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Intégrer la mesure du scope 3 grâce au modern data stack

Dernière mise à jour : 6 déc. 2023


Pourquoi mesurer son impact carbone ?

Mesurer son impact carbone à de nombreux bénéfices pour l’entreprise et devient incontournable pour garantir une croissance saine et ambitieuse.


Conformité réglementaire

Sans rentrer dans le détail de toutes les réglementations par pays, de plus en plus de pays ont mis en place un certain nombre de réglementations liées aux reportings CO2. Les spécificités sont généralement liées à la taille de l’entreprise en nombre d'employés, son chiffre d’affaires, son type d'activité et sa présence ou non sur les marchés financiers. En France, les personnes morales de droit privé de plus de 500 salariés en France métropolitaine et de 250 salariés dans les régions et départements d’outre-mer doivent réaliser un bilan des émissions de gaz à effet de serre (BEGES).

Engagement environnemental

Au niveau client ou marque employeur, avoir une stratégie climat ambitieuse permet de valoriser la marque et de la mettre en adéquation avec les attentes des clients et des collaborateurs. Ces attentes sont de plus en plus importantes et s'y conformer n’est plus une option aujourd’hui.

Réduction des coûts

De manière générale, réduire ses émissions CO2 à un impact sur les coûts positif pour l’entreprise car elle permet d’actionner plusieurs leviers tels que la réduction des intermédiaires, la réduction des distances, l’efficacité opérationnelle et la sobriété énergétique.



Comment calculer ses émissions de gaz à effet de serre ?

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Méthodologie de calcul et standards


Les émissions de CO2 que nous émettons sont exprimées comme expliqué auparavant en CO2 équivalent. La formule pour mesurer ses émissions est la suivante :


CO2eq = données d’activité x facteur d'émission (FE).


S'agissant des données d’activité, elle se matérialise par une unité telle que Kwh (ex : consommation énergétique) , distance (ex : km parcourus), litre (ex : en eau), poids (ex : poids d’un produit), ou unité (ex : 1 mail).


Les facteurs d'émissions ou FE, donnent la quantité de CO2 émise pour chaque unité consommée. Ils constituent donc la base du calcul CO2eq permettant de comptabiliser nos émissions CO2 consommées.


Il faut donc maintenant choisir les émissions de CO2 que nous voulons comptabiliser.

Les scopes de mesure d’impact carbone


Pour identifier leur impact sur le climat, les entreprises et les organisations doivent quantifier leurs émissions de gaz à effet de serre (GES). Si la comptabilisation des émissions directes (scope 1 et 2) est obligatoire pour une partie des entreprises et organisations en France, la comptabilisation des émissions indirectes (scope 3) est simplement recommandée par la loi.


Depuis juillet 2022, un nouveau décret va obliger dès 2023 les entreprises jusqu'alors soumises à la réalisation d'un BEGES scope 1 et 2, de prendre en compte le scope 3. Un changement important et nécessaire lorsque l'on sait que la majorité des émissions dépendent très souvent du scope 3.


Les émissions sont donc catégorisées en trois périmètres appelés scope 1, 2, 3. Issue d’une méthodologie internationale définie par le GHG Protocol, cette catégorisation permet de séparer les émissions de GES directes, les émissions indirectes liées à l’énergie et les autres émissions indirectes.

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La formule est simple : Données d’activité x Facteur d’émission = CO2eq


Dans l’application, le scope 3 est souvent bâclé (approche monétaire et comptable) car il est plus complexe à mesurer, voire oublié car il n'est généralement pas pris en compte par les entreprises. Il représente pourtant une grande partie des activités de l’entreprise et, en moyenne, 75% des émissions de celle-ci.


Cette partie est donc complexe et peut-être chronophage car il nécessite d’avoir une complétude :

  • Des données d’activité précises et fiables telles que les KM parcourus, la consommation énergétique, le volume des transactions d’achat, etc.

  • Des base de facteur d’émission qui va permettre le mapping avec les données d’activité. Il faut également que le référentiel des facteurs d’émission soit à jour des dernières modifications et standards.

Le scope 3 est donc l’exercice le plus complexe car il nécessite d’avoir toutes les données d’activités nécessaires, une base de facteurs d’émissions complète et un partage de données des partenaires (fournisseurs, investissements).


Limites des approches actuelles de mesure de l'impact carbone sans automatisation

L’approche “One shot audit”


À travers cette approche les reportings sont généralement annuels. C'est un bon premier exercice pour mettre en place une démarche de mesure d’impact carbone. Cependant, cette approche à ses limites :

  • Elle ne permet pas un pilotage fin et continue de ses émissions CO2

  • L’évaluation rapide des actions de réductions

  • Une précision moins complète et source d’erreur de saisie

  • Analyse partielle


L’approche "Plateforme” classique (top-down) et carbon data platform (bottom-up)


L’approche plateforme classique réside dans le fait d’organiser une collecte des données pour répondre à un cas pratique spécifique. Elle permet de mesurer les émissions de manière continue mais comporte cependant certaines limites :

  • Exécution des calculs sur des données agrégée ou moyenne

  • Profondeur et granularité analytique limitées car optimisées pour un seul cas pratique

  • Intégration technique longue

  • Standard non conforme à une approche modern stack data

Cette approche se rapproche de la logique ETL (Extract, Transform & Load) mais appliquée au CO2.

L’approche carbon data platform (CDP)


Cette approche permet quant à elle de disposer de l’ensemble des sources de données avec le niveau de granularité le plus fin, de les enrichir selon l’activité d’une entreprise et d’utiliser ces sources de données pour répondre à plusieurs use cases. Les avantages sont nombreux au sens technique :

  • Ce type de plateforme s’intègre parfaitement dans un écosystème modern stack

  • Profondeur et granularité des données complète

  • Pas de limitation des uses cases

  • Activation possible des données au sein de système tiers (intégration dans des factures ou produits notamment

Cette approche est plus conforme à une logique ETL.

