Nouveauté Produit de Deepki : été 2024

Une collaboration de Hélène Lecointre et Kahina Hamouche.

Dans le paysage immobilier actuel, les données ESG sont devenues très précieuses pour les propriétaires d’actifs. La collecte de données est essentielle pour les audits, la conformité réglementaire et les décisions d’investissement, améliorant sur le long-terme la valeur des  portefeuilles et la crédibilité des prises de décisions. Pourtant, le manque de transparence des données ESG représente une menace sérieuse pour le secteur. La difficulté à comprendre la source des données et la méthodologie des estimations de consommation et d’émissions d’énergie pourraient entraîner des échecs de conformité et nuire à la valeur du portefeuille. 

Pour traiter ce problème rapidement, Deepki tire parti de l’IA et du machine learning pour combler les lacunes grâce à de puissantes estimations. De plus, la nouvelle visualisation de données de Deepki, notre dernière fonctionnalité, est conçue pour obtenir davantage de transparence sur la façon dont vos estimations de données ont été calculées au niveau de l’actif ou de l’entité. Cette visualisation vous permettra d’identifier les méthodologies spécifiques utilisées pour estimer les données manquantes, fournissant ainsi une analyse granulaire des données collectées et estimées. 

L’urgence de collecter et divulguer des données ESG fiables

Sur le chemin de la neutralité carbone, les propriétaires immobiliers doivent prioriser la transparence de leurs données ESG afin de préserver confiance et crédibilité. Cependant, pour atteindre cet objectif, les parties prenantes doivent s’assurer que leurs données sont fiables, traçables et exploitables. Le manque de transparence qui accompagne les données ESG doit être traité efficacement et dans les meilleurs délais. Néanmoins, ils peuvent se confronter au problème des données manquantes, qui découle du manque de collaboration des locataires, des préoccupations en termes de confidentialité ou encore de la perte de l’historique de consommation. L’existence d’un grand nombre de solutions et sources complexifie le processus. En définitive, s’assurer que la donnée disponible est à la fois précise et utile à la prise de décision reste un défi majeur. 

Lire plus sur le Greenwashing et reporting ESG : risques, conséquences et stratégies pour la transparence

Collecter et gérer toutes ces données ESG est une tâche complexe et qui englobe de nombreux défis. Selon l’enquête “ESG Global Survey”, menée par BNB Paribas en 2023, les 3 défis majeurs concernant la collecte et l’usage des données ESG pour les propriétaires et gestionnaires d’actifs sont les suivants : 

1. La mauvaise qualité d’analyse des données ESG (46 %).
2. Le coût des données ESG (40 %).
3. L’incohérence entre différents fournisseurs de données ESG (40 %).

47 % des entreprises ont indiqué encore avoir recours à des tableurs pour gérer leurs données ESG. Une pratique entrainant des inefficacités ou des erreurs, compromettant à terme l’exactitude de leurs données. Dans l’ensemble, cette étude montre également qu’un nombre impressionnant (71 %) des propriétaires et gestionnaires d’actifs ont identifié les données incomplètes et incohérentes comme étant un obstacle important à une plus grande adoption des stratégies ESG.

Les estimations de Deepki basées sur l’IA vous aident à combler les lacunes 

Pour traiter ces problèmes de données manquantes ou incomplètes, la Plateforme Deepki offre des capacités d’amélioration des données adaptées aux besoins spécifiques des professionnels de l’immobilier. Voici un aperçu des différentes méthodologies d’estimation dont vous pouvez bénéficier. 

Gap-filling

Cette méthodologie est réalisée à un niveau de granularité élevé, plus spécifiquement au niveau du compteur. Les estimations des données manquantes sont effectuées pour chaque compteur, fournissant ainsi des indications précises. La source principale de ces calculs se trouve dans l’historique disponible de la consommation de données. En analysant les modèles historiques et les comportements concernant la consommation de données, le gap-filling prédit efficacement les données manquantes. 

Extrapolation

Une autre approche pour estimer les données manquantes consiste à projeter des tendances à partir des données existantes et identifier les zones où celles-ci sont manquantes. Ce modèle peut refléter les habitudes de consommation spécifiques des locataires ou des zones d’un bâtiment. En utilisant des données comparables provenant de sources similaires, les estimations deviennent à la fois fiables et pertinentes pour un environnement donné.

Indexing

Enfin, l’indexing fournit des estimations au niveau de l’actif. En comparant les bâtiments à des actifs similaires localisés dans la même zone géographique, des estimations précises peuvent être générées quand des données sont manquantes. Ces valeurs de référence se basent sur les données de consommation d’énergie de plus 400 000 actifs appartenant ou occupés par nos clients, données collectées automatiquement par la Plateforme Deepki.

Pour approfondir : Collecte et estimation des données, un guide interactif et visuel

Apportez de la transparence sur vos données estimées à vos parties prenantes

Accroître la confiance de vos parties prenantes dans vos indicateurs de performance environnementale commence par s’assurer de la transparence de ces méthodologies. Avec la nouvelle visualisation disponible sur votre plateforme, apportez de la visibilité sur la source et les calculs derrière les données collectées et estimées : 

• Visualisez la part de vos données collectées et estimées, nécessaires pour calculer vos indicateurs de consommation d’énergie et d’émissions.
• Suivez l’avancement de la collecte de vos données au fil des ans et observez l’amélioration de la qualité et de la fiabilité de vos données.
• Obtenez la répartition des méthodologies appliquées pour estimer vos données manquantes, à l’échelle d’un compteur ou d’un actif.
• Retrouvez différents niveaux de granularité d’analyse de vos données estimées et collectées en filtrant par indicateur, type de fluide et entité de facturation. 

Visualisation des données sur la Plateforme Deepki.

Améliorez la fiabilité de vos données est critique afin de maximiser l’impact de vos actions et suivre efficacement la décarbonation de votre portefeuille. La nouvelle visualisation de données disponible sur la Plateforme Deepki est là pour vous aider à être confiants dans vos données de consommations d’énergie et d’émissions lorsque vous les divulguez à vos parties prenantes importantes, favorisant ainsi des relations solides avec ceux-ci.

Des données fiables et transparentes vous permettront de passer à l’action et prendre des décisions éclairées qui soutiennent vos objectifs net zéro, protégeant la valeur des actifs durablement. Enfin, cette fonctionnalité permet d’optimiser vos rapports de conformité et réglementaires, des éléments clés pour la mise en œuvre d’une stratégie ESG efficace.