Estimations ESRS et « coût ou effort excessif » : quand le recours à une exemption est défendable

Note sur le statut technique. Cet article repose sur C(2026) 5010 final, adopté le 3 July 2026. La version finale du Journal officiel et toute orientation de mise en œuvre publiée après 2 August 2026 restent des éléments déclencheurs de mise à jour.

Note d’utilisation. Le « coût ou effort excessif » est un jugement de reporting contextuel, et non une exemption générique. Les exemples et registres ci-dessous présentent un processus défendable ; ils ne prédéterminent pas le résultat pour une entité déclarante, une mesure ou une période de reporting donnée.

Les lacunes dans les données sont normales dans les rapports de durabilité. Elles surviennent parce que les informations se situent en dehors du processus de clôture financière, sont localisées dans des systèmes opérationnels, détenues par des fournisseurs, estimées au moyen de modèles scientifiques ou ne sont pas encore régies par des contrôles de niveau financier. Les ESRS tiennent compte de cette réalité au moyen des estimations, des informations à fournir sur l’incertitude de mesure, des exemptions relatives aux périmètres partiels et du principe du coût ou de l’effort excessif.

Le risque consiste à transformer cette flexibilité en absence non documentée. Une cellule de tableur indiquant « N/A — effort excessif » ne montre pas quelles informations ont été recherchées, quelles alternatives ont été testées, pourquoi le résultat ne serait pas utile ni comment la lacune sera comblée. Les équipes d’assurance demanderont généralement la piste de décision, et pas seulement la conclusion.

Une approche solide traite les estimations comme des informations contrôlées : méthode définie, hiérarchie des sources, hypothèses, calcul, analyse de sensibilité, responsabilité, revue et réévaluation annuelle.

Les estimations raisonnables peuvent constituer des informations utiles

ESRS 1 AR 42 indique que les estimations raisonnables, y compris l’analyse de scénarios ou de sensibilité, constituent un élément essentiel de l’établissement de l’état de durabilité. Une forte incertitude de mesure ne rend pas automatiquement les informations inutiles si les hypothèses et estimations importantes sont expliquées.

Il s’agit d’une distinction essentielle. Une estimation n’est pas moins solide simplement parce qu’il s’agit d’une estimation. Son utilité dépend de sa pertinence, de sa représentation fidèle, de la transparence concernant l’incertitude et de l’utilisation d’une méthode proportionnée à la décision.

Les jugements importants et l’incertitude doivent être visibles

Le paragraphe 88 exige des informations permettant aux utilisateurs de comprendre les jugements ayant l’effet le plus important sur les informations présentées, les incertitudes importantes, y compris le recours à des estimations, ainsi que les hypothèses et limites importantes. Les jugements les plus difficiles, subjectifs ou complexes méritent la piste d’éléments probants la plus claire.

La recherche d’informations est proportionnée et non exhaustive

Les paragraphes 93–95 exigent toutes les informations raisonnables et justifiables disponibles sans coût ou effort excessif. AR 45 précise que cela comprend les informations propres à l’entité déclarante et les informations externes concernant les événements passés, les conditions actuelles et les prévisions futures, mais n’exige pas une recherche exhaustive.

Les informations dont il est attendu qu’elles soient prises en considération comprennent :

les processus de gestion des risques ;

les informations utilisées pour établir les états financiers ;

les informations utilisées pour exploiter le modèle économique et définir la stratégie ;

les documents relatifs à la diligence raisonnable en matière de durabilité ;

les informations utilisées pour gérer les IRO importants ;

l’expérience du secteur ou du groupe de référence ;

la recherche scientifique et les autres sources externes disponibles.

L’évaluation est propre à l’entité déclarante

Le paragraphe 94 exige une prise en considération équilibrée du coût pour l’entité déclarante et de l’avantage pour les utilisateurs. Les facteurs pertinents comprennent la taille, les ressources, la préparation technique, l’ampleur et la complexité de la chaîne de valeur, ainsi que la disponibilité des outils numériques de partage d’informations. Une méthode qui serait proportionnée pour une banque mondiale peut être excessive pour une entité de taille moyenne établissant un rapport pour la première fois ; l’inverse peut également être vrai lorsqu’une petite entité exploite un site à fort impact disposant de données directes facilement accessibles.

