Comment les petites et moyennes entreprises appliquent-elles l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG ?

(Dan Tri) - Les PME rencontrent de nombreuses difficultés lorsqu'elles appliquent l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG, mais selon les experts, il s'agit toujours d'un outil permettant aux PME de créer des avantages concurrentiels à long terme dans l'environnement commercial mondial.

Face à l'essor de la transformation numérique et du développement durable, l'intelligence artificielle (IA) est considérée comme un outil précieux pour aider les entreprises à gérer et à mettre en œuvre les critères ESG (environnement, société et gouvernance). Cependant, pour les petites et moyennes entreprises (PME), l'accès à l'IA et son application restent encore semés d'embûches.

Défis rencontrés par les PME lors de l'application de l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG

Le professeur Mac Quoc Anh, vice-président et secrétaire général de l'Association des petites et moyennes entreprises de Hanoï, directeur de l'Institut d' économie et de développement des entreprises, a souligné que le défi spécifique des PME vietnamiennes réside dans le manque de personnel possédant des connaissances en matière d'ESG et d'IA, en particulier pour les entreprises locales situées dans des zones reculées où l'accès à l'information ou aux technologies modernes est limité.

Un autre défi réside dans l'attentisme, le manque de proactivité. Concrètement, les entreprises attendent souvent les demandes de leurs partenaires étrangers avant de mettre en œuvre des critères ESG, au lieu de développer proactivement des systèmes internes. « Les entreprises manquent également d'une plateforme pour partager les données ESG au sein des chaînes d'approvisionnement nationales, ce qui complique la tâche des PME pour présenter des indicateurs environnementaux et sociaux transparents et complets », a-t-il déclaré.

D'après lui, le coût demeure le principal obstacle qui freine la plupart des PME dans l'intégration de l'IA à leurs pratiques ESG. L'investissement initial dans les technologies d'IA est élevé : logiciels, infrastructure cloud, systèmes de données ESG… « Quant à la formation du personnel et à la maintenance, il est difficile pour les PME de constituer une équipe interne d'experts en IA ou en ESG. L'externalisation est également onéreuse, généralement entre 1 500 et 3 000 USD par mois et par personne », a-t-il précisé.

En ce qui concerne le coût de la collecte des données ESG, le Scope 3 (émissions indirectes de la chaîne d'approvisionnement) est particulièrement difficile à mesurer, représentant 75 % des émissions totales mais dépendant des données des fournisseurs - un élément sur lequel les PME ont peu de contrôle.

La technologie de l'IA permet de retracer l'origine des données environnementales (Photo : FreePik).

Par ailleurs, M. Mac Quoc Anh a indiqué que les PME manquent de compétences spécialisées en IA et en ESG, et que ce manque est préoccupant. « Les entreprises manquent de personnel polyvalent. Les experts maîtrisant à la fois l'IA et l'ESG sont très rares. La plupart des PME doivent dissocier ces deux domaines, ce qui engendre un manque de cohérence stratégique », a-t-il déclaré.

Il a également fait remarquer que les PME ne disposent souvent pas d'experts capables de convertir les données relatives aux émissions, à la consommation d'énergie, à l'eau, etc., en rapports ESG conformes aux normes internationales.

M. Mac Quoc Anh a souligné qu'en réalité, de nombreuses PME restent hésitantes ou considèrent l'IA comme un « jeu d'adultes ». La plupart des études de cas les plus connues proviennent de grandes entreprises telles qu'Unilever, Microsoft, IKEA…  

Quels résultats les applications d'IA permettront-elles d'obtenir dans la mise en œuvre des critères ESG ?

Selon une enquête menée en 2024 par la Fédération vietnamienne du commerce et de l'industrie , seulement 14 % environ des PME interrogées ont déclaré que les critères ESG étaient un facteur obligatoire dans leur stratégie de développement, et moins de 5 % ont appliqué l'IA dans la gestion ESG.

De nombreuses entreprises confondent encore les critères ESG avec des actions caritatives ou des initiatives de protection de l'environnement individuelles, sans les intégrer aux normes internationales (GRI, CSRD, TCFD, etc.). L'utilisation de l'IA se limite principalement à la gestion de la relation client, aux ventes ou à l'automatisation interne, et n'est pas clairement liée à la gestion ESG.

Le coût reste le principal obstacle qui empêche la plupart des PME d'intégrer l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG (Photo : FreePik).

