Marc 00:00:00 – 00:00:13 : Aujourd’hui, je reçois Léa Caen, cofondatrice de Kiosk et ancienne product manager chez Amazon. Kiosk est un logiciel qui permet aux entreprises de se mettre en conformité avec la CSRD, la nouvelle loi qui encadre les rapports RSE. 

Léa 00:00:13 – 00:00:15 : Bonjour Léa. Bonjour Marc. 

Marc 00:00:15 – 00:00:20 : Alors peut-être on peut commencer par Amazon. Qu’est-ce que tu as appris en 5 ans chez Amazon ? 

Léa 00:00:20 – 00:01:33 : Alors moi j’ai rejoint très tôt le département advertising d’Amazon et je travaillais sur un logiciel qui permet aux entreprises de créer des campagnes publicitaires. Donc c’est un outil de reporting B2B, très différent des outils qu’on a l’habitude de voir chez Amazon comme le site e-commerce ou AWS. Et ça a été une expérience hyper formatrice pour moi. Déjà apprendre le métier de product manager parce que je suis devenue product manager chez Amazon. C’est un métier qui est très spécifique, qui vient des Etats-Unis, qui vient du monde de la tech. C’est un métier où finalement on a besoin de comprendre profondément les besoins de nos utilisateurs, de nos clients, pour définir une vision et travailler après avec des équipes data, dev, design pour réaliser cette vision. Un rôle extrêmement intéressant, un rôle central qui permet de travailler avec plein d’équipes différentes sur des sujets différents. du design au développement au lancement du produit. Et donc, énormément appris chez Amazon, même si rapidement, j’ai senti que je n’étais plus alignée en termes de valeur avec l’entreprise qui avait une ambition, qui a une ambition folle et qui ne s’arrêtera jamais. 

Marc 00:01:33 – 00:01:37 : Comment tu décrirais la boîte Amazon ? 

Léa 00:01:37 – 00:02:04 : Justement, je dirais que c’est une boîte intense. Quand j’ai rejoint Amazon, on était 300 000 salariés. Quand j’ai quitté, on était plus d’un million de salariés, sachant que chaque nouvelle recrue doit être plus forte que 50 % des personnes déjà embauchées chez Amazon. Donc toutes les nouvelles personnes qui rejoignent l’entreprise sont censées en tout cas avoir un niveau plus élevé que celle qui… 

Marc 00:02:04 – 00:02:05 : C’est la politique de recrutement. 

Léa 00:02:05 – 00:03:57 : C’est la politique de recrutement. Ça fait partie des politiques de recrutement. Après, c’est difficile à mesurer, évidemment, mais ça demande à être toujours… à se remettre en question de manière continue et à s’améliorer tout le temps, continuer à apprendre pour rester compétitif. Peut-être que c’est le deuxième terme que j’emploierais, c’est compétitif. Après, dans les positifs, ce que j’ai beaucoup apprécié chez Amazon, c’est que tout passe par l’écrit. Il y a vraiment une culture du document qui pousse les employés à aller loin dans leurs réflexions à pas seulement mettre quelques idées sur des slides mais à vraiment décrire ce qu’ils ont l’intention le projet ou le produit qu’ils présentent. donc il y a vraiment cette culture de mettre des choses à l’écrit et ensuite de demander à différentes personnes de donner du feedback, de donner des retours et ça c’est quelque chose que je trouve hyper important et que j’essaye de continuer à mon échelle à l’échelle de kiosques. Il y a un autre sujet qui est la méritocratie, quelque chose que j’ai aussi beaucoup apprécié dans mon expérience chez Amazon. C’est que finalement, il y a pas mal de process qui sont créés pour éviter les biais et permettre à une personne méritante, une personne qui se donne d’atteindre ses objectifs. sans limites ou sans contraintes un peu imposées comme on peut le voir dans d’autres entreprises où par exemple l’âge va être pris en compte dans les décisions d’avancement. Moi ça n’a jamais été un sujet et j’ai beaucoup apprécié le fait de pouvoir prouver la performance sur différents sujets et qu’on l’accepte sans remettre en question quoi que ce soit et donc sentir que Et finalement, le travail était la première chose qui était considérée et que le reste était secondaire. Si on se donnait les moyens d’atteindre nos objectifs, on allait pouvoir être récompensé. Donc ça, ça m’a beaucoup plu. 

Marc 00:03:57 – 00:04:03 : D’accord. Alors en tant que product manager, quelle était ton interaction avec l’équipe Data ? 

