{"id":91559,"date":"2024-09-06T11:23:40","date_gmt":"2024-09-06T09:23:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deepki.com\/?p=91559"},"modified":"2024-09-30T15:11:27","modified_gmt":"2024-09-30T13:11:27","slug":"nouveaute-produit-de-deepki-ete-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/nouveaute-produit-de-deepki-ete-2024\/","title":{"rendered":"Nouveaut\u00e9 Produit de Deepki : \u00e9t\u00e9 2024"},"content":{"rendered":"\n

Une collaboration de H\u00e9l\u00e8ne Lecointre<\/strong> et Kahina Hamouche<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Dans le paysage immobilier actuel, les donn\u00e9es ESG sont devenues tr\u00e8s pr\u00e9cieuses pour les propri\u00e9taires d\u2019actifs. La collecte de donn\u00e9es est essentielle pour les audits<\/a>, la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire et les d\u00e9cisions d\u2019investissement, am\u00e9liorant sur le long-terme la valeur des  portefeuilles et la cr\u00e9dibilit\u00e9 des prises de d\u00e9cisions. Pourtant, le manque de transparence des donn\u00e9es ESG repr\u00e9sente une menace s\u00e9rieuse pour le secteur. La difficult\u00e9 \u00e0 comprendre la source des donn\u00e9es et la m\u00e9thodologie des estimations de consommation et d\u2019\u00e9missions d\u2019\u00e9nergie pourraient entra\u00eener des \u00e9checs de conformit\u00e9 et nuire \u00e0 la valeur du portefeuille<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Pour traiter ce probl\u00e8me rapidement, Deepki tire parti de l\u2019IA et du machine learning pour combler les lacunes gr\u00e2ce \u00e0 de puissantes estimations. De plus, la nouvelle visualisation de donn\u00e9es de Deepki, notre derni\u00e8re fonctionnalit\u00e9, est con\u00e7ue pour obtenir davantage de transparence sur la fa\u00e7on dont vos estimations de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es au niveau de l\u2019actif ou de l\u2019entit\u00e9<\/strong>. Cette visualisation vous permettra d\u2019identifier les m\u00e9thodologies sp\u00e9cifiques utilis\u00e9es pour estimer les donn\u00e9es manquantes, fournissant ainsi une analyse granulaire des donn\u00e9es collect\u00e9es et estim\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

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L’urgence de collecter et divulguer des donn\u00e9es ESG fiables<\/h2>\n\n\n\n

Sur le chemin de la neutralit\u00e9 carbone, les propri\u00e9taires immobiliers doivent prioriser la transparence de leurs donn\u00e9es ESG afin de pr\u00e9server confiance et cr\u00e9dibilit\u00e9. Cependant, pour atteindre cet objectif, les parties prenantes doivent s\u2019assurer que leurs donn\u00e9es sont fiables, tra\u00e7ables et exploitables. Le manque de transparence qui accompagne les donn\u00e9es ESG doit \u00eatre trait\u00e9 efficacement et dans les meilleurs d\u00e9lais. N\u00e9anmoins, ils peuvent se confronter au probl\u00e8me des donn\u00e9es manquantes, qui d\u00e9coule du manque de collaboration des locataires, des pr\u00e9occupations en termes de confidentialit\u00e9 ou encore de la perte de l\u2019historique de consommation. L\u2019existence d\u2019un grand nombre de solutions et sources complexifie le processus. En d\u00e9finitive, s\u2019assurer que la donn\u00e9e disponible est \u00e0 la fois pr\u00e9cise et utile \u00e0 la prise de d\u00e9cision reste un d\u00e9fi majeur. <\/p>\n\n\n\n

Lire plus sur le<\/em> Greenwashing et reporting ESG : risques, cons\u00e9quences et strat\u00e9gies pour la transparence<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

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Collecter et g\u00e9rer toutes ces donn\u00e9es ESG est une t\u00e2che complexe et qui englobe de nombreux d\u00e9fis. Selon l\u2019enqu\u00eate \u201cESG Global Survey\u201d, men\u00e9e par BNB Paribas en 2023<\/a>, les 3 d\u00e9fis majeurs concernant la collecte et l\u2019usage des donn\u00e9es ESG pour les propri\u00e9taires et gestionnaires d\u2019actifs sont les suivants : <\/p>\n\n\n\n

