Découvrez la synthèse de la masterclass “Driving and Embedding Impact: From Strategy to Products”, avec Grégoire Hug, CEO de Weefin, Valentin Lautier, CEO de Homaio, Ronan Robe, Co-Founder & COO de Fruggr, et Maeva Courtois, CEO de Helios et modérée par Guillaume Andreu, Sustainable Finance Advisory chez KYC Consulting, organisée dans le cadre du Club Métier Impact à l’occasion de FinTech R:Evolution | #FFT26 | Flight to Quality.
Destinée aux responsables RSE, aux directions financières et, plus largement, aux acteurs engagés dans la transformation durable des fintech, cette masterclass a proposé une approche opérationnelle de l’impact, à la croisée de deux enjeux complémentaires : la gouvernance et le pilotage de la donnée extra-financière, d’une part ; l’intégration de l’impact au cœur des produits et de l’expérience utilisateur, d’autre part.
A. Mesurer un impact réel
L’impact ne peut se limiter au respect de normes, de labels ou d’obligations réglementaires. Il doit produire des effets concrets, mesurables et vérifiables.
Cette exigence se traduit directement dans les offres produits. Homaio permet ainsi d’investir dans des quotas carbone européens : les quotas détenus ne peuvent plus être achetés par des industriels pour couvrir leurs émissions. Les investisseurs peuvent même choisir de supprimer tout ou partie de leurs quotas, plaçant l’impact climatique au cœur de l’investissement.
De son côté, Helios oriente les dépôts de ses clients vers des projets contribuant à la transition écologique. La fintech revendique 15 millions d’euros investis à date dans ces projets, ainsi qu’une réduction de 73 % des émissions de CO2 par compte par rapport à une banque traditionnelle.
Dans les deux cas, l’impact est une composante tangible de la proposition de valeur.
B. L’IA, accélérateur du reporting ESG
Avec la CSRD et la multiplication des exigences extra-financières, les entreprises doivent produire des reportings plus complets, plus fiables et plus comparables. L’IA est un outil utile pour automatiser la collecte de données ESG, analyser des informations non structurées, normaliser les rapports ou encore identifier des incohérences entre données chiffrées et narratifs.
Elle ouvre aussi de nouveaux usages qualitatifs : commenter des chiffres, rédiger des indicateurs, répondre à des questionnaires d’agences de notation ou reformuler des éléments issus de communications officielles.
Weefin a notamment développé des modules d’analyse qualitative, co-construits avec un groupe de clients pilotes. L’un des enseignements clés : pour limiter les hallucinations, il est indispensable de bien définir le périmètre d’usage et de spécialiser les agents.
C. De la conformité au pilotage stratégique
L’IA ne crée de valeur que si elle s’appuie sur des indicateurs pertinents. Sans orientation stratégique, la collecte de données ESG, même sophistiquée, reste un exercice de conformité.
L’enjeu est donc d’identifier les indicateurs les plus matériels pour l’entreprise, son secteur, ses parties prenantes et ses objectifs de long terme. Un indicateur doit être juste, utile à la décision et compréhensible par les utilisateurs.
Cette approche permet de transformer le reporting ESG en outil de pilotage : suivi des risques climatiques, cohérence entre engagements et produits, trajectoire de transition, contribution réelle à l’impact.
D. Encadrer l’IA pour préserver la confiance
Les intervenants ont également rappelé les limites de l’IA. Sans gouvernance, elle peut générer de l’opacité, renforcer des biais ou produire des discours de durabilité crédibles en apparence mais insuffisamment fondés.
Plusieurs garde-fous sont nécessaires : explicabilité des modèles, traçabilité des données, audits réguliers des biais, intégration aux référentiels existants – CSRD, ISSB, TCFD, TNFD – et attention portée à l’empreinte environnementale des outils utilisés.
L’IA doit donc rester un outil au service d’une stratégie claire, d’indicateurs robustes et d’une exigence de vérifiabilité.
Destinée aux responsables RSE, aux directions financières et, plus largement, aux acteurs engagés dans la transformation durable des fintech, cette masterclass a proposé une approche opérationnelle de l’impact, à la croisée de deux enjeux complémentaires : la gouvernance et le pilotage de la donnée extra-financière, d’une part ; l’intégration de l’impact au cœur des produits et de l’expérience utilisateur, d’autre part.
A. Mesurer un impact réel
L’impact ne peut se limiter au respect de normes, de labels ou d’obligations réglementaires. Il doit produire des effets concrets, mesurables et vérifiables.
Cette exigence se traduit directement dans les offres produits. Homaio permet ainsi d’investir dans des quotas carbone européens : les quotas détenus ne peuvent plus être achetés par des industriels pour couvrir leurs émissions. Les investisseurs peuvent même choisir de supprimer tout ou partie de leurs quotas, plaçant l’impact climatique au cœur de l’investissement.
De son côté, Helios oriente les dépôts de ses clients vers des projets contribuant à la transition écologique. La fintech revendique 15 millions d’euros investis à date dans ces projets, ainsi qu’une réduction de 73 % des émissions de CO2 par compte par rapport à une banque traditionnelle.
Dans les deux cas, l’impact est une composante tangible de la proposition de valeur.
B. L’IA, accélérateur du reporting ESG
Avec la CSRD et la multiplication des exigences extra-financières, les entreprises doivent produire des reportings plus complets, plus fiables et plus comparables. L’IA est un outil utile pour automatiser la collecte de données ESG, analyser des informations non structurées, normaliser les rapports ou encore identifier des incohérences entre données chiffrées et narratifs.
Elle ouvre aussi de nouveaux usages qualitatifs : commenter des chiffres, rédiger des indicateurs, répondre à des questionnaires d’agences de notation ou reformuler des éléments issus de communications officielles.
Weefin a notamment développé des modules d’analyse qualitative, co-construits avec un groupe de clients pilotes. L’un des enseignements clés : pour limiter les hallucinations, il est indispensable de bien définir le périmètre d’usage et de spécialiser les agents.
C. De la conformité au pilotage stratégique
L’IA ne crée de valeur que si elle s’appuie sur des indicateurs pertinents. Sans orientation stratégique, la collecte de données ESG, même sophistiquée, reste un exercice de conformité.
L’enjeu est donc d’identifier les indicateurs les plus matériels pour l’entreprise, son secteur, ses parties prenantes et ses objectifs de long terme. Un indicateur doit être juste, utile à la décision et compréhensible par les utilisateurs.
Cette approche permet de transformer le reporting ESG en outil de pilotage : suivi des risques climatiques, cohérence entre engagements et produits, trajectoire de transition, contribution réelle à l’impact.
D. Encadrer l’IA pour préserver la confiance
Les intervenants ont également rappelé les limites de l’IA. Sans gouvernance, elle peut générer de l’opacité, renforcer des biais ou produire des discours de durabilité crédibles en apparence mais insuffisamment fondés.
Plusieurs garde-fous sont nécessaires : explicabilité des modèles, traçabilité des données, audits réguliers des biais, intégration aux référentiels existants – CSRD, ISSB, TCFD, TNFD – et attention portée à l’empreinte environnementale des outils utilisés.
L’IA doit donc rester un outil au service d’une stratégie claire, d’indicateurs robustes et d’une exigence de vérifiabilité.