Le modern data stack apparaît donc comme un levier incontournable dans le pilotage du scope 3 et de son automatisation.


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Modern Data Stack : qu’est-ce que c’est ?


Un Modern Data Stack est une architecture data déployée dans le cloud ou à travers des solutions SAAS composées de briques de services répondant à chaque étape de traitement des données d’une entreprise. Les flux de données sont intégralement automatisés et stockés dans une data warehouse issu du cloud. De manière générale les briques sont les suivantes :

  • Data ingestion pour l’import des données

  • Data storage pour le stockage des données

  • Data transformation pour effectuer les modifications nécessaires

  • Data illustration

  • Data activation

Cette infrastructure reflète une maturité data avancée permettant d'activer de la valeur à partir des données notamment des analyses avancées, la création de modèle AI/ML, l’activation dans des services et leur monétisation en vue de maximiser le développement business.


Cette approche est infiniment évolutive et permet de répondre à un certain nombre de besoins métiers. Pour les équipes qui mettent en place ce type de logique, il est possible d’ajouter ou changer les services selon les besoins et la maturité de l’organisation.


L’approche Modern Data Stack permet également de standardiser de manière industrielle et organisée l’ensemble des étapes de traitement de la donnée. L'accès aux données est self-service et la structure des données est couverte par une couche sémantique qui permet une compréhension rapide des données. Cette approche technologique permet d’éliminer les silos d’avoir une organisation industrielle des données dans le but de décupler le potentiel des “use cases possibles” au sein d’une organisation. C'est ainsi qu’opèrent les utilisateurs du Modern Data Stack. Les initiatives d'analyse sont centralisées et reposent sur les mêmes technologies, outils et données.


Les bénéfices et fonctions d’une “carbon data platform” au sein du modern data stack


Faire converger les expertises métier pour valider le mapping des données (facteurs et données d’activité).


Dans le cadre d’un déploiement de projet de mesure d’impact l’un des principaux enjeux est de centraliser la structuration des calculs, l’expertise métier des sources de données/indicateurs et leur accès technique (API, datalake, datewarehouse, etc…). Ces différents enjeux sont très souvent isolés, ce qui ajoute un niveau de complexité dans le déploiement un projet d’automatisation.

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Le schéma ci-dessus récapitule de manière très concrète les différents liens entre les métiers à différentes étapes du calcul de mesure d’impact carbone.

  1. L’expert climat à travers la plateforme peut configurer un impact CO2 et le détail complet de ses calculs selon les standards et spécificités de calcul.

  2. L’expert tech/data se concentre uniquement sur le traitement de l’information et non le calcul, il va envoyer les informations nécessaires au calcul et récupérer le résultat pour répondre à un besoin (ex : BI Dashboard) .

  3. L’utilisateur métier va exploiter le résultat pour ses besoins et conseiller l’expert tech/data sur la complétude, qualité et conformité des données.

Une carbon data platform, comme le propose Kabaun, permet donc de centraliser les informations, garder la traçabilité et mettre en place un processus de collaboration afin que chaque expertise puisse y contribuer.

Organiser les métadonnées selon l’organisation et la complétude analytique souhaitée


Chaque organisation à ses spécificités. Une carbon data platform permet d’enrichir et d'imputer les données en définissant des périmètres et tag analytique adapté selon l’organisation, l’activité, les business units, les différents sites ou encore au niveau des transactions dans le but d’avoir la profondeur d’analyse souhaitée et adapté à l’organisation.

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Maintenance et gestion de la base des facteurs d’émission de l’entreprise


La base de facteur d’émission interne à l’organisation est la source des données permettant le calcul CO2. Se doter d'un carbon data platform possède plusieurs avantages.

  • Structuration sémantique de la base de facteur pour accès rapide à travers des tags et métadonnées pour faciliter ainsi l’exploration et la recherche des facteurs.

  • Traçabilité des détails de calcul des facteurs pour conserver la décomposition des calculs et faciliter leur maintenance et mise à jour.

  • Intégration, standardisation et mise à jour des bases de données standard utilisées par l’entreprise telle que la Base Empreinte®, EPA, Defra ou Eco-invent.

  • Création de facteurs spécifiques à partir de facteurs existant.

Comment intégrer la mesure d’impact carbone automatisé grâce au modern data stack et quels sont les prérequis ?


Architecture modern stack data et carbon data platform


Carbon data platform au sein d’un modern stack data

Une carbon data platform API first facilite grandement l’automatisation des processus analytiques et permet notamment l’intégration au sein de nombreuses technologies modern stack.

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Principe de connexion au sein d’une carbon data platform


D’un point de vue fonctionnel, la carbon data platform est complémentaire et permet l’intégration de nouveaux services métiers dédiés à la mesure des émissions de gaz à effet de serre.


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Pour aller plus loin : Carbon data platform API-first

Nous parlions auparavant de mettre en place des configurations au sein de la plateforme pour automatiser la mesure. Grâce au model API-first, il est également possible d’automatiser :

  • La génération des configurations de calcul ;

  • La création de la couche sémantique, tag et structure des données ;

  • La création des différents rapports.


Conclusion des bénéfices d’intégrer une carbon data platform au sein de son modern data stack


Le modern data stack est un moyen incontournable pour faciliter et simplifier la mesure d’impact carbone du scope 3 au sein d’une entreprise. L’approche répond à la fois aux besoins des métiers et facilite l’intégration pour les équipes data. Cette approche à comme bénéfices :

  • Pilotage continu

  • Précision et complétude des données

  • Traçabilité des calculs

  • Automatisation de la collecte des données


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