Léa 00:04:03 – 00:07:01 : Alors nous, dans le département advertising, on était segmenté entre les produits self-service et les produits managed service. Donc les produits self-service qui étaient utilisés par des clients, par des entreprises externes de manière indépendante et le département managed service pour lequel les clients étaient beaucoup plus accompagnés par les équipes d’Amazon prises par la main. Dans notre département self-service, on avait une équipe data dédiée qui allait accompagner à la fois les équipes finance, sales et customer success, client success, à prendre des décisions business basées sur la donnée. J‘ai quelques exemples en tête. Avec plaisir. Notamment un process qu’on réalisait chaque semaine, le Weekly Business Review, ou WBR, C’était un moment dans la semaine où les équipes finances présentaient la performance financière du département très segmentée. C’est-à-dire qu’on allait à l’échelle du client pour chaque semaine voir les variations, l’évolution de performances principalement financières. Et c’était un moment pour les équipes finance pour poser des questions et comprendre pourquoi est-ce qu’on observait une évolution entre un point de données et un autre, qu’est-ce qui pouvait expliquer cela. Donc il y avait beaucoup de ce travail d’attribution, comment est-ce qu’on peut expliquer une variation dans la performance. Donc ça c’était un process qui demandait beaucoup de temps aux équipes data parce qu’elles avaient besoin de constituer ces rapports et de faire les follow-up après avec les équipes concernées. Donc ça, c’était un premier point. Et moi, plus au niveau du product management, ce qu’on nous demandait chez Amazon, c’est de gérer l’atterrissage du produit en plus de son lancement. Il y avait ce concept de launch and land. Ça voulait dire que notre job, ce n’était pas uniquement de… développer un nouveau produit, une nouvelle feature, une nouvelle brique du logiciel, le lancer et puis passer à autre chose. Mais vraiment s’assurer que la raison pour laquelle on avait développé ce nouveau produit, cette nouvelle feature, avait bien été cochée. C’est-à-dire que si dès le départ on avait décidé de prioriser une feature parce qu’elle répondait à une problématique concrète d’un client, d’un utilisateur, il fallait prouver qu’une fois la feature lancée, la problématique de l’utilisateur n’existait plus ou en tout cas qu’on avait bien répondu au problème. Et donc ça, ça demandait pas mal de data également. Donc on avait sur la partie qualitative mis en place des process, dont un process qui s’appelait Voice of Customer, pour lequel on récupérait des centaines de milliers de points de données, donc principalement qualitatifs, qui allait être consolidé par les équipes sales et les équipes en direct avec les clients, mais dans certains cas aussi obtenu sur le logiciel directement. C’est un peu l’équivalent des NPS ou ce type de score, mais on allait plus loin que le scoring uniquement. On demandait vraiment des… 

Marc 00:07:02 – 00:07:04 : NPS, c’est la recommandation des clients. 

Léa 00:07:04 – 00:07:05 : C’est ça. 

Marc 00:07:05 – 00:07:09 : Est-ce qu’ils recommanderaient une note de recommandation à d’autres gens ? 

Léa 00:07:09 – 00:08:37 : Exactement. Donc, on avait tout un pan plutôt qualitatif. Et en plus, on se rendait compte qu’on avait besoin de faire remonter des données plus précises sur leur utilisation réelle. En fait, on voyait que parfois, il pouvait y avoir un décalage entre le ressenti de la personne et sa vraie utilisation du produit. Et donc, on a mis en place la méthodologie HEART. Je ne sais plus parler anglais. HEART, c’est le framework de Google. HEART, c’est Happiness, Engagement, Adoption, Retention et Task Success. D’accord. Et en fait, ça demande à une entreprise de définir des indicateurs, des métriques pour chacune des catégories. Donc typiquement, sur happiness, on va retrouver des indicateurs comme le NPS, comme des données plutôt qualitatives, à quel point est-ce que vous aimez la feature ou le produit. Sur la partie engagement, on va mesurer le nombre de fois où la personne va interagir avec le produit. L’adoption, c’est le nombre d’utilisateurs. Oui. La rétention, c’est le nombre d’utilisateurs dans le temps, donc ils reviennent, ça va être du retention rate, du churn rate, ce genre de métrics. Et ensuite, task success, ça va être l’efficacité qu’on a générée ou le temps qu’on a fait gagner à nos utilisateurs grâce à cette feature. Donc ça, ça a été beaucoup de travail pour mettre en place ce framework, mais assez intéressant de le standardiser sur différentes features. 

Marc 00:08:37 – 00:09:02 : C’est hyper intéressant ce genre de framework, parce qu’effectivement, le problème que tu évoquais à la base, qui est que les gens, il y a ce qu’ils disent et ce qu’ils font. En pratique, une fois en place, tu as Heart, donc cinq notes. Est-ce que vous regardez vraiment les cinq ? Est-ce que les cinq sont utiles pour prendre des décisions ? Est-ce que finalement, on se focalise sur certaines ? En pratique, ça donne quoi ? 

