Les ERP sont depuis longtemps des piliers des organisations. Cependant, à mesure que les entreprises se transforment sous l’effet des pressions réglementaires (CSRD, taxonomie européenne, SFDR), sociétales et environnementales, une question s’impose:

Comment les ERP peuvent-ils contribuer à la performance ESG (Environnement, Social, Gouvernance) ?

 

Peut-on parler d’un “ERP durable” ou “ERP ESG” ?

La réponse est oui, à condition de raisonner avec nuance : un ERP peut intégrer et traiter toutes les données ESG dès lors qu’elles entrent dans le périmètre transactionnel des processus métiers. La Business Intelligence (BI) et l’Intelligence Artificielle (IA) viennent ensuite valoriser ces données, les croiser avec des sources externes et anticiper les décisions. 

Pourquoi les ERP doivent intégrer l’ESG?

Dès 2024, la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) impose aux grandes entreprises de publier un reporting extra-financier structuré, avec audit externe. Ces obligations concernent aussi la chaîne de valeur : une PME, même non soumise directement à la CSRD, peut déjà être sollicitée par un grand client pour fournir des données ESG. 

Les attentes des parties prenantes

Clients, investisseurs, salariés et régulateurs attendent davantage de transparence : empreinte carbone, conditions de travail, gouvernance responsable. Sans un système de gestion intégré, il devient complexe d’agréger, fiabiliser et restituer ces données. 

Un ERP n’est pas limité par nature. Il peut intégrer toute information structurée dès lors qu’elle est reliée à un processus transactionnel. La clé réside donc dans la décision de l’entreprise d’élargir son périmètre de gestion à certaines dimensions ESG. 

Exemple du côté Environnement

  • Suivi des consommations énergétiques par site de production. 
  • Émissions liées aux transports (données intégrées dans les processus logistiques). 
  • Gestion des flux de matières et de déchets dans la supply chain. 

Exemple côté du Social

La plupart de ces dimensions ne sont pas transactionnelles, elles ne sont pas à même d’être traités par l’ERP : 

  • Absentéisme, accidents du travail : éventuellement. 
  • Diversité, inclusion, satisfaction des employés : non, car ce sont des indicateurs qualitatifs, souvent gérés dans des outils spécialisés ou via des enquêtes externes. 

Exemple du côté Gouvernance

Ici aussi une partie des données peuvent provenir d’informations traités dans l’ERP:

  • Traçabilité des décisions, conformité des workflows d’approbation : oui, en tout cas en ce qui concerne les workflows gérés au sein de l’ERP, particulièrement dans le domaine de la comptabilité et finance. 
  • Composition du conseil d’administration, politique de rémunération : non, car c’est hors périmètre ERP. 

Autrement dit, l’ERP devient le socle transactionnel ESG pour toutes les données liées aux opérations et processus métiers. 

 

La Business Intelligence : donner du sens et alerter

La BI permet de tirer parti des données ESG intégrées et gérées dans l’ERP : 

  • Formuler des rapports complexes pour suivre les émissions, comparer les sites, analyser les coûts liés à l’énergie.
  • Suivre des indicateurs et KPI ESG en lien direct avec les transactions (ex. CO₂ par commande ou par trajet logistique).
  • Mettre en place des alertes : si une émission dépasse un seuil, si un indicateur RH chute en dessous d’un niveau acceptable.
  • Enrichir le reporting avec des données externes (mix énergétique national, indices sectoriels, prix du carbone). 

 Ainsi, la BI joue un rôle d’amplificateur analytique : elle ne crée pas de données, mais valorise celles présentes dans l’ERP ou collectées via ses processus. 

 

L’IA : prédire et recommander

L’Intelligence Artificielle peut venir compléter le couple ERP-BI. Son rôle : 

  • Anticiper : prévoir l’impact ESG d’une commande, estimer l’empreinte carbone d’une chaîne logistique avant son exécution.
  • Recommander : proposer des scénarios alternatifs (choisir un transporteur moins émetteur, ajuster un planning de production selon la disponibilité d’énergie renouvelable).
  • Apprendre en continu : intégrer les évolutions réglementaires, benchmarker avec de nouvelles bases de données, améliorer ses recommandations.

L’IA transforme ainsi l’exécution de la politique ESG en un outil d’aide à la décision proactive. 

 

Les bénéfices d’un ERP aligné ESG

  • Conformité réglementaire : répondre aux obligations CSRD et taxonomie européenne sans multiplier les systèmes.
  • Réduction des risques : éviter les sanctions et protéger la réputation de l’entreprise.
  • Meilleure performance opérationnelle : consommer moins d’énergie, réduire les déchets, optimiser la logistique.
  • Avantage compétitif : répondre aux appels d’offres intégrant des critères ESG et séduire des investisseurs sensibles à la durabilité. 

    Les défis à relever :

    Collecte et qualité des données

    La fiabilité du reporting ESG dépend directement de la qualité des données intégrées dans l’ERP. Cela implique souvent de revoir certains processus pour capturer de nouvelles informations transactionnelles, mais aussi de s’assurer que le référentiel de base est de qualité.

    Coûts et résistances internes

    Adapter un ERP à l’ESG peut être perçu comme une contrainte. Il faut convaincre que cette évolution est un investissement stratégique. Il est important donc de prévoir de la conduite du changement.

    Gouvernance des systèmes

    L’IA, en particulier, pose des questions d’éthique et de transparence : comment garantir que ses recommandations sont objectives et compréhensibles ? 

    Vers une convergence pragmatique ERP – ESG – BI – IA

    Parler d’un “ERP ESG” ne signifie pas attribuer une conscience écologique ou sociale au système. Cela veut dire que : 

    • L’ERP collecte et structure toutes les données ESG transactionnelles.
    • La BI transforme ces données en indicateurs, rapports et alertes.
    • L’IA ajoute la capacité d’anticiper, de recommander et d’apprendre. 

    Ensemble, ces briques constituent une plateforme complète de pilotage ESG, alignée avec les obligations réglementaires et les attentes du marché. 

    Conclusion

    Un ERP n’a pas de limite intrinsèque dans la gestion de l’information : il peut parfaitement intégrer des dimensions ESG, à condition qu’elles soient rattachées à des processus transactionnels. Les dimensions extra-transactionnelles (diversité, gouvernance stratégique) relèvent d’autres outils, mais peuvent être reliées via des systèmes de BI. 

    L’avenir est donc à une intégration raisonnée : ERP comme colonne vertébrale, BI comme amplificateur analytique, IA comme catalyseur prédictif.  

    Chez Audaxis, nous accompagnons déjà nos clients avec des ERP comme APIZ (open source, souverain, flexible) et Oracle NetSuite, en les connectant à des solutions BI et IA. Cette approche pragmatique permet de transformer l’ESG d’une contrainte réglementaire en levier d’innovation, de performance et de confiance.

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