Relier les données d’impact : Comment une ontologie des données peut faciliter la collecte et l’analyse des données d’impact

Comprendre l’impact des investissements d’impact est un défi pour les gestionnaires d’actifs. Chez Approche commune, nous pensons qu’une ontologie des données d’impact est un élément crucial de l’infrastructure numérique qui sera nécessaire pour améliorer la mesure d’impact dans les années à venir.

Depuis ses débuts, le domaine de la mesure et de la gestion de l’impact a considérablement évolué. Nous disposons désormais de normes bien établies telles que la Global Reporting Initiative, le système IRIS+ du GIIN, les normes d’impact d’Impact Frontier, la plateforme de gestion de l’impact et les normes d’impact des ODD, et les pratiques de mesure et de gestion de l’impact s’enracinent dans une grande variété d’organisations.

Cependant, ces développements ont engendré de nouveaux défis. Comme l’ont illustré les partenaires de la plateforme de gestion de l’impact dans leur carte des systèmes, les diverses normes servent des objectifs différents pour des utilisateurs différents. L’un des nouveaux défis est de savoir comment tenir compte de cette hétérogénéité. En outre, l’adoption croissante de pratiques de mesure d’impact fait rapidement proliférer la quantité de données disponibles. Un autre défi émergent consiste à prendre en compte des données d’impact plus complexes et plus volumineuses de manière à mettre en évidence des liens et des idées, y compris entre des normes et des mesures disparates.

Pour faire progresser la gestion de l’impact, les gestionnaires d’actifs qui pratiquent l’investissement d’impact ont besoin de meilleurs moyens pour stocker, échanger et analyser le volume et la complexité émergents des données relatives à l’impact. Cela apportera de la valeur à l’ensemble de l’écosystème de l’impact grâce à des gains d’efficacité, à la coordination et à des mesures et normes pertinentes et adaptées. Une infrastructure numérique efficace sera essentielle pour relever ces nouveaux défis et faire progresser la mesure et la gestion de l’impact.

Une ontologie des données d’impact améliorera la mesure de l’impact en facilitant l’interopérabilité entre les normes, en générant des gains d’efficacité dans la mesure et la gestion de l’impact, et en augmentant la transparence.

Examinons un élément crucial de l’infrastructure numérique : l’ontologie des données d’impact.

L’ontologie des données est un terme informatique qui désigne l’échafaudage conceptuel décrivant l’organisation des données. Elle relie les taxonomies entre elles. Une ontologie partagée des données d’impact pourrait faciliter la collecte des données, rendre les différentes normes interopérables et renforcer la puissance analytique des données collectées par les gestionnaires d’actifs pratiquant l’investissement d’impact.

La partie 1 : « Qu’est-ce qu’une ontologie de données d’impact ? » (en anglais) définit ce qu’est une ontologie de données et la distingue des vocabulaires (parfois appelés glossaires) et des taxonomies.

Le domaine de l’investissement d’impact dispose de vocabulaires et de taxonomies. Les normes d’impact 5 dimensions de l’impact constituent un vocabulaire. La taxonomie d’impact IRIS+ est, comme son nom l’indique, une taxonomie. Les SDG (objectifs, cibles et indicateurs) sont une taxonomie. Les SDG (objectifs, cibles et indicateurs) sont une taxonomie.

Une ontologie des données d’impact relierait ces taxonomies : elle relierait les caractéristiques des parties prenantes aux SDG et aux mesures IRIS. Ces connexions, bien structurées dans les données, fourniront plus de contexte et plus d’informations sur les données qui sont déjà collectées. L’ontologie permet de mieux comprendre les données grâce à de meilleures connexions plutôt que de collecter encore plus de données.

La prolifération des données d’impact nécessite une compréhension nouvelle et plus sophistiquée des données elles-mêmes, de leurs flux entre les acteurs, de leur sensibilité au contexte et de la manière dont elles informent ou pourraient informer les décisions. Les taxonomies fournissent des étiquettes et des catégories. L’ontologie des données examine les relations significatives dans les systèmes d’information. Nous avons besoin des deux, mais la première ne suffit plus. Une ontologie des données d’impact faciliterait les liens entre de nombreuses normes.