Léa 00:09:02 – 00:09:28 : En fait, c’est intéressant parce qu’il y a cinq catégories, mais il y a beaucoup plus d’indicateurs parce qu’il y a plusieurs indicateurs par catégorie. Et donc, on avait souvent des… Choisir des indicateurs différents selon la feature, le produit qui sortait. Et donc, ça faisait partie du travail du product manager en amont du lancement et même du développement, quand on était encore dans la phase d’idéation, de design, de définir quels allaient être les indicateurs clés pour son lancement. 

Marc 00:09:28 – 00:09:30 : Donc potentiellement, pas toutes les lettres dehors ? 

Léa 00:09:30 – 00:09:52 : Alors, toutes les lettres de Arts, mais pas les mêmes indicateurs sur chaque lettre de Arts. C’est-à-dire que pour la dernière lettre, pour Task Success, selon le lancement, on va avoir certaines features ou certaines améliorations du produit qui vont permettre à un utilisateur de gagner du temps et d’autres qui vont plutôt lui permettre de gagner des clics, d’avoir moins de clics à réaliser et donc de gagner en efficacité. 

Marc 00:09:52 – 00:09:57 : D’accord. Alors maintenant, est-ce qu’on peut parler de kiosk ? Est-ce que tu peux nous dire un petit peu de quoi il s’agit ? 

Léa 00:09:57 – 00:11:35 : Bien sûr, Kiosk, c’est un logiciel qui permet aux entreprises de consolider l’ensemble de leurs données environnementales, sociales et de gouvernance pour se mettre en conformité avec la CSRD. La CSRD, c’est la Corporate Sustainability Reporting Directive. C’est la nouvelle loi qui encadre les rapports RSE. Concrètement, c’est un rapport annuel que les entreprises doivent publier. Historiquement, ça n’a impacté que les grands groupes, que les grandes entreprises. Et à partir de janvier 2024, ça impacte 50 000 entreprises européennes progressivement. Mais on parle d’entreprises de taille moyenne, de taille intermédiaire. On parle également de PME. C’est un périmètre qui est beaucoup plus large. Et ce qui est aussi intéressant dans cette directive, c’est que c’est la première fois qu’on demande aux entreprises de mesurer leur impact sur l’environnement et de prendre en compte également les impacts de l’environnement sur l’entreprise. Donc, à la fois de cartographier ces impacts et les risques financiers auxquels court l’entreprise. Parce que concrètement, aujourd’hui, une entreprise qui ne fait pas cet exercice, elle n’a aucune garantie de résilience pour le futur et même le présent. Elle a des gros risques face à elle. Et donc, c’est la première fois qu’on demande vraiment aux dirigeants et aux dirigeantes de se poser la question. Dans quelle mesure est-ce que mon business est résilient dans un contexte de dérèglement climatique ? Et comment est-ce que je peux m’y préparer au mieux ? Donc quelles sont les solutions, enfin ce ne sont pas des solutions, mais quelles sont les voies d’adaptation et d’atténuation que je peux mettre en place au sein de mon entreprise pour garantir d’être toujours vivant, vivante dans quelques années ? 

Marc 00:11:35 – 00:11:53 : Oui, c’est à la fois comment je fais pour ne pas avoir cet impact de dérèglement sur le climat et à la fois comment est-ce que je suis capable de m’adapter et pas venir pleurer dans dix ans parce que j’ai construit un business qui n’était pas robuste au changement climatique. finalement. 

Léa 00:11:54 – 00:12:21 : C’est prendre conscience du fait que chaque entreprise aujourd’hui est dépendante de ressources et que dans un monde où ces ressources sont de plus en plus limitées, forcément ça impacte l’entreprise et il faut qu’elle prenne cela en compte pour prévoir son futur les prochaines années si elle veut éviter des scénarios où elle n’a plus accès à ces ressources ou alors ces ressources deviennent beaucoup trop chères et elle ne peut plus se permettre de les utiliser. C’est finalement mettre un prix sur l’utilisation de ces ressources. 

Marc 00:12:21 – 00:12:27 : D’accord. Alors, quel était le constat pour créer Kiosk ? Quel était le constat sur le besoin ? 

