Notre méthodologie expliquée
La majorité pense que l’ESG, c’est binaire. Nous refusons ce confort : ici, chaque signal faible est exploré, chaque étape documentée, et chaque résultat confronté à la réalité suisse. Notre méthodologie croise analyse algorithmique et retour terrain pour éviter les raccourcis et favoriser la discussion critique.
Cheminement critique, pas à pas
1
Collecte raisonnée et audit initial
On commence par la collecte de données ESG alternatives soigneusement sélectionnées, en priorisant la traçabilité et la documentation. Chaque source est soumise à un audit méthodique pour identifier les angles morts et évaluer le niveau de robustesse avant d’aller plus loin.
2
Choix et test des modèles
Après le nettoyage, vient la confrontation des modèles. Algorithmes supervisés, non supervisés : chaque choix est explicitement motivé, et chaque résultat est testé sur des cas réels, avec une vérification croisée entre membres du collectif.
3
Documentation et amélioration continue
Enfin, publication transparente : synthèses accessibles, documentation des biais et ouverture au débat pour que rien ne soit figé et que la méthodologie s’adapte en permanence au retour terrain et à la réglementation suisse.
Sélection et contrôle des données
Sélection de jeux de données ESG alternatifs : contrôle de la provenance, vérification de la documentation et première analyse des angles morts pour éviter toute interprétation biaisée dès le départ.
Préparation et nettoyage
Nettoyage des données, identification des outliers, et structuration des
variables pour garantir la pertinence de chaque étape algorithmique et préparer
le terrain aux analyses croisées.
Sélection algorithmique raisonnée
Choix d’algorithmes adaptés : confrontation entre méthodes supervisées et non
supervisées, documentation des critères de sélection et justification de chaque
paramètre.
Analyse et validation croisée
Lancement de l’analyse automatique : chaque résultat est documenté, testé sur des cas concrets, puis passé au crible de l’examen collectif pour détecter les failles potentielles.
Contexte et adaptation
Confrontation à la réalité suisse : adaptation des modèles, prise en compte du contexte réglementaire et analyse des retours d’expérience pour renforcer la robustesse des conclusions.
Synthèse et transparence
Publication des synthèses : mention explicite des limites, documentation des biais détectés et ouverture au débat public pour stimuler l’amélioration continue.
Comparatif des approches ESG
Mythe : l’ESG se limite à cocher une case. Réalité : notre méthode questionne chaque automatisme, documente chaque biais et valorise le doute méthodique dans la construction des analyses ESG.
Caractéristiques
Approche classique
Analyse ESG descriptive et statique
Notre démarche
Lecture ESG algorithmique, critique et contextuelle
Sources et débat collectif
Rassemble des données alternatives, analyse les signaux faibles et met en avant la confrontation des points de vue pour enrichir la compréhension ESG.
58
94
Traçabilité et transparence
Implique la documentation explicite de chaque étape, la publication des limites et la remise en cause régulière des choix méthodologiques.
55
97
Confrontation algorithmique
Développe des analyses par le machine learning, tout en confrontant chaque résultat à l’expérience terrain pour éviter les raccourcis.
48
91
Gestion du biais et actualisation
Inclut l’examen critique des biais et l’adaptation aux évolutions réglementaires, pour garantir la robustesse des analyses dans le contexte suisse.
52
88
Comparaison moyenne
53
93