{"id":1321,"date":"2021-03-30T12:53:52","date_gmt":"2021-03-30T12:53:52","guid":{"rendered":"https:\/\/podyam.com\/index.php\/2021\/03\/30\/promote-your-business-on-pinterest-to-rule-the-market\/"},"modified":"2022-09-21T14:26:43","modified_gmt":"2022-09-21T14:26:43","slug":"promote-your-business-on-pinterest-to-rule-the-market","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/podyam.com\/fr\/promote-your-business-on-pinterest-to-rule-the-market\/","title":{"rendered":"ESG et intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"1321\" class=\"elementor elementor-1321\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2206a11 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2206a11\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-no\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-93da6be\" data-id=\"93da6be\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe3fec5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fe3fec5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.12.1 - 02-04-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>L'un des probl\u00e8mes les plus urgents est le manque de donn\u00e9es ESG fiables et coh\u00e9rentes. L'absence de normes de donn\u00e9es ESG est un obstacle majeur \u00e0 l'adoption accrue de l'investissement durable. En cons\u00e9quence, les investisseurs sont contraints d'interpr\u00e9ter eux-m\u00eames les donn\u00e9es non structur\u00e9es, ce qui entrave l'investissement et le discr\u00e9dite.<br>et le discr\u00e9dite. L'intelligence artificielle (IA) est un meilleur moyen de relever ce d\u00e9fi en mati\u00e8re de donn\u00e9es.<br>Par cons\u00e9quent, dans cet article, nous r\u00e9pondrons aux questions suivantes: Comment l'IA peut-elle optimiser l'investissement ESG aujourd'hui?<\/p>\n<p>Plusieurs th\u00e8mes environnementaux, sociaux et de gouvernance ont \u00e9merg\u00e9 apr\u00e8s le Sommet de la Terre de Rio en 1992, tels que les impacts sur la biodiversit\u00e9, le respect des droits de l'homme, l'\u00e9thique des affaires et bien s\u00fbr le changement climatique et la pand\u00e9mie de Covid-19. Mesurer avec pr\u00e9cision les impacts \u00e9conomiques et financiers associ\u00e9s \u00e0 ces sujets n\u00e9cessite d'avoir acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es pertinentes, ce qui peut parfois s'av\u00e9rer difficile.<br>En effet, les informations disponibles sont souvent insuffisantes et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Par cons\u00e9quent, la collecte et l'utilisation de ces donn\u00e9es est un processus complexe et important qui peut \u00eatre grandement facilit\u00e9 par l'utilisation appropri\u00e9e des technologies d\u00e9riv\u00e9es de l'intelligence\nartificielle (IA).<\/p>\n<p><strong>D\u00e9finition de l'intelligence artificielle (IA)<\/strong><\/p><p>L'intelligence artificielle (IA) est un terme g\u00e9n\u00e9rique qui couvre une vari\u00e9t\u00e9 de m\u00e9thodes et de technologies qui permettent aux machines d'effectuer des t\u00e2ches qui rel\u00e8vent g\u00e9n\u00e9ralement du domaine de l'intelligence humaine. Cela signifie que les machines peuvent effectuer des t\u00e2ches automatis\u00e9es (comme dans la finance,<br>L'intelligence artificielle (IA) est un terme g\u00e9n\u00e9rique qui couvre une vari\u00e9t\u00e9 de m\u00e9thodes et de technologies qui permettent aux machines d'effectuer des t\u00e2ches qui rel\u00e8vent g\u00e9n\u00e9ralement du domaine de l'intelligence humaine. Cela signifie que les machines peuvent effectuer des t\u00e2ches automatis\u00e9es (comme dans la finance, \"exclure les titres de l'investissement tant que le ratio<br>dette\/EBITDA est sup\u00e9rieur \u00e0 6\"), mais aussi prendre en charge des fonctions plus complexes telles