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Interviews

La qualité de la donnée extra-financière n'attend plus

Dans le processus de décision d’investissement des acteurs financiers, les dimensions environnementales, sociales ou de gouvernance (ESG) sont plus que jamais un sujet majeur avec la mise en application en 2021 du règlement européen « Disclosure » et les travaux sur l’intégration en cours des critères ESG dans les directives UCITS, AIFM et MIF 2. L’encadrement réglementaire constitue un facteur d’accélération de la prise en compte des critères ESG dans les politiques d’investissement, mais l’un des grands défis réside dans la capacité des acteurs à utiliser efficacement les données pour stimuler la création de valeur de l’investissement.

Valéry TherySi l’industrie de la gestion d’actifs est globalement enthousiaste à l’idée d’intégrer les considérations ESG et climatiques, les investisseurs sont confrontés à un déficit de qualité, de cohérence et de pertinence de la donnée extra-financière. En effet, l’information émane essentiellement des émetteurs qui ne jouent pas tous le jeu de la transparence, en particulier sur leur trajectoire de décarbonation.

Par ailleurs, les agences de notation extra-financière divergent dans leurs méthodes de collecte, d’analyse de données et dans la notation ESG ou climatique, ce qui rend plus difficile l’allocation ciblée d’actifs. L’abondance d’informations, l’hétérogénéité des données elles-mêmes et le volume considérable d’indicateurs requièrent une combinaison de méthodes de collecte et de modélisation quantitative, ainsi qu’un haut niveau d’expertise ESG. Et cependant, la pertinence de ces résultats est souvent contestée. En effet, la qualité de la donnée ESG nécessite une approche rigoureuse pour être pleinement intégrée au processus de décision d’investissement et éviter de prêter le flanc au « greenwashing ».

Cela est d’autant plus pertinent que l’exigence d’une qualité de donnée en termes d’exhaustivité, d’exactitude et de granularité est de plus en plus forte.

Le gérant d’actifs souhaite davantage mesurer l’impact de sa décision d’investissement en matière de critères ESG et d’Objectifs de développement durable (ODD), et non plus seulement commenter des pratiques ESG ou une politique générale d’investissement responsable. Par exemple, l’engagement croissant que l’on constate de la part des investisseurs en faveur d’une sortie du charbon implique de disposer de données précises et objectives, telles que la part du charbon dans le mix énergétique de l’émetteur, sa chaîne d’approvisionnement, le cycle de vie du produit ou encore sa contribution à la transition énergétique : plan de fermetures d’actifs charbon, part de la R&D dans l’effort de diversification énergétique et de réduction des émissions.

Aujourd’hui, la donnée ESG est devenue un tel enjeu qu’elle a aiguisé l’appétit des agences de notations financières qui se positionnent sur ce secteur avec le risque d’un marché concentré autour de quelques acteurs. Il est essentiel que la donnée puisse être appréciée sur la diversité de ses sources, son indépendance et l’agrégation appropriée de l’information.

Face à ces constats, deux défis se présentent aux investisseurs :

  • accompagner son analyse quantitative d’une approche qualitative, notamment par le dialogue constant avec l’émetteur et un fort engagement actionnarial en portant des résolutions liées à des préoccupations ESG lors des assemblées générales d’actionnaires ;
  • exploiter les nouvelles technologies, comme l’intelligence artificielle, le machine learning et le big data, pour collecter des données extra-financières précises et mises à jour selon un processus cohérent et homogène.

Dans leur rôle de dépositaire de fonds, les assets servicers sont amenés à élaborer pour leur clientèle des reportings à des fins réglementaires ou stratégiques.

En ce qui concerne les reportings ESG, ils peuvent ainsi proposer aux investisseurs des solutions pour augmenter la pertinence de leurs stratégies d’investissement, par exemple en combinant les données des portefeuilles avec celles des agences de notation extra-financière. A cette fin, ils utilisent les nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle pour faciliter le traitement et la modélisation des données.

La Commission européenne s’est saisie du sujet de la qualité de la donnée extra-financière et souhaite mieux encadrer les agences de notation. Cette initiative permettra de dessiner des contours plus clairs et plus concurrentiels du marché de la donnée.