L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée pour automatiser la collecte et l’analyse des données extra-financières, avec l’ambition de rendre la notation ESG plus rapide et plus objective.
Une capacité de traitement inédite
Les modèles d’analyse de texte permettent désormais de dépouiller automatiquement des milliers de rapports annuels, d’articles de presse ou de communiqués réglementaires pour en extraire des signaux extra-financiers, une tâche auparavant réalisée manuellement par de petites équipes d’analystes.
Le risque du biais reproduit
Ces systèmes restent toutefois entraînés sur des données historiques qui peuvent elles-mêmes contenir des biais méthodologiques ou sectoriels. Une intelligence artificielle mal calibrée peut ainsi reproduire, voire amplifier, les incohérences déjà observées entre agences de notation traditionnelles, ce qui appelle à une vigilance humaine constante dans son déploiement.