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  1. La mauvaise qualit\u00e9 d’analyse des donn\u00e9es ESG<\/strong> (46 %).<\/li>\n\n\n\n
  2. Le co\u00fbt des donn\u00e9es ESG <\/strong>(40 %).<\/li>\n\n\n\n
  3. L\u2019incoh\u00e9rence entre diff\u00e9rents fournisseurs de donn\u00e9es ESG<\/strong> (40\u2009%).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    47 % des entreprises ont indiqu\u00e9 encore avoir recours \u00e0 des tableurs pour g\u00e9rer leurs donn\u00e9es ESG. Une pratique entrainant des inefficacit\u00e9s ou des erreurs, compromettant \u00e0 terme l\u2019exactitude de leurs donn\u00e9es. Dans l\u2019ensemble, cette \u00e9tude montre \u00e9galement qu\u2019un nombre impressionnant (71 %) des propri\u00e9taires et gestionnaires d\u2019actifs ont identifi\u00e9 les donn\u00e9es incompl\u00e8tes et incoh\u00e9rentes comme \u00e9tant un obstacle important \u00e0 une plus grande adoption des strat\u00e9gies ESG.<\/p>\n\n\n\n

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    Les estimations de Deepki bas\u00e9es sur l\u2019IA vous aident \u00e0 combler les lacunes <\/h2>\n\n\n\n

    Pour traiter ces probl\u00e8mes de donn\u00e9es manquantes ou incompl\u00e8tes, la Plateforme Deepki offre des capacit\u00e9s d\u2019am\u00e9lioration des donn\u00e9es adapt\u00e9es aux besoins sp\u00e9cifiques des professionnels de l\u2019immobilier. <\/strong>Voici un aper\u00e7u des diff\u00e9rentes m\u00e9thodologies d\u2019estimation dont vous pouvez b\u00e9n\u00e9ficier. <\/p>\n\n\n\n

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    Gap-filling<\/h3>\n\n\n\n

    Cette m\u00e9thodologie est r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 un niveau de granularit\u00e9 \u00e9lev\u00e9, plus sp\u00e9cifiquement au niveau du compteur. Les estimations des donn\u00e9es manquantes sont effectu\u00e9es pour chaque compteur, fournissant ainsi des indications pr\u00e9cises. La source principale de ces calculs se trouve dans l\u2019historique disponible de la consommation de donn\u00e9es. En analysant les mod\u00e8les historiques et les comportements concernant la consommation de donn\u00e9es, le gap-filling pr\u00e9dit efficacement les donn\u00e9es manquantes<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

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    Extrapolation<\/h3>\n\n\n\n

    Une autre approche pour estimer les donn\u00e9es manquantes consiste \u00e0 projeter des tendances \u00e0 partir des donn\u00e9es existantes et identifier les zones o\u00f9 celles-ci sont manquantes. Ce mod\u00e8le peut refl\u00e9ter les habitudes de consommation sp\u00e9cifiques des locataires ou des zones d\u2019un b\u00e2timent. En utilisant des donn\u00e9es comparables provenant de sources similaires, les estimations deviennent \u00e0 la fois fiables et pertinentes pour un environnement donn\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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    Indexing<\/h3>\n\n\n\n

    Enfin, l\u2019indexing fournit des estimations au niveau de l\u2019actif. En comparant les b\u00e2timents \u00e0 des actifs similaires localis\u00e9s dans la m\u00eame zone g\u00e9ographique, des estimations pr\u00e9cises peuvent \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9es quand des donn\u00e9es sont manquantes<\/strong>. Ces valeurs de r\u00e9f\u00e9rence se basent sur les donn\u00e9es de consommation d\u2019\u00e9nergie de plus 400 000 actifs appartenant ou occup\u00e9s par nos clients, donn\u00e9es collect\u00e9es automatiquement par la Plateforme Deepki.<\/p>\n\n\n\n

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    Pour approfondir : <\/em>Collecte et estimation des donn\u00e9es, un guide interactif et visuel<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

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    Apportez de la transparence sur vos donn\u00e9es estim\u00e9es \u00e0 vos parties prenantes<\/h2>\n\n\n\n

    Accro\u00eetre la confiance de vos parties prenantes dans vos indicateurs de performance environnementale commence par s\u2019assurer de la transparence de ces m\u00e9thodologies. Avec la nouvelle visualisation disponible sur votre plateforme, apportez de la visibilit\u00e9 sur la source et les calculs derri\u00e8re les donn\u00e9es collect\u00e9es et estim\u00e9es : <\/p>\n\n\n\n