Peut-on automatiser la collecte des données carbone avec l’IA ?

Pourquoi la collecte est le goulot d’étranglement

Dans un bilan carbone de PME, la collecte des données prend souvent plus de temps que le calcul lui-même.

Les informations existent, mais elles sont dispersées. Factures en PDF, exports comptables, tableaux Excel, bons de livraison : chaque source a son format.

Ce que l’IA automatise

• Lire les factures et en extraire les kWh, les litres, les tonnes et les montants.
• Classer chaque ligne d’achat dans une catégorie d’émission.
• Rapprocher les factures d’un même compteur sur 12 mois.
• Signaler les mois manquants, les doublons et les valeurs anormales.

Ce qui reste humain

Le périmètre du bilan se décide avec la direction : sites, filiales, année de référence.

Le choix des facteurs d’émission demande une expertise. Un même achat peut être calculé avec un facteur physique ou monétaire, avec des résultats très différents.

Enfin, une personne contrôle les écarts signalés. Elle ne relit pas chaque ligne, mais elle tranche les cas douteux.

Les facteurs d’émission de référence

En France, les facteurs viennent de la Base Empreinte de l’ADEME, qui intègre la Base Carbone. L’IA peut proposer un rapprochement entre une ligne d’achat et un facteur.

Ce rapprochement doit rester traçable. Pour chaque chiffre, on doit pouvoir retrouver la facture source et le facteur utilisé.

Le bénéfice au-delà du premier bilan

Une collecte automatisée ne sert pas qu’une fois. Les nouvelles factures s’ajoutent au fil des mois, et les indicateurs se mettent à jour.

Vous passez d’un bilan annuel figé à un suivi régulier. Une dérive de consommation se voit en un mois, pas un an plus tard.

Par où commencer

Commencez par l’énergie. Les factures sont régulières, les formats proches, et le poste pèse souvent lourd dans les scopes 1 et 2.

Ajoutez ensuite les carburants, puis les achats. Ces derniers demandent plus de contrôle, car les libellés comptables sont souvent imprécis.