Entreprises: produire de façon éthique, voeu pieux ou réalité?

Ni travail forcé ni exploitation d'enfants: s'assurer de l'éthique de ses produits est un objectif affiché par nombre d'entreprises. Mais qu'il s'agisse d'une réalité ou d'un voeu pieu, les compagnies proposant d'évaluer ces aspects sociétaux se multiplient.

La RSE (responsabilité sociétale des entreprises, aussi appelée "ESG" dans le monde anglo-saxon) est à la mode. Elle est même si incontournable que des dirigeants de grandes entreprises ont désormais une partie de leur rémunération liée à la réalisation d'objectifs environnementaux et sociaux.

Ce mouvement est encouragé par l'émergence de législations plus strictes. L'Union européenne en particulier s'est dotée début 2023 de la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), qui oblige les entreprises à publier des informations extra-financières plus poussées.

"Certains pays en avance avaient déjà des obligations nationales en la matière. Mais il existe maintenant une vague réglementaire" en ce sens, décrypte Sylvain Guyoton, directeur des évaluations et de la méthode d'EcoVadis, l'une des grosses entreprises du secteur, qui a évalué depuis sa création en 2007 quelque 120.000 fournisseurs.

Dans ce contexte, comme EcoVadis, de plus en plus d'acteurs se créent pour évaluer les affirmations éthiques - et environnementales, le plus souvent les deux à la fois - des uns et des autres.

C'est ce que propose aussi la société américaine Worldly, avec des outils comme l'indice Higg, utilisé largement dans le secteur textile. Pour ce faire, Worldly utilise notamment l'intelligence artificielle. "Elle nous permet de savoir si un sous-traitant fournit des informations valides sur sa production. Pour ce qui concerne les droits de l'homme, l'IA va nous mener dans la bonne direction: si une affirmation n'est pas précise ou s'il y a des anomalies détectées, nous allons regarder de plus près", affirme John Armstrong, directeur technique de Worldly. 

Le secteur est en pleine croissance. "Tout le monde cherche à tirer parti de l'IA, et il y a de la compétition", remarque-t-il.

En Australie, la start-up Givvable s'est également lancée sur le créneau depuis deux ans, big data à l'appui. Givvable s'adresse aux entreprises qui ont recours à beaucoup de sous-traitants, pour lesquels "il est difficile d'évaluer les risques sans utiliser la technologie", explique depuis Sydney Frances Atkins, sa co-fondatrice. L'objectif est de s'affranchir de l'autoévaluation par les entreprises elles-mêmes, "particulièrement inefficace", poursuit-elle.

Limites

En France, la jeune pousse Tilkal, née en 2019, utilise elle aussi l'IA dans ce but. "Aujourd'hui, la plupart du temps, les entreprises ne savent pas qui sont les sous-traitants de leurs sous-traitants", explique Matthieu Hug, son cofondateur. "Or, il n'y pas de secret, quand on ne sait pas ce qui se passe, il y a un risque que cela ne soit pas top". 

Tilkal va donc collecter des données au sein de la chaîne d'approvisionnement et traquer les zones d'ombre. "Nous cherchons les incohérences, pour remonter des alertes et dire à nos clients qu'ils doivent aller vérifier tel point à tel endroit chez leurs sous-traitants".

Peut-on pour autant tout évaluer ? Y compris la situation d'une usine située à des milliers de kilomètres, dans un pays peu soucieux des droits de l'homme ?

"D'une certaine façon, il manque toujours des données, mais cela donne une photo plus ou moins fine, c'est bien mieux que ne rien avoir du tout", répond Matthieu Hug.

Par ailleurs, le fait d'avoir des notations diverses présente des limites, dont des méthodologies régulièrement remises en question. Ainsi, Orpea, mis en cause dans un scandale de maltraitance, avait reçu des notations... favorables en matière de RSE.

"Sur la base de quelle information les agences de notation font-elles leurs évaluations et attribuent-elles leurs notes (carbone, impact social, impact...)? Souvent pas grand chose, parce que la donnée sur la chaîne d'approvisionnement n'est tout simplement pas disponible", remarque Matthieu Hug. 

Avec l'arrivée de nouvelles réglementations, ces problèmes de divergences de méthodologies vont se régler, avance de son côté Sylvain Guyoton, d'EcoVadis.

"La notation est un élément qui permet de préciser où sont les risques et d'aiguiller l'action du donneur d'ordre, mais ce n'est pas l'intégralité de la solution", dit-il ainsi. En résumé, intelligence artificielle ou pas, audits physiques ou pas, la bonne volonté de l'entreprise reste l'enjeu majeur.