Optimisez vos performances ESG et durabilité avec Envizi
Bénéfices métier
Reporting plus rapide
Réduisez le temps nécessaire pour produire vos rapports et tableaux de bord de durabilité.
Meilleure précision des données
Diminuez les erreurs manuelles dans la catégorisation et améliorez la fiabilité des données pour audit.
Collecte de données automatisée
Collectez et centralisez les données ESG à travers l'ensemble de vos opérations et fournisseurs.
Planification de la décarbonation
Exploitez l'analytique assistée par l'IA pour modéliser des scénarios, définir des objectifs et suivre les émissions.
Comparaison de performance
Comparaison des performances ESG et de durabilité avant et après l'adoption d'IBM Envizi.
Ce graphique montre l'impact d'IBM Envizi sur la gestion des données ESG en comparant la situation avant et après son implémentation, avec des gains mesurables en fiabilité des données, automatisation du reporting réglementaire, collecte multi-sources et planification de la décarbonation.
Fonctionnalités et périmètre
Avantages d'Envizi
Source unique de vérité
Construisez un référentiel unique, auditable et conforme aux exigences financières pour toutes vos données de durabilité.
Reporting et déclarations accélérés
Préparez des rapports conformes aux cadres réglementaires (CSRD, GRI, etc.) en toute confiance.
Visibilité de la chaîne d'approvisionnement
Capturez et analysez les émissions des fournisseurs ainsi que d'autres paramètres de durabilité.
Outils de scénarios et de prévisions
Simulez des trajectoires de décarbonation, définissez des objectifs et modélisez les résultats.
Découvrez Envizi avec AEXIS ?
AEXIS accompagne les organisations dans l'implémentation d'IBM Envizi afin d'optimiser : la gestion centralisée des données de durabilité, le reporting ESG et la conformité réglementaire, ainsi que la planification de la décarbonation.
Notre équipe de spécialistes garantit un déploiement maîtrisé et performant grâce à : un conseil personnalisé, une intégration technique fluide et un support continu.
Avec AEXIS, bénéficiez d'une plateforme complète de durabilité : implémentation rapide, accompagnement dédié, expertise sectorielle certifiée IBM
Questions fréquentes sur Envizi
Envizi est une plateforme IBM qui centralise les données ESG, automatise leur collecte, garantit leur qualité et génère des rapports conformes aux cadres réglementaires. Elle aide les organisations à piloter leur stratégie de durabilité et de décarbonation.
Envizi est idéal pour les organisations qui doivent structurer leurs données ESG, préparer leur conformité CSRD ou piloter leur stratégie de décarbonation.
Les points forts sont :
• Une plateforme unique pour centraliser toutes les données ESG (énergie, déplacements, achats, émissions…).
• Des calculs fiables des émissions (Scope 1, 2 et 3) avec méthodologies reconnues.
• Des rapports conformes aux principaux standards (CSRD, GRI, IFRS Sustainability).
• Une traçabilité complète des données, essentielle en cas d'audit.
• Des outils d'analyse pour identifier les leviers de réduction et suivre les plans d'actions.
AEXIS vous accompagne pour transformer votre reporting ESG en un véritable pilotage stratégique.
Selon le périmètre, les projets durent généralement de 8 à 20 semaines, incluant :
• cadrage et définition des besoins
• intégration des données (utilities, ERP, chaîne d'approvisionnement)
• configuration des modules et workflows
• formation et tests utilisateurs
Oui, Envizi se connecte facilement aux principales sources de données :
• Compteurs et factures d'énergie
• Systèmes ERP / comptables
• Données fournisseurs et produits (Scope 3)
• Fichiers plats (CSV/Excel) et bases de données
Oui. Les modèles, moteurs de calcul, tableaux de bord et workflows d'approbation sont configurables sans développement lourd. Chaque profil peut disposer de vues personnalisées (direction, équipe durabilité, opérations).
Notre accompagnement inclut :
• ateliers de cadrage et meilleures pratiques ESG
• implémentation et intégrations techniques
• formation et transfert de compétences
• support et services d'optimisation
Last updated on May 18, 2026