La comptabilité carbone repose sur des données sous-jacentes de haute qualité. Cependant, avant que les données sources puissent alimenter un inventaire de gaz à effet de serre, elles nécessitent souvent une préparation importante.
Les informations dont les organisations ont besoin sont dispersées dans des factures d'énergie, des systèmes d'approvisionnement, des données de voyage, des fichiers fournisseurs, des systèmes opérationnels et des feuilles de calcul conçues pour des usages métier totalement différents. Elles arrivent rarement structurées de manière à lancer immédiatement le processus de comptabilité carbone.
Par conséquent, les équipes développement durable consacrent souvent un temps considérable à normaliser les fichiers, mapper les champs, résoudre les problèmes de qualité des données et traduire les données opérationnelles dans la structure requise pour les calculs d'émissions.
Aujourd'hui, nous lançons Persefoni Data Agent, une nouvelle expérience basée sur des agents au sein de la plateforme Persefoni, conçue pour rendre ce flux de travail plus efficace.
Plutôt que de restructurer manuellement les données avant de les importer dans la plateforme, les équipes peuvent intégrer leurs données sources directement dans Persefoni et utiliser des recommandations assistées par IA pour interpréter le fichier, mapper les champs, signaler les problèmes potentiels et préparer les données pour le calcul.
L'objectif est de faciliter le passage des données métier brutes à un ensemble de données structuré et vérifiable pour la comptabilité carbone, tout en réduisant la préparation manuelle.
Les données sources ne sont que rarement prêtes dans un modèle de comptabilité carbone
Les modèles standardisés sont utiles pour assurer la cohérence. Mais les données générées au sein d'une entreprise suivent rarement une structure unique.
Un extrait d'approvisionnement peut contenir des milliers de transactions. Les données énergétiques peuvent être organisées différemment selon les sites ou les zones géographiques. Les noms des fournisseurs peuvent varier d'un système à l'autre. Les unités, les formats de date et les structures de champs peuvent également différer.
Jusqu'à présent, les équipes développement durable devaient résoudre ces différences avant que les données ne puissent intégrer le flux de travail de comptabilité carbone.
Persefoni Data Agent est conçu pour prendre en charge ce travail directement dans Persefoni.
Lorsqu'une donnée source est importée, la plateforme peut recommander la structure de données appropriée et suggérer comment mapper les colonnes sources vers les champs de la plateforme Persefoni. Les utilisateurs peuvent ensuite examiner, modifier et approuver ces recommandations avant la soumission.
Ce flux de travail assisté par agent peut également mettre en évidence des problèmes potentiels de qualité des données, tels que des unités incohérentes ou des dates ne correspondant pas à la période de reporting prévue, afin qu'ils puissent être corrigés avant que les données ne soient intégrées à l'inventaire.
Cela permet aux équipes de passer moins de temps à restructurer manuellement les fichiers et davantage de temps à examiner les hypothèses et les décisions qui peuvent influencer la qualité de l'inventaire final.
Préparation assistée par IA, avec révision humaine et auditabilité intégrées
La préparation des données pour la comptabilité carbone n'est pas qu'un simple exercice technique ou mathématique. Elle nécessite souvent un jugement humain.
Le traitement approprié d'un champ de données peut dépendre de la période de reporting, du système source, du périmètre organisationnel ou de la méthodologie de calcul prévue. Ces décisions doivent également rester transparentes et vérifiables.
Persefoni Data Agent est conçu pour aider à prendre ces décisions tout en laissant aux utilisateurs le contrôle du traitement final. Les utilisateurs peuvent fournir un contexte pertinent sur les données sources, examiner les recommandations de mappage générées par l'IA, ajuster les champs suggérés et approuver la résolution des problèmes identifiés avant la soumission des données.
Un journal de décision téléchargeable enregistre les recommandations assistées par l'IA effectuées au cours du flux de travail, offrant un historique plus clair de la préparation des données sources. Pour les organisations gérant des inventaires récurrents, cette documentation peut également aider à maintenir la cohérence d'un cycle de reporting à l'autre.
Cela devient particulièrement utile pour les ensembles de données complexes, tels que ceux relatifs aux biens et services achetés. Un seul fichier d'approvisionnement peut contenir des milliers de transactions, des noms de fournisseurs incohérents, différentes structures de classification et des enregistrements nécessitant un traitement distinct pour la comptabilité des émissions. Persefoni Data Agent aide les équipes à résoudre ces problèmes de données au sein de la plateforme, tout en préservant le contexte et les décisions ayant mené à la préparation des données.
Mettre les agents au travail dans les flux de travail de durabilité
Persefoni Data Agent fait partie d'une suite croissante d'agents conçus pour prendre en charge davantage de tâches dans les flux de travail de durabilité et de comptabilité carbone.
Il fonctionne aux côtés de Persefoni Sustainability Agent, anciennement Persefoni Copilot, un assistant à la demande basé sur GPT qui aide les utilisateurs à obtenir des réponses sur la plateforme Persefoni et à tirer parti de l'expertise en matière de durabilité et de comptabilité carbone.
Et la suite continue de s'agrandir. Nous développons de nouveaux agents pour soutenir le reporting de durabilité complet et l'empreinte carbone des produits (PCF), intégrant l'IA agentique dans une plus grande partie du travail que les équipes de durabilité gèrent au quotidien.
