SOLUTIONS DATA ANALYTICS CONTRE LE GREENWASHING
Lutter contre le greenwashing c'est d'abord identifier les gains potentiels des fraudeurs pour comprendre leurs motivations.
Il existe 2 types de gains potentiels :
- faire progresser la valeur de son entreprise en créant de la fausse valeur liée à la durabilité
- protéger la valeur de son entreprise en ne perdant pas de valeur en cachant ses faiblesses ou ses incidents
Dans les 2 cas, il est possible d’utiliser les méthodes de Data Analytics pour identifier ces schémas de fraude avec des modèles utilisant différentes sources de données et la méthodologie Condor Strike.
Le Greenwashing ne concerne pas que les émissions de carbone ou les volumes de déchets, il peut aussi toucher des domaines plus subtils à analyser comme le social ou la gouvernance. La méthodologie Condor Strike peut vous permettre de gérer ces subtilités.
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Mentir sur son niveau de durabilité, c'est évidemment publier des informations fausses dans le cadre de la CSRD ou dans un autre moins régulé, notamment sur des atteintes d'objectifs ou des évolutions basées sur des données fausses ou des calculs modifiés.
Les outils de data analytics vont vous permettre de refaire les calculs ou de les analyser pour identifier la cohérence des données utilisées.
Les données numériques (notamment structurées) ne sont pas les seuls qui pourront être utilisées, les données de type non structurées comme les textes ou les mails seront aussi utiles pour analyser la véracité des discours positifs.
L'autre schéma de fraude que l'on va exploiter pour lutter contre le greenwashing est la recherche d'incidents ou de faiblesses qui auraient pu être dissimulées.
Avec une utilisation de sources de données variées structurées et non structurées et la méthodologie Condor Strike, il est possible d'identifier des incidents que les entreprises auraient voulu minimiser ou cacher.
Il existe toujours une façon d'identifier des indices d'incidents en exploitant des données financières, opérationnelles mais aussi les conversations par mail, notamment via l'analyse de sentiment.