que la reconnaissance vocale ou faciale ,Le d\u00e9veloppement des voitures autonomes, ou en finance, \"d\u00e9cider de conserver les titres en portefeuille malgr\u00e9 le ratio cr\u00e9ances douteuses\/r\u00e9sultat d'exploitation total si cela a du sens\", en reprenant l'exemple pr\u00e9c\u00e9dent. L'intelligence artificielle regroupe diff\u00e9rentes techniques, notamment le \"Machine Learning\" (ou \"processus d'apprentissage automatique\"), particuli\u00e8rement important dans le m\u00e9tier de la gestion d'actifs.L'intelligence artificielle n'est pas aussi nouvelle que les gens le pensent. Lestravaux sur ce sujet ont commenc\u00e9 \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1950. Mais aujourd'hui, son utilisation est devenue une r\u00e9alit\u00e9 du fait de l'abondance de donn\u00e9es disponibles et accessibles (\"open data\"), la capacit\u00e9 \u00e0 recueillir des informations a \u00e9t\u00e9 renforc\u00e9e parle d\u00e9veloppement de processeurs de plus en plus puissants et<br>plus rapides, des capacit\u00e9s de stockage \u00e0 faible co\u00fbt Croissance exponentielle,enfin gr\u00e2ce \u00e0 la mise \u00e0 disposition de logiciels \u00ab open source \u00bb (dont le code est librement disponible).<\/p>\n<p><strong>Le principe du \u00abMachine Learning\u00bb:<\/strong><\/p>\n<p>L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle et une branche de l'informatique et des statistiques. Il s'appuie sur des algorithmes, des programmes informatiques qui traitent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, pour permettre aux machines et\/ou aux syst\u00e8mes \n\"d'apprendre\" par l'exp\u00e9rience de mani\u00e8re automatis\u00e9e afin d'am\u00e9liorer leurs capacit\u00e9s de r\u00e9solution de probl\u00e8mes sans que les humains aient besoin de programmer explicitement pour le faire.<\/p>\n<p><strong>Les apports de l'IA dans le domaine du d\u00e9veloppement durable et de l'ESG<\/strong><\/p>\n<p>Elles sont multiples, mais l'une des utilisations les plus pertinentes est sans doute de \u00ab combler les lacunes \u00bb, c'est-\u00e0-dire de trouver ou de construire des donn\u00e9es manquantes. Par exemple, il est parfois difficile d'obtenir des informations d\u00e9taill\u00e9es sur les petites entreprises ou les entreprises non cot\u00e9es, r\u00e9duisant les obligations de communication ou de publication des donn\u00e9es ESG. D'autre part, ces entreprises ne communiquent g\u00e9n\u00e9ralement que dans la langue locale et r\u00e9pondent \u00e0 des obligations et normes locales uniques. C'est le cas en Chine, o\u00f9 les gestionnaires d'actifs sont souvent confront\u00e9s \u00e0 peu ou pas d'informations sur ces entreprises. Pour \u00e9viter ces difficult\u00e9s, des techniques de \u00ab machine Learning \u00bb peuvent \u00eatre utilis\u00e9es, \u00e0 l'aide d'algorithmes de recherche, des informations manquantes ou \u00e0 normaliser peuvent \u00eatre collect\u00e9es ou compl\u00e9t\u00e9es. Ces algorithmes peuvent \u00eatre mis en \u0153uvre par des agences de notation traditionnelles ou des fournisseurs de recherche ESG, voire par des Fintechs.<\/p>\n<p>En revanche, l'un des principaux avantages des technologies issues de l'intelligence artificielle est de fournir aux \u00e9quipes dirigeantes une approche v\u00e9ritablement sur mesure. En ajustant les algorithmes, des syst\u00e8mes de notation propri\u00e9taires peuvent \u00eatre construits en trouvant les informations jug\u00e9es les plus pertinentes et donc les plus susceptibles d'aider \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des performances financi\u00e8res (appel\u00e9es \u00abalpha\u00bb) ou \u00e0 r\u00e9duire les niveaux de risque. Place de march\u00e9 (\"B\u00eata\"). Dans le cadre