Optimiser la collecte des données pour le reporting environnemental


Les entreprises de plus de 500 employés ou qui réalisent plus de 100 M€ de chiffre d’affaires ont l’obligation de fournir un rapport RSE annuel. Si la collecte des données sociales est prévue et couverte par les logiciels RH, celle des données environnementales est plus complexe et souvent très chronophage. 

Les plus grandes entreprises disposent d’un logiciel RSE dédié, connecté au SI de l’entreprise et utilisé par tous les collaborateurs concernés. Cependant, les grosses PME et les ETI ne sont pas souvent outillées. Résultat : elles échangent des fichiers Excel lourds et complexes pour collecter les données environnementales. Comment optimiser cette collecte de données RSE sans outil dédié ? Éléments de réponse dans notre nouvel article.

La difficile collecte des données environnementales

reporting environnementalPour établir un rapport RSE fiable et pertinent, il est indispensable de collecter les bonnes données. Pour cela, il faut les récupérer à la source : auprès des différents bureaux, filiales, entités, magasins… d’une entreprise. Quand ces implantations sont éparpillées aux quatre coins du monde, cela entraîne des problématiques de formats, d’hétérogénéité des data, de granularité ou de périodicité.

Les données collectées sont multiples et diffèrent selon l’activité de l’entreprise : volumes d’eaux usées, consommation énergétique, émissions diverses, volumes de déchets recyclés, équivalent empreinte carbone, moyens de déplacement des collaborateurs, part d’énergie propre… On atteint vite des centaines de milliers de données, et ce nombre augmente chaque année. Difficile dans ces conditions d’assurer une restitution conforme et de qualité sans outil dédié. C’est pourtant ce qu’on demande aux responsables RSE.

Le recours à Excel devient alors incontournable. Néanmoins, cela n’empêche pas chaque entité ou chaque filiale d’utiliser ses propres processus, altérant la qualité finale de la restitution, et posant un problème de centralisation des données (ou shadow IT). De plus, les copier-coller, les échanges de fichiers par mail, le contrôle manuel des données remontées… altèrent la fiabilité de cette collecte.

À titre d’exemple, nous vous invitons à découvrir le cas d’usage “Établir un rapport RSE à partir des données environnementales issues de plusieurs centaines de sites”

Comment restituer et présenter ces données environnementales ?

Au-delà de la collecte des données RSE, l’enjeu est de les rendre compréhensibles, accessibles et harmonieuses. Il convient donc de définir les audiences cibles du rapport (internes et externes), les objectifs prioritaires, ainsi que les indicateurs indispensables. Ces derniers seront influencés par les réglementations, le secteur d’activité ainsi que la réputation de l’entreprise et ses objectifs de communication.

Au-delà de l’aspect réglementaire, les rapports RSE permettent aussi de communiquer en interne et externe sur l’impact social, environnemental et économique de l’entreprise. Pour que le bilan RSE soit pertinent et ait une véritable portée, il est important de bien choisir le format de restitution pour le rendre attractif et compréhensible.

Sans outil dédié à la RSE, la consolidation de centaines de fichiers Excel est donc clé pour générer un rapport clair, fiable et interprétable. Or, cette étape est chronophage pour les équipes chargées de la collecte et de la consolidation des éléments RSE.

Un workflow de collecte et de validation des données RSE

collecte données environnementalesPour pallier toutes ces problématiques, de la collecte à la restitution des données, en passant par leur validation à différents niveaux, la mise en place d’un workflow est un véritable atout. Il automatise la collecte au maximum, fait gagner du temps aux équipes RSE, et apporte une fiabilité des données.

Aujourd’hui, avec les fichiers Excel, il est certes possible de verrouiller des cellules, de mettre en place des macros… Mais cela ne suffit pas : rien ne garantit la fiabilité des données. Et en fin de compte, il sera vain de consolider des données qui ne sont pas cohérentes, aux formats hétérogènes, et parfois complètement erronées.

Des contrôles et des validations sont donc nécessaires pour s’assurer que les data RSE collectées sont de qualité, intelligibles et exploitables.

Cette étape de validation est clé, mais est également source de perte de temps.

La mise en place d’un outil tel que Gathering Tools structure les processus Excel déjà en place, et permet d’intégrer ces étapes de contrôle et de validation lors de la collecte. À l’arrivée, ces workflows procurent des gains de temps (relance automatique en cas de non-réponse, paramétrages de contrôles de cohérences, reprise de l’existant Excel), de qualité (verrouillage des cellules, accès réglementé, contrôles de cohérence) et de fiabilité (consolidation en quelques clics, suppression des copier-coller, protection des fichiers par mots de passe…). Ils permettent aussi des validations à des niveaux intermédiaires (pays, entité, filiale…), ajustés à l’organisation et l’activité de l’entreprise. Un véritable atout pour les responsables RSE, qui gagneront en contrôle sur les données environnementales.