Selon M. Mac Quoc Anh, l'IA s'impose comme un outil indispensable pour aider les entreprises, notamment les PME, à mettre en œuvre les critères ESG de manière plus efficace et transparente.

Tout d'abord, l'IA contribue à automatiser le reporting ESG. Elle permet ainsi de collecter et d'analyser les données ESG en temps réel, minimisant les erreurs manuelles. Selon un rapport McKinsey, les entreprises qui utilisent l'IA pour leurs rapports de développement durable peuvent gagner jusqu'à 30 à 40 % de temps par rapport aux méthodes traditionnelles.

Deuxièmement, l'IA contribue à accroître la fiabilité et la transparence. Cette technologie permet de retracer l'origine des données environnementales (telles que les émissions et la consommation d'énergie), facilitant ainsi leur comparaison avec les normes de l'UE.

Troisièmement, la détection des risques ESG potentiels. Grâce à l'analyse des mégadonnées, l'IA peut alerter rapidement sur les problèmes liés aux risques climatiques, aux conditions de travail et aux chaînes d'approvisionnement non durables. Par exemple, de nombreuses PME européennes ont utilisé l'IA pour calculer les émissions de portée 3, un facteur auparavant quasi impossible à mesurer.

« L’IA est donc un outil qui non seulement aide les PME à se conformer aux exigences ESG, mais crée également des avantages concurrentiels à long terme dans l’environnement commercial mondial », a déclaré M. Mac Quoc Anh.

M. Mac Quoc Anh a présenté quelques exemples de PME vietnamiennes appliquant l'IA aux critères ESG. Dans le secteur agroalimentaire, on peut citer Vinh Hoa Company (Ben Tre) et la coopérative de thé Tu Le ( Yen Bai) . Dans l'industrie manufacturière légère, An Phat Holdings Plastic Joint Stock Company, bien que n'étant plus une PME, reste un acteur majeur dans ce domaine. Enfin, dans le secteur textile et de la chaussure, on trouve Hue Textile Company et Dong Xuan Knitting (entreprise de taille moyenne).

« De nombreuses petites entreprises de la chaîne d'approvisionnement de Nike, Decathlon... commencent également à utiliser des tableaux de bord ESG (IA intégrée) à la demande des entreprises », a ajouté M. Mac Quoc Anh.

De nombreuses entreprises n'ont pas encore abordé les critères ESG selon les normes internationales (Photo : FreePik).

Des politiques visant à réduire les obstacles pour les PME

Pour résoudre les problèmes de capital, de compétences, de données et de technologie, M. Mac Quoc Anh a suggéré une synchronisation des politiques en matière de subventions financières et technologiques. « Le gouvernement accorde des prêts à taux préférentiels aux PME pour le déploiement de l'IA dans le cadre de la mise en œuvre des critères ESG ou finance des logiciels d'IA, ainsi que les frais de conseil liés à l'utilisation de l'IA pendant les 6 à 12 premiers mois », a-t-il déclaré. À titre d'exemple, en Allemagne, le gouvernement fédéral investit 3 milliards d'euros dans le soutien aux PME pour leur transformation numérique, notamment dans les domaines de l'IA et du développement durable.

La seconde priorité est la formation à double compétence. Le gouvernement doit mettre en place des programmes de formation gratuits ou collaborer avec les universités pour dispenser en parallèle des formations en intelligence artificielle. Il doit notamment accorder la priorité à la formation des entreprises manufacturières et exportatrices.

Le troisième point concerne la normalisation et la transparence des données ESG. Selon M. Mac Quoc Anh, il est nécessaire de développer une plateforme de partage des données d'émissions et ESG entre les entreprises du secteur. Il s'agit également d'aider les PME à calculer rapidement leurs émissions de scopes 1, 2 et 3 grâce à des outils d'IA conviviaux.

Quatrièmement, il s'agit de promouvoir la coopération au sein de la chaîne d'approvisionnement. M. Mac Quoc Anh encourage les grandes entreprises à soutenir les PME par le biais de mécanismes de déduction fiscale ou de la reconnaissance des indices ESG de la chaîne d'approvisionnement.

« Il est nécessaire de construire un réseau IA-ESG entre les grandes entreprises, les PME et les startups technologiques », a-t-il souligné.

Source : https://dantri.com.vn/kinh-doanh/doanh-nghiep-nho-va-vua-ung-dung-ai-khi-thuc-thi-esg-ra-sao-20250809004907892.htm