Alexis Normand, le CEO et cofondateur de Greenly. ©Greenly
Dans la récente version 1.5 de la plateforme EcoPilot lancée par Greenly en fin d’année dernière, la startup parisienne se dote d’une architecture multiagents IA pour aider les entreprises à calculer leurs émissions de CO2 de Scope 3 à la maille fournisseurs. Le but est d’aller au-delà du reporting réglementaire basé sur des moyennes sectorielles mises à jour une fois par an, car il ne permet pas aux équipes RSE et Supply Chain d’agir de manière effective sur l’empreinte carbone, les fournisseurs étant tous considérés comme ayant des émissions équivalentes, dans le cas de produits comparables. « Pour que la décarbonation soit réelle, il faut des vraies données. Sans donnée fine, les directions achats ne peuvent pas arbitrer entre fournisseurs pour choisir l’option bas carbone et la décarbonation effective reste lettre morte. Avec EcoPilot, nos agents IA créent des calculateurs à grande échelle à la place des fournisseurs. C’est un saut technologique majeur qui permet enfin d’accumuler sur la plateforme Greenly des données exhaustives sur toute une série de chaînes de valeur. La donnée primaire devient le moteur de la décarbonation et l’IA est un accélérateur » explique Alexis Normand, CEO et cofondateur de Greenly.
Deux agents déjà disponibles, deux autres à venir
Deux agents IA sont déjà disponibles dans la v1.5 : l’Architecte (analyse le contexte organisationnel et informationnel pour structurer automatiquement dès le premier jour une base de données carbone cohérente) et l’Eclaireur Scope 3 (associe automatiquement les données aux bons facteurs d’émission, enrichit les informations issues des documents des parties prenantes amont, et guide ces derniers dans la production de leurs propres bilans carbone). Deux autres agents devraient faire leur apparition prochainement, sans doute dans la version 2.0 d’EcoPilot. L’agent « Ingénieur environnemental » va générer automatiquement des analyses de cycle de vie (ACV) à partir de descriptions produit, transformation de nomenclatures complexes (BOM) en modèles standardisés. Il pourra également faire de la simulation instantanée d’impact carbone lors d’un changement de matériau ou de fournisseur. Quant à l’agent Stratège, il sera capable de proposer de la simulation de scénarios de décarbonation avec impact financier, génération autonome de reportings réglementaires et de contenus exécutifs prêts à l’emploi pour faciliter les prises de décision en Comex ! JLR
Auteur :
Jean-Luc Rognon