de l'approche d'investissement ESG, o\u00f9 les enjeux cl\u00e9s identifi\u00e9s par les secteurs \u00e9conomiques \u00e9taient pr\u00e9alablement d\u00e9finis en interne, l'IA peut contribuer \u00e0 alimenter la grille de lecture en acc\u00e9dant \u00e0 des informations provenant de nombreuses sources, dont la plupart sont librement accessibles, notamment sur internet, enrichissant ainsi la base de donn\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/p>\n<p><strong>Le principal apport de l'IA en termes de d\u00e9cisions d'investisse<\/strong><\/p>\n<p>Id\u00e9alement, l'IA permettra de prendre des d\u00e9cisions de gestion plus intelligentes. L'id\u00e9e est de d\u00e9velopper une approche ESG davantage motiv\u00e9e par la recherche d'opportunit\u00e9s d'investissement que par la simple identification des risques. En effet, laperformance boursi\u00e8re positive des entreprises est souvent corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 leur excellence en mati\u00e8re de strat\u00e9gie ESG, mais surtout \u00e0 leur<br>progression par rapport \u00e0 ces crit\u00e8res (ce que nous appelons \u00ab MomentumESG \u00bb ou \u00ab dynamique ESG \u00bb). A partir deIAaurale potentiel de surpasser les approches actuelles qui sont principalement bas\u00e9es sur le risque ESG.<\/p>\n<p>\u00c9tant donn\u00e9 que diverses technologies d'IA peuvent identifier plus rapidement les opportunit\u00e9s et les risques \u00e9conomiques et financiers, cela devrait \u00e9galement am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et la rapidit\u00e9 des d\u00e9cisions d'investissement, augmentant ainsi l'efficacit\u00e9 globale. Cela signifie que l'organisation interne permet une int\u00e9gration rapide de ces informations dans les processus d\u00e9cisionnels des managers. Une identification plus pr\u00e9cise des opportunit\u00e9s et des risques financiers devrait \u00e9galement am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des d\u00e9cisions de  gestion, souvent lors de<br>l'utilisation d'informations qui ne sont pas explicitement divulgu\u00e9es par l'entreprise, ou lorsque les informations publiques peuvent contenir des biais. Enfin, une identification plus large et plus pr\u00e9cise des opportunit\u00e9s et des risques financiers devrait en fait conduire \u00e0 des horizons d'investissement plus larges.<\/p>\n<p><strong>Les capacit\u00e9s de l'IAet les sp\u00e9cificit\u00e9s de facteurs ESG<\/strong><\/p>\n<p>C\u2019est vrai quel'IA peut sans aucun doute aidermais elle ne peut pas non plus tout faire. C'est un compl\u00e9ment tr\u00e8s utile, mais d'autres \u00e9l\u00e9ments sont \u00e9galement n\u00e9cessaires, comme la d\u00e9finition de normes ESG internationales, qui n'en sont encore qu'\u00e0 leurs d\u00e9buts.<br>Par exemple, les facteurs sociaux sont les plus difficiles \u00e0 recueillir des donn\u00e9es g\u00e9ographiquement comparables. L'IA devrait aider \u00e0 \u00e9valuer les piliers sociaux de l'ESG, car m\u00eame sur des m\u00e9triques de base comme les accidents du travail et leur probabilit\u00e9 d'occurrence, les donn\u00e9es que les entreprises communiquent sont tr\u00e8s h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes.<br>En appliquant ses mod\u00e8les, l'IA peut r\u00e9aliser un rapprochement des donn\u00e9es entre les r\u00e9gions g\u00e9ographiques.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>One of the most pressing issues is the lack of reliable and consistent ESG data. The lack of ESG data standards is a major barrier to increased adoption of sustainable investing. As a result, investors are forced to interpret unstructured data themselves, which hinders investment and discredit. 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