par agent peut ¨¦galement mettre en ¨¦vidence des probl¨¨mes potentiels de qualit¨¦ des donn¨¦es, tels que des unit¨¦s incoh¨¦rentes ou des dates ne correspondant pas ¨¤ la p¨¦riode de reporting pr¨¦vue, afin qu'ils puissent ¨ºtre corrig¨¦s avant que les donn¨¦es ne soient int¨¦gr¨¦es ¨¤ l'inventaire.
Cela permet aux ¨¦quipes de passer moins de temps ¨¤ restructurer manuellement les fichiers et davantage de temps ¨¤ examiner les hypoth¨¨ses et les d¨¦cisions qui peuvent influencer la qualit¨¦ de l'inventaire final.
Pr¨¦paration assist¨¦e par IA, avec r¨¦vision humaine et auditabilit¨¦ int¨¦gr¨¦es
La pr¨¦paration des donn¨¦es pour la comptabilit¨¦ carbone n'est pas qu'un simple exercice technique ou math¨¦matique. Elle n¨¦cessite souvent un jugement humain.
Le traitement appropri¨¦ d'un champ de donn¨¦es peut d¨¦pendre de la p¨¦riode de reporting, du syst¨¨me source, du p¨¦rim¨¨tre organisationnel ou de la m¨¦thodologie de calcul pr¨¦vue. Ces d¨¦cisions doivent ¨¦galement rester transparentes et v¨¦rifiables.
91¶¶Òõ Data Agent est con?u pour aider ¨¤ prendre ces d¨¦cisions tout en laissant aux utilisateurs le contr?le du traitement final. Les utilisateurs peuvent fournir un contexte pertinent sur les donn¨¦es sources, examiner les recommandations de mappage g¨¦n¨¦r¨¦es par l'IA, ajuster les champs sugg¨¦r¨¦s et approuver la r¨¦solution des probl¨¨mes identifi¨¦s avant la soumission des donn¨¦es.
Un journal de d¨¦cision t¨¦l¨¦chargeable enregistre les recommandations assist¨¦es par l'IA effectu¨¦es au cours du flux de travail, offrant un historique plus clair de la pr¨¦paration des donn¨¦es sources. Pour les organisations g¨¦rant des inventaires r¨¦currents, cette documentation peut ¨¦galement aider ¨¤ maintenir la coh¨¦rence d'un cycle de reporting ¨¤ l'autre.
Cela devient particuli¨¨rement utile pour les ensembles de donn¨¦es complexes, tels que ceux relatifs aux biens et services achet¨¦s. Un seul fichier d'approvisionnement peut contenir des milliers de transactions, des noms de fournisseurs incoh¨¦rents, diff¨¦rentes structures de classification et des enregistrements n¨¦cessitant un traitement distinct pour la comptabilit¨¦ des ¨¦missions. 91¶¶Òõ Data Agent aide les ¨¦quipes ¨¤ r¨¦soudre ces probl¨¨mes de donn¨¦es au sein de la plateforme, tout en pr¨¦servant le contexte et les d¨¦cisions ayant men¨¦ ¨¤ la pr¨¦paration des donn¨¦es.?
Mettre les agents au travail dans les flux de travail de durabilit¨¦
91¶¶Òõ Data Agent fait partie d'une suite croissante d'agents con?us pour prendre en charge davantage de t?ches dans les flux de travail de durabilit¨¦ et de comptabilit¨¦ carbone.
Il fonctionne aux c?t¨¦s de 91¶¶Òõ Sustainability Agent, anciennement 91¶¶Òõ Copilot, un assistant ¨¤ la demande bas¨¦ sur GPT qui aide les utilisateurs ¨¤ obtenir des r¨¦ponses sur la plateforme 91¶¶Òõ et ¨¤ tirer parti de l'expertise en mati¨¨re de durabilit¨¦ et de comptabilit¨¦ carbone.?
Et la suite continue de s'agrandir. Nous d¨¦veloppons de nouveaux agents pour soutenir le reporting de durabilit¨¦ complet et l'empreinte carbone des produits (PCF), int¨¦grant l'IA agentique dans une plus grande partie du travail que les ¨¦quipes de durabilit¨¦ g¨¨rent au quotidien.