Principaux enseignements : Les ontologies permettent de mieux saisir le contexte. Les taxonomies identifient les relations hiérarchiques au sein d’une catégorie ; les ontologies permettent des relations multidimensionnelles, reliant de nombreux vocabulaires et taxonomies.

La partie 2 : « Les problèmes qu’une ontologie de données d’impact peut résoudre si elle est largement adoptée » (en anglais) explore la manière dont une ontologie de données d’impact partagée pourrait aider les investisseurs d’impact à mesurer leur impact. Elle décrit les avantages que les investisseurs d’impact et leurs entreprises bénéficieront si une ontologie de données d’impact est largement adoptée. Nous nous concentrons sur trois d’entre eux :

• Réduire le caractère fastidieux et répétitif de la collecte et du partage des données sur l’impact.
• Permettre aux investisseurs de concilier les différentes normes de mesure d’impact utilisées par les entreprises investies sans leur imposer de mesures.
• Fournir une méthode permettant aux fonds de fonds d’obtenir des informations sur les actifs sous-jacents, ce qui permet d’obtenir des données d’impact globales pour de nombreux fonds.

Principale conclusion : Les investisseurs et les bénéficiaires d’investissements ont élaboré des solutions d’échange de données pour ces relations bipartites (investisseur-investi), mais l’échange de données qui en résulte crée de nombreuses inefficacités sur le terrain. Une ontologie des données d’impact crée l’infrastructure numérique qui optimise l’infrastructure des données dans le domaine de l’investissement d’impact.

La partie 3 : « La Norme commune des données d’impact : une ontologie de données d’impact » (en anglais) décrit un exemple d’ontologie de données d’impact : la Norme commune des données d’impact. Elle explique brièvement pourquoi et comment la Norme commune des données d’impact a été développée et qui y a contribué. Elle décrit les particularités de cette ontologie de données spécifique et donne des exemples d’utilisation de la Norme commune des données d’impact dans la pratique.

Principaux enseignements : La Norme commune des données d’impact est la principale ontologie de données d’impact (la seule utilisée par plus d’un logiciel), et les investisseurs peuvent commencer à l’utiliser en recourant à des logiciels alignés.

La partie 4 : « Réaliser le potentiel » (en anglais) examine le chemin à parcourir jusqu’à l’adoption généralisée d’une ontologie des données d’impact. Elle précise les avantages dont bénéficient aujourd’hui les gestionnaires d’actifs, grâce aux technologies et aux mises à jour qui existent déjà, et les avantages qui ne se concrétiseront pas avant une adoption plus généralisée. Nous revenons sur les défis de la prolifération, en associant l’ontologie à la résolution de ces problèmes et d’autres, et sur la manière dont nous pourrions y parvenir.

Principale conclusion : vous pouvez prendre des mesures dès aujourd’hui pour vous préparer à la Norme commune des données impact – et nous espérons que vous le ferez – mais vous n’en tirerez pas tous les avantages tant que l’adoption ne sera pas généralisée.

L’objectif de cette série est de présenter l’idée des « ontologies de données » aux investisseurs d’impact.

Bien que nous souhaitions évidemment que le secteur de l’investissement d’impact utilise la Norme commune des données d’impact, notre motivation est de faire avancer la conversation sur l’infrastructure numérique et les normes en passant des vocabulaires (parfois appelés glossaires) et des taxonomies aux ontologies.

Nous espérons que la prochaine fois que vous participerez à une conversation sur l’infrastructure numérique pour l’investissement d’impact et que les personnes autour de vous parleront de taxonomies et de vocabulaires, vous vous demanderez : « Comment une ontologie de données pourrait-elle aider à intégrer ces efforts ? ». Nous espérons que cette série de documents répondra à cette question.