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Score ESG de XXX

Ce score ESG illustre la posture des organisations dans le domaine du développement durable.
Le score aborde non seulement les aspects de protection de l’environnement (utilisation de l’énergie, préservation de l’environnement), mais aussi des sujets liés au domaine social, aux relations de l’entreprise avec ses fournisseurs et ses clients et aux préoccupations éthiques.

Déclinaison du score ESG sur les 4 piliers :

Environnemental

Le pilier environnemental englobe les initiatives et pratiques permettant aux organisations de réduire leur empreinte écologique.

Social

Le pilier social se concentre sur l’impact positif que les entreprises et organisations peuvent avoir sur leurs collaborateurs.

Sociétal

Le pilier sociétal jauge l’impact d’une organisation sur les parties prenantes externes (les clients, fournisseurs, communautés locales ou associations).

Gouvernance

La gouvernance d’entreprise responsable exige des dirigeants qu’ils agissent avec intégrité et transparence en veillant à la conformité réglementaire et à l’éthique des affaires.

Classe de score :

Les algorithmes de CONITIV s’appuient sur des millions de données pour calculer le scoring ESG des entreprises. Pour plus de transparence, chaque score de 0 à 1000 est accompagné d’une classe de score (de A à C) qui définit la profondeur d’information disponible sur l’entreprise.

Le scoring peut être effectué de 3 façons différentes :

Classe de score C : SCORE ALGORITHMIQUE - sans interaction avec l’organisation évaluée. Les scores de classe C sont construits par nos algorithmes qui se basent sur des données statistiques ainsi que des données publiées par l’organisation.
Classe de score B : SCORE SOLLICITE - l’organisation peut aussi compléter les données qui la concerne par des données déclaratives en remplissant notre questionnaire.
Classe de score A : SCORE AUDITE – Dans ce cas, nos experts procèdent à un audit probant de l’organisation pour certifier la notation et les déclarations de l’entreprise.

Le score ESG de Conitiv est un score basé sur des données externes qui utilise des algorithmes et de l’intelligence artificielle. Même s’il est élaboré avec le plus grand soin, la nature probabiliste des modèles d’intelligence artificielle peut engendrer une certaine variabilité ou imprécision dans ce score. Il s’agit d’une vision externe non garantie qui peut être améliorée avec les informations qui nous seront fournies par l’entreprise.

MLV-FTC • Etudes de marché,PARIS

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