Léa 00:12:27 – 00:14:57 : Concrètement, cette nouvelle directive, la CSRD, elle demande aux entreprises de réaliser ce que je décrivais, c’est l’analyse de double matérialité, cartographier les impacts de l’entreprise sur son environnement et les impacts de l’environnement sur l’entreprise. Et quand je dis environnement, c’est plutôt au sens large, donc c’est la société, pas que le climat ou que les sujets environnementaux. Et en plus de cette analyse, les entreprises doivent mesurer jusqu’à 147 indicateurs quantitatifs et répondre à une soixantaine d’exigences. Nous, quand on a quitté nos jobs respectifs avec mes cofondateurs, on a commencé par faire du conseil en RSE. On a proposé une offre large et très vite, on s’est rendu compte que nos clients avaient des problématiques sur le reporting. parce qu’on leur demandait des points de données, que ce soit des investisseurs, des clients, des salariés. Ils avaient constamment besoin de fournir des données environnementales, sociales ou de gouvernance, mais ils ne les avaient pas. Elles n’étaient pas consolidées dans un outil. Elles n’étaient pas forcément disponibles au moment où l’entreprise devait fournir un rapport. Nous ce qui était intéressant c’est que notre expertise allait dans le développement du logiciel reporting, logiciel B2B. et donc on a creusé cette problématique, on a proposé un premier outil qu’on allait vendre à nos clients actuels. et au même moment, la même année, la CSRD est entrée en vigueur. Donc la loi est passée, elle a été transposée aux droits français, maintenant elle s’applique progressivement mais elle s’applique à de plus en plus d’entreprises chaque année. Aujourd’hui, notre plus grosse valeur ajoutée va être sur l’extraction et la transformation des données, parce qu’il y a des milliers de points de données différents qu’il faut faire rentrer dans le modèle de la CSRD, qui est un modèle à 147 indicateurs. Il y a plusieurs étapes de transformation qu’on réalise de notre côté. Au-delà de la collecte de données, il y a différents… Sujets qui sont très importants. dans la CSRD, c’est la première fois que ce type de rapport est audité. On va avoir des commissaires aux comptes, des experts comptables, des avocats qui doivent auditer les rapports avant que les entreprises puissent les publier. Nous, on les accompagne également sur ce volet-là. Aujourd’hui, on est le seul acteur dédié à la mise en conformité CSRD pour les ETI. Parce qu’aujourd’hui, les grands groupes sont équipés et travaillent sur ce type de rapport depuis longtemps. Nous, aujourd’hui, on voit vraiment un besoin d’accompagner les PME et les ETI qui n’ont pas non plus de budget pour se faire accompagner par des consultants de type Big Four pour des centaines de milliers d’euros chaque année. 

Marc 00:14:57 – 00:15:03 : Votre valeur ajoutée, elle est vraiment dans la structuration, la transformation des données, etc. 

Léa 00:15:03 – 00:15:04 : Jusqu’à la publication du rapport. 

Marc 00:15:04 – 00:15:34 : Jusqu’à la publication et en partant peut-être de la collecte. Est-ce que vous allez aussi récupérer des sources de données un peu universelles qui vous permettent de faire le lien ? Est-ce que vous êtes une source ? Est-ce que vous avez accumulé des données qui peuvent être utiles pour vos clients ? Est-ce que c’est aussi dans le service que vous vendez ? Je pense que si j’utilise de l’électricité et que je suis basé à Paris, cette électricité, on va la décomposer. Il va falloir aller chercher l’impact carbone du kilowattheure, etc. 

Léa 00:15:35 – 00:16:28 : Alors nous aujourd’hui on ne va pas être sur la captation, on ne va pas faire remonter des données en temps réel par exemple, il y a pas mal d’acteurs qui existent à ce niveau-là. Nous on va vraiment avoir la position d’agrégateur de données, donc on va avoir plusieurs méthodes pour collecter ces données. On va s’interfacer à ces outils via API pour récupérer un certain nombre de données. On va permettre à nos utilisateurs d’envoyer des sondages à leurs collaborateurs, à leurs fournisseurs pour faire remonter des données. Et ça, on voit aujourd’hui que c’est nécessaire parce que dans encore plein de cas, les entreprises n’ont pas d’outils ou n’ont pas de production de data en temps réel. Donc, elles vont avoir besoin d’aller consulter différents contributeurs. On va permettre également la saisie manuelle et l’import de fichiers. C’est comme ça que nous, on vient récupérer des milliers de points de données qu’on va ensuite mapper pour les traiter, pour calculer nos indicateurs. 

Marc 00:16:28 – 00:16:42 : J’imagine qu’il y a une certaine valeur à connaître les différentes sources et les agréger. Ceux qui viennent vous voir ne savent pas forcément où aller chercher les données, donc l’accompagnement commence dès la collecte. 

Léa 00:16:42 – 00:16:58 : finalement ? Tout à fait. Mais même cette partie de collecte, finalement, elle est intégrée au produit. On permet à nos utilisateurs de confirmer qu’on a bien mappé leurs différentes dimensions et qu’on a bien finalement interprété les données brutes qu’ils nous fournissent. 

Marc 00:16:59 – 00:17:05 : Alors si on parle de la donnée elle-même, quel genre de data vous traitez dans le cadre des calculs RSE ? 

Léa 00:17:05 – 00:17:55 : Nous, on va avoir besoin d’aller chercher des données environnementales, sociales ou de gouvernance. Concrètement, il va y avoir plein d’indicateurs différents, mais dans les sous-catégories, on va avoir pas mal d’indicateurs liés au climat, à la pollution, à l’utilisation des ressources marines. Tout ce qui est lié à l’économie circulaire, on va avoir un grand nombre d’indicateurs en lien avec les travailleurs de l’entreprise, les travailleurs dans sa chaîne de valeur, les communautés impactées. Pour redescendre encore un niveau, pour vous donner juste quelques exemples d’indicateurs, ça va être la consommation d’énergie, la quantité d’émissions de gaz à effet de serre de l’entreprise, sa consommation d’eau, sa quantité de déchets, le nombre de femmes managers et le nombre de personnes en situation de handicap. D’accord. 

