Longtemps considérées comme un complément à l’analyse financière traditionnelle, les données ESG occupent désormais une place croissante dans l’évaluation des entreprises et dans les décisions d’investissement. Cette évolution transforme progressivement le métier d’analyste financier : au-delà de l’examen des comptes et des perspectives de résultats, il doit désormais intégrer des informations environnementales, sociales et de gouvernance, en apprécier la qualité et en mesurer les implications financières.
La présentation consacrée au métier d’analyste ESG, organisée le 17 septembre par la SFAF avec Ninon Décor, responsable des activités de notation ESG non sollicitées chez Ethifinance, et Chrystelle Duclovel, analyste ESG Senior chez Ethifinance, a permis d’illustrer concrètement cette évolution. Le travail de l’analyste ESG repose notamment sur la collecte, le contrôle et l’analyse d’un volume important de données extra-financières. Chez EthiFinance Sustainability, la méthodologie présentée est fondée sur le principe de double matérialité et s’appuie sur un référentiel d’environ140 indicateurs couvrant les enjeux environnementaux, sociaux, les parties prenantes externes et la gouvernance. L’objectif n’est toutefois pas de juxtaposer une note ESG à une analyse financière : il s’agit de comprendre comment ces enjeux peuvent affecter le modèle économique, les risques et, à terme, la création de valeur de l’entreprise.
De la donnée à l’analyse financière
L’essor de la réglementation européenne contribue fortement à cette transformation. La standardisation progressive du reporting extra-financier doit faciliter la comparabilité des entreprises et rendre disponibles des données jusqu’ici hétérogènes. Pour l’analyste financier, cette évolution représente à la fois une opportunité et un nouveau défi : disposer de davantage d’informations ne signifie pas nécessairement disposer de meilleures informations.
La qualité des données devient ainsi un enjeu central. Les analystes ESG doivent effectuer des contrôles, identifier les valeurs atypiques, analyser les évolutions d’une année sur l’autre et apprécier la cohérence des informations communiquées. Cette démarche fait écho à une problématique bien connue des analystes financiers : la pertinence d’une donnée dépend autant de sa fiabilité que de la manière dont elle est interprétée.
L’approche par la double matérialité renforce cette logique. Elle conduit à considérer à la fois les impacts de l’entreprise sur son environnement et les conséquences financières que les enjeux ESG peuvent avoir sur son activité. Pour l’analyste financier, cette approche permet donc de rapprocher progressivement données extra-financières et analyse des risques, des investissements et du modèle économique.
L’enjeu n’est plus seulement de collecter, mais de qualifier
L’analyse des controverses illustre particulièrement bien cette évolution. Les événements susceptibles d’affecter une entreprise sont suivis quotidiennement, puis analysés afin d’en déterminer la matérialité et les conséquences potentielles : financières, réputationnelles, juridiques ou vis-à-vis des parties prenantes.
Ce travail montre que l’automatisation de la collecte d’informations ne supprime pas le rôle de l’analyste. Au contraire, elle déplace la valeur ajoutée vers le cadre méthodologique, la qualification de l’information, sa mise en perspective et l’exercice du jugement. Face à un volume croissant de données, l’analyste doit être capable de distinguer le signal du bruit et d’évaluer la pertinence d’une information pour l’entreprise étudiée.
Cette évolution concerne également les entreprises non cotées. Dans le cadre de due diligences, l’analyste peut être amené à travailler dans des délais courts, à exploiter les informations disponibles dans une data room, à dialoguer avec l’entreprise et à adapter son analyse aux enjeux ESG propres à son secteur. La disponibilité et la qualité de l’information deviennent alors des éléments déterminants du processus d’analyse.
De nouveaux risques à intégrer dans les modèles d’analyse
Le changement climatique constitue un autre facteur d’évolution du métier. Les investisseurs s’intéressent de plus en plus aux risques physiques – incendies, inondations ou autres événements climatiques – ainsi qu’à la capacité des entreprises à anticiper et à gérer ces risques. La difficulté réside encore dans la disponibilité et la fiabilité des données permettant de les mesurer.
La biodiversité, les ressources naturelles, les conditions de travail, les droits humains ou encore la chaîne d’approvisionnement constituent des enjeux de durabilité pouvant avoir des répercussions sur l’entreprise, en complément des impacts qu’elle exerce sur la société. Pour l’analyste extra-financier, la question devient donc de plus en plus celle de la traduction de ces enjeux en risques, opportunités et impacts économiques.
L’IA : automatiser davantage pour analyser mieux ?
L’intelligence artificielle devrait également accélérer cette transformation. Son utilisation peut notamment faciliter la collecte et l’extraction de données, alors que la standardisation croissante du reporting crée un environnement plus propice à l’automatisation.
Pour autant, l’IA ne se substitue pas au travail d’analyse. La qualité des données extraites, leur interprétation, les choix méthodologiques et l’évaluation de leur matérialité nécessitent toujours une expertise humaine. L’enjeu pour les analystes est donc moins de remplacer l’analyse par la technologie que de consacrer davantage de temps à ce qui constitue leur véritable valeur ajoutée : interpréter l’information, contextualiser les risques et établir des liens entre les différents facteurs qui déterminent la performance d’une entreprise.
Vers une convergence des métiers de l’analyse
L’essor de la donnée ESG contribue ainsi à rapprocher progressivement les métiers d’analyste financier et d’analyste extra-financier. Les frontières entre ces deux univers deviennent moins étanches : comprendre une entreprise implique désormais de croiser ses performances financières avec sa stratégie, sa gouvernance, ses risques environnementaux et sociaux et sa capacité à anticiper les transformations de son environnement.
Cette évolution ne signifie pas que l’analyste financier doive devenir un spécialiste de chacun des sujets ESG. Elle implique en revanche qu’il soit capable de comprendre les principales données extra-financières, d’en apprécier la qualité et surtout d’identifier celles qui sont susceptibles d’avoir une incidence sur son analyse.
À mesure que la donnée ESG se structure, se standardise et devient plus abondante, la compétence différenciante ne sera donc pas nécessairement l’accès à davantage de données, mais la capacité à les transformer en information pertinente pour l’analyse et la décision d’investissement.
La présentation diffusée lors de cet événement est disponible via ce lien, en accès réservé aux membres de la SFAF.
Afin de compléter leur présentation du 17 septembre, Ninon Décor, responsable des activités de notation ESG non sollicitées chez Ethifinance, et Chrystelle Duclovel, analyste ESG Senior chez Ethifinance, présentent les missions relatives au métier d'analyste en agence ESG en répondant aux questions suivantes dans la vidéo ci-dessous :
- Comment et pourquoi les investisseurs utilisent-ils les données et les notes ESG ?
- Quelles sont les causes principales de divergence de notation entre différentes agences ESG ?
- Quel est l'impact de la réglementation sur les données et les notes ESG ?