Marc 00:17:55 – 00:18:00 : Quel est le niveau de fiabilité de toutes les données que vous pouvez récupérer aujourd’hui ? 

Léa 00:18:00 – 00:18:54 : Aujourd’hui, c’est justement un des pain points qu’on résout. On permet à nos utilisateurs de fournir des preuves justificatives sur différents points de données pertinents. On permet également aux administrateurs, aux utilisateurs admins, de définir des règles de qualité, des règles de vérification sur la donnée. Un exemple concret, ça va être un utilisateur qui veut garantir que les données d’entrée sont dans le bon format, dans le format attendu. Donc ça, c’est quelque chose qui va être prédéfini en fait. Et finalement, on va fournir l’historique de toutes les modifications qui ont été apportées sur l’outil. Et ça, c’est extrêmement important pour les auditeurs parce que c’est eux qui doivent garantir la fiabilité, la qualité des données. Et donc, en leur permettant d’avoir accès aux logs et en leur permettant de remonter la piste d’audit, eux peuvent vraiment confirmer si la donnée est de qualité ou non. 

Marc 00:18:55 – 00:19:02 : Est-ce que tu aurais des exemples de décisions business prises grâce aux données ? 

Léa 00:19:02 – 00:20:25 : Sur le logiciel plein, parce que notre business, c’est de mettre de la donnée à disposition de nos clients pour qu’eux prennent les bonnes décisions, pour qu’eux structurent leur stratégie RSE en se basant sur de la donnée et pas sur d’autres facteurs. Des exemples de clients, on va avoir des entreprises qui vont prioriser certaines actions après avoir mesuré leur index de parité homme-femme par exemple. Se rendre compte qu’ils ont un sujet à régler, qu’ils ne sont pas excellents et que c’est quelque chose qu’ils doivent prioriser pour s’améliorer et surtout pour prouver l’année suivante qu’ils vont dans la bonne direction finalement. Pour revenir sur la raison pour laquelle on a créé cette entreprise Kiosk, c’est pour avoir un alignement entre les objectifs qui sont fixés par l’entreprise et ce qui est fait au quotidien pour atteindre ces objectifs finalement. Donc c’est l’opposé du greenwashing et du social washing, c’est comment est-ce qu’on met en place les trajectoires, comment est-ce qu’on se donne les moyens d’atteindre nos objectifs. Donc ça, c’est un peu ce qui nous guide depuis le début. Et plutôt des exemples à l’échelle de kiosques, de décisions basées sur la donnée. Là, cette semaine, on vient de réaliser tout un travail de segmentation, donc plus par rapport à notre approche commerciale, en se basant sur des rapports qui ont été générés par des membres de l’équipe. 

Marc 00:20:25 – 00:20:32 : D’accord. Alors, quel est l’état des lieux côté greenwashing et social washing en 2024 ? 

Léa 00:20:32 – 00:21:21 : On sent que les entreprises font de plus en plus attention. Il y a quand même une peur générale d’être épinglées, même si on a encore plein de pépites. On en voit régulièrement des entreprises qui communiquent sur leurs produits ou leurs services neutrants carbone, éco-responsables, verts, super green. Ça, on en voit tout le temps. Après, là, ce qui nous donne beaucoup d’espoir, c’est cette nouvelle directive qui va… Ça fait un peu sadique de le dire comme ça, mais cette nouvelle directive qui va imposer des amendes aux entreprises qui continuent à publier, ou en tout cas à s’auto-proclamer green, vert et co-responsable, et celles qui utilisent également des labels douteux. Donc voilà, si cette loi entre en vigueur, les entreprises ne pourront vraiment plus communiquer comme elles le font aujourd’hui sans avoir de sanctions. 

Marc 00:21:21 – 00:21:31 : Est-ce que c’est vrai que les comptables aujourd’hui ne valident plus les comptes si les trajectoires RSE ne sont pas crédibles ? 

Léa 00:21:31 – 00:22:31 : Aujourd’hui, ce n’est pas inscrit dans la loi. Nous, on est persuadés que c’est la suite naturelle de la CSRD. Après imposer aux entreprises ce reporting, on va les challenger sur la pertinence du reporting ou la pertinence du plan d’action qu’ils définissent. Dès 2024, les commissaires aux comptes, les experts comptables et les avocats vont pouvoir auditer les rapports CSRD des entreprises, mais ils n’iront pas jusqu’à évaluer ou scorer la pertinence ou la beauté du rapport. Par contre, ce qu’on voit, c’est des agences de notation financières qui sont de plus en plus matures sur l’aspect extra-financier et qui, elles, vont, d’après nous, augmenter leur champ, leur périmètre d’action pour scorer la viabilité, la solvabilité d’entreprises sur ces critères-là. Donc, on espère vraiment qu’à terme, ces critères ESG soient au même niveau que les critères financiers. D’accord. 

Marc 00:22:32 – 00:22:45 : J’ai une question très pragmatique. J’accompagne des clients sur toutes sortes de domaines et donc potentiellement j’ai besoin de données sociales environnementales. Où est-ce que je peux aller la chercher ? 

Léa 00:22:45 – 00:23:18 : Aujourd’hui, il existe beaucoup de données à aller chercher et c’est une des complexités, le nombre de sources qui peuvent exister. Surtout que la donnée existe dans différentes formes et que le challenge, c’est de réussir à la standardiser. Nous, on collecte les données de quatre manières, donc via l’intégration API, via l’envoi de sondages, via l’import de fichiers divers et via la saisie manuelle. Mais ça ne répond pas à ta question. Donc, attends, je réfléchis. Des clients… des sources publiques en fait je veux pas parce que c’est c’est notre business. 

Marc 00:23:19 – 00:23:30 : ok ça marche. euuuuuh … alors pour quelqu’un qui veut démarrer une entreprise qui se lance dans une politique RSE qu’est-ce que tu recommandes de faire? 

Léa 00:23:31 – 00:26:43 : Notre recommandation, la première étape, c’est toujours de faire l’état des lieux, de comprendre où se trouve l’entreprise aujourd’hui, dans quel contexte, quelles sont ses activités, comment est-ce qu’elle crée de la valeur, quelles sont ses parties prenantes. C’est un peu la toute première étape qui est très rapidement suivie, dans notre recommandation, d’une étape d’analyse, de diagnostic un peu plus poussé. Aujourd’hui, pour faire son diagnostic RSE, nous, on recommande vivement de faire une analyse de matérialité simple ou une analyse de double matérialité qui, pour rappel, va permettre à l’entreprise d’identifier ses enjeux les plus stratégiques. Ça va lui demander de réfléchir à ses impacts sur l’environnement et la société et aux impacts de la société et de l’environnement sur son activité. Et à partir de cette analyse, elle va pouvoir identifier les enjeux les plus pertinents pour elle. Elle va se rendre compte que finalement, changer les ampoules LED ou remplacer la machine à café, ce n’est pas ce qu’il y a de plus stratégique à son niveau. Une fois qu’on a cette liste d’enjeux matériels ou d’enjeux stratégiques, là, on peut commencer à structurer une vraie démarche RSE. Et donc la deuxième étape, ou troisième, c’est de mesurer des indicateurs en fonction de ces enjeux stratégiques. Et une fois qu’on a mesuré ces indicateurs, ce qu’on demande souvent aux entreprises, c’est de définir des objectifs. Donc se dire, voilà, aujourd’hui, je suis à tel niveau, où est-ce que je vais être demain, où est-ce que je vais être dans dix ans par rapport à mes enjeux les plus stratégiques ? Une fois qu’on a défini un objectif, il faut définir un plan d’action, il faut définir des sous-objectifs ou des milestones pour atteindre ces objectifs-là. Il faut mettre en place des process, des mécanismes pour s’assurer que régulièrement, on évalue la pertinence de ces actions. Est-ce que ça m’a vraiment aidé à aller dans la direction de mon objectif ou pas ? Et donc, d’en recréer des nouveaux et de s’améliorer de cette façon, de répéter cet exercice plusieurs fois. Sachant que ce qui est clé, d’après nous, c’est de faire redescendre les objectifs de l’entreprise au niveau opérationnel. Aujourd’hui, le problème qu’on voit, c’est que les entreprises prennent des objectifs de réduction des émissions de gaz à effet de serre d’ici 2030, d’atteinte de la parité d’ici 2030. Au niveau d’un groupe, Ça ne veut pas dire grand-chose. Tant qu’on ne sait pas concrètement quelles sont les pièces à bouger dans le puzzle, ou plutôt sur l’échiquier, finalement, on avance dans le vide. Ce qu’il faut comprendre, c’est qu’est-ce qui contribue à notre impact actuel ? Finalement, si on parle du climat, quels sont nos plus gros postes d’émission ? Mais si on parle de parité, quelles sont les équipes qui sont les moins bien représentées ? Et c’est à elles d’avoir des objectifs qui sont déclinés de cet objectif global. Ce que je veux dire, c’est que si on a juste un objectif à l’échelle de l’entreprise et rien au niveau opérationnel, il ne va rien se passer. Tant qu’on n’a pas réussi à faire redescendre les objectifs de l’entreprise pour chaque équipe, on n’a pas une stratégie RSE vraiment développée. On est encore un petit peu dans le greenwashing, d’après moi. En tout cas, on ne s’est pas donné les moyens d’atteindre cet objectif. 

Marc 00:26:44 – 00:27:07 : Je t’entends décortiquer le problème et c’est vrai que j’ai l’impression qu’on a mis dans le même sac social et environnemental, mais les deux sont très différents parce que l’environnemental est très chiffrable, sur des données qui sont plus ou moins fiables, mais on peut tout ramener à un impact carbone d’une certaine façon. Il y a d’autres façons de polluer, mais sur l’aspect social, c’est très difficile de tout traduire en un seul chiffre. 

Léa 00:27:08 – 00:27:36 : Je ne suis pas trop d’accord avec ça. J’ai l’impression que sur les données sociales, on a énormément de données à exploiter. Aujourd’hui, on n’a pas forcément d’indicateur très avancé sur le bonheur ou le bien-être. C’est peut-être un des problèmes, mais on va en avoir énormément sur l’écart de salaire, sur la durabilité du travail ou le niveau de précarité que peuvent avoir différents métiers, l’implication de différents travailleurs dans la chaîne de valeur. Finalement, il y a beaucoup de choses qu’on mesure aussi sur l’aspect social. 

Marc 00:27:36 – 00:27:54 : Mais par rapport à cette stratégie qui est très logique de dire je découpe en fait tous mes enjeux et je regarde lequel est le plus gros. pour moi, c’est difficile de mettre deux des indicateurs que tu as cités là, de les comparer alors que l’impact carbone, c’est l’impact carbone et il y en a un qui est plus gros que l’autre. Je dirais que c’est… 

Léa 00:27:54 – 00:29:12 : Alors par rapport aux enjeux matériels, une fois qu’on les a définis et que par exemple une entreprise qui est dépendante de matière ou qui demande par exemple un transport de matière conséquent et qui a donc un enjeu autour du dérèglement climatique et des émissions de gaz à effet de serre, ça ne veut pas forcément dire qu’elle va devoir prioriser cet enjeu ou le comparer à un autre enjeu sur la partie sociale. Elle peut définir ses 30 enjeux matériels, d’ailleurs dans la partie gouvernance également, et décider d’avancer sur ses différents objectifs séparément. C’est-à-dire que l’entreprise, c’est déjà le cas aujourd’hui, parce que les entreprises communiquent sur des objectifs long terme. Elles vont se fixer des objectifs sur les émissions de gaz à effet de serre, sur la consommation d’énergie, sur la parité. Mais nous, ce qu’on dit, c’est que Ça ne suffit pas de fixer l’objectif. Ce qu’on veut surtout voir, c’est comment on y arrive. Et pour y arriver, nous, on est persuadés qu’il faut segmenter ces objectifs et les faire redescendre à différents niveaux et faire en sorte que l’équipe marketing ait son propre objectif en lien avec cet enjeu de parité qui va être différent parce qu’elle a peut-être une performance sur cet enjeu qui est meilleure ou moins bonne que l’équipe tech, par exemple. 

Marc 00:29:13 – 00:29:16 : Alors, est-ce que vous faites du machine learning chez Kiosk ? 

Léa 00:29:16 – 00:29:34 : Aujourd’hui, on commence à développer des algos sur la collecte de données et sur la partie plus long terme de visualisation et de génération de plans d’action. En fait, les plans d’action, c’est des recommandations. Et donc, ça se prête très bien dans un contexte de machine learning. D’accord. 

Marc 00:29:34 – 00:29:36 : Donc là, de l’IA générative carrément ? 

Léa 00:29:36 – 00:30:44 : Dans certains cas, on teste. On est encore en phase d’exploration. On a un an, donc on est encore tout jeune. Mais on a prévu d’utiliser ce type de technologie. Et on commence à le faire pour des cas d’usage très précis. Ceci étant dit, on est un peu dans une réflexion à ce niveau-là également. On ne veut pas faire de la tech pour faire de la tech. On veut justement limiter nos propres consommations d’énergie. On veut faire de l’éco-conception sur l’outil. Donc voilà, on cherche un équilibre qui nous permet d’accompagner nos clients et de les faire gagner du temps sur cette partie reporting pour qu’in fine, eux atteignent bien leurs objectifs. Ce qui est la mission de Kiosk. On est une entreprise à mission et on existe pour équiper et accompagner les entreprises pour qu’elles atteignent leurs objectifs de durabilité. Donc on cherche l’équilibre où on permet à nos clients de gagner du temps sur la production du rapport. pour qu’ils atteignent leurs objectifs de durabilité, parce que c’est la mission de l’entreprise, de kiosque. Mais par contre, on ne veut pas stocker des quantités de données folles sans avoir derrière de vrais bénéfices directs. 

Marc 00:30:45 – 00:31:07 : Sur cette question de stockage de données et surtout du calcul, la consommation d’énergie pour l’IA, est-ce que c’est des choses sur lesquelles vous êtes déjà accompagné des clients ou vous connaissez des cas d’école, de sociétés qui se seraient posé ces questions-là ? Quel est l’état des lieux de l’impact environnemental du côté de l’IA ? 

Léa 00:31:07 – 00:31:18 : Je ne suis pas du tout une experte sur le sujet de l’impact environnemental de l’IA. Ce que j’entends, c’est que c’est quand même conséquent. C’est quelque chose qu’il faut continuer à creuser, mesurer et réduire. 

Marc 00:31:18 – 00:31:29 : Je n’ai pas l’impression qu’on se pose beaucoup de questions sur l’aspect long terme. Tout est tellement en mode recherche aujourd’hui qu’on se dit que dans deux ans, ce ne sera plus comme ça de toute façon. 

Léa 00:31:33 – 00:32:54 : Je n’ai pas la réponse. Ma position là-dessus, c’est que de manière générale, il faut qu’on fasse de la tech for good et de l’IA for good, qu’on réfléchisse bien aux cas d’usage qui ont du sens aujourd’hui et qui peuvent contribuer à améliorer nos conditions de vie sur Terre. Mais si on regarde la moyenne des gens et pas que les 1%, en tout cas, c’est très personnel, mais c’est comme ça que je vois les choses. Donc typiquement, des services qui nous permettent d’aller encore plus vite. Nous, Français, et encore je parle d’une bulle plutôt parisienne, mais je ne trouve pas ça nécessaire. Et au contraire, je pense qu’il faut qu’on puisse dire qu’on est contre quand on l’est. Et par contre, quand ça peut permettre de répondre à des problématiques sociétales, que ce soit dans la santé ou en lien avec les crises actuelles, qu’elles soient environnementales ou sociales, là je trouve ça intéressant. Mais quoi qu’il arrive, il faut qu’on ait une meilleure compréhension de l’impact réel que ça a, comme tout en fait. Pour revenir à cette question du greenwashing, il n’y a pas de produit vert ou de solution miracle, tout a un coût et il s’agit de faire des compromis et de choisir de prendre des décisions. Pour ça, il faut avoir conscience des pros and cons, des bénéfices et des inconvénients. 

Marc 00:32:54 – 00:32:56 : Alors qu’est-ce que tu préfères dans ce métier ? 

Léa 00:32:56 – 00:34:02 : Moi, je suis très enthousiaste à l’idée d’accompagner des entreprises sur leur mise en conformité CSRD. Pourquoi ? Parce qu’avant de me lancer, avant de créer Kiosk, j’avais une frustration et une perte d’espoir de manière générale. Je n’étais plus très optimiste, alors que ma nature, c’est d’être vraiment très optimiste. Et avec cette nouvelle directive, avec ce nouveau référentiel de reporting, j’ai regagner espoir un petit peu et ça je trouve ça hyper important. en tout cas d’avoir une direction et de permettre à des entreprises de se mettre en conformité plus facilement plus rapidement. c’est quelque chose qui m’inspire énormément. donc voilà c’est C’est la directive la plus ambitieuse qu’on a vue, qu’on a eue jusqu’à maintenant. C’est la première fois qu’on demande aux équipes RSE de travailler avec des équipes finance. Et c’est la première fois qu’on demande à des équipes finance d’intégrer des critères ESG dans toutes leurs analyses de risque. Pour nous, c’est vraiment un game changer. On est hyper excités à l’idée d’accompagner de plus en plus d’entreprises dans leur mise en conformité. 

Marc 00:34:02 – 00:34:05 : Et alors, quelles sont vos prochaines étapes ? 

Léa 00:34:05 – 00:34:33 : Alors, on est en plein recrutement. Donc nous, en fait, on a un sujet de croissance d’accélération parce que la directive est entrée en vigueur en janvier 2024 et il y a de plus en plus d’entreprises qui sont impactées. Donc pour soutenir cette croissance, on a besoin d’une tech solide. Et pour cela, on recrute différents postes en data, en dev principalement, mais aussi en sales. Et voilà, c’est le point principal recrutement en ce moment. Effectivement. 

Marc 00:34:34 – 00:34:38 : Qui est-ce que tu aimerais entendre dans un prochain épisode de Data Driven 101 ? 

Léa 00:34:38 – 00:34:50 : J’ai un ami de longue date qui s’appelle Nathanael, qui est le CTO de Captain Cause. Nathanael Romano ? Oui, vous l’avez déjà interviewé ? 

Marc 00:34:50 – 00:34:56 : Je le connais bien. C’est un camarade de promotion. C’est une très bonne idée. Merci beaucoup Léa. 

Léa 00:34:56 – 00:34:58 : Je t’en prie, merci à toi. 

Marc 00:34:58 – 00:35:02 : Vous venez d’entendre Léa Kahn, cofondatrice de Kiosk sur Data Driven 101.