La disponibilité devrait s’améliorer au fil du temps

Le paragraphe 95 exige une réévaluation à chaque période de reporting et prévoit que la disponibilité des informations tienne compte des mesures d’amélioration antérieures et de la disponibilité accrue des données externes. La répétition pendant plusieurs années de la même conclusion non étayée relative à un « effort excessif » est difficile à défendre, à moins que les circonstances demeurent véritablement inchangées et que l’entité déclarante puisse expliquer pourquoi une amélioration n’est pas réalisable.

Figure 1. Une conclusion défendable relative au coût ou à l’effort excessif constitue l’étape finale d’un entonnoir d’éléments probants.

Étape 1. Définir le besoin d’information

Commencer par l’IRO important, l’objectif de l’information à fournir et le niveau de qualité requis pour l’information. Poser les questions suivantes :

Quelle décision l’information doit-elle aider à prendre ?

Le résultat est-il une conclusion de matérialité, un exposé narratif, un indicateur ou un effet financier ?

Quel périmètre, quelle période, quelle unité et quel niveau d’agrégation sont nécessaires ?

Les ESRS applicables prévoient-ils une exemption spécifique ou interdisent-ils un périmètre partiel ?

Sans besoin d’information défini, l’équipe ne peut pas évaluer si une alternative est utile. Une demande d’« émissions exactes des fournisseurs » est trop large ; « une estimation des émissions de la Catégorie 1 suffisamment fiable pour identifier les catégories importantes et expliquer l’incertitude » peut être testée.

Étape 2. Recenser les informations raisonnables et justifiables

Créer un journal des sources avant d’envoyer de nouvelles demandes. Classer les sources comme suit :

données opérationnelles internes directes ;

données financières et données de transactions ;

données directes des contreparties ou des sites ;

entrées des modèles internes et informations de l’exercice précédent ;

informations externes scientifiques, réglementaires, sectorielles ou provenant de groupes de référence ;

données de substitution, facteurs et échantillons.

Consigner la date de disponibilité, le responsable, la couverture, la qualité, les restrictions et le fait que l’information soit déjà utilisée dans une décision opérationnelle ou financière. Il sera souvent difficile d’écarter, au motif qu’elles ne sont pas disponibles sans coût ou effort excessif, les informations déjà utilisées pour fixer les prix, établir le budget, gérer les risques ou satisfaire à une obligation légale.

Étape 3. Tester les méthodes alternatives

Avant de conclure que l’obtention d’informations supplémentaires impliquerait un coût ou un effort excessif, évaluer les alternatives réalisables. Selon l’exigence, celles-ci peuvent comprendre :

une estimation à partir de données d’activité ou de dépenses ;

des échantillons représentatifs ;

des données de substitution par catégorie de fournisseur ou zone géographique ;

des fourchettes plutôt que des valeurs ponctuelles ;

des quantités non monétaires ;

des effets financiers combinés ;

un périmètre de reporting partiel clairement défini lorsque cela est autorisé ;

une agrégation qui préserve les informations utiles à la prise de décision ;

une analyse de sensibilité ou des fourchettes de scénarios ;

un indicateur propre à l’entité lorsque la norme thématique n’en prévoit pas.

Chaque alternative rejetée devrait être assortie d’un motif : pertinence insuffisante, relation peu fiable avec le phénomène sous-jacent, double comptage, biais inacceptable, absence de population définie ou coût disproportionné par rapport à l’avantage pour les utilisateurs.

Étape 4. Porter le jugement équilibré coût-avantage

Le registre des jugements devrait comparer le coût et l’effort supplémentaires de la meilleure méthode suivante avec l’avantage attendu de l’information. Les coûts peuvent inclure la charge imposée aux fournisseurs, la modélisation spécialisée, les modifications des systèmes, la vérification, les licences de données et le temps de la direction. Les avantages comprennent la capacité à comprendre un IRO important, à comparer les périodes, à établir un lien avec les effets financiers, à suivre une cible ou à éviter des omissions de périmètre susceptibles d’induire en erreur.

L’évaluation ne devrait pas être réduite à un seuil monétaire. Il convient de prendre en considération la gravité des impacts, l’ampleur potentielle des effets financiers, l’incertitude, la sensibilité de la décision, le besoin des utilisateurs et le fait que l’information soit ou non au cœur d’une cible ou d’une allégation publique.

Étape 5. Présenter un résultat transparent

La conclusion peut prendre la forme de données directes, d’une estimation, d’une fourchette, d’un effet combiné, d’un périmètre partiel autorisé ou d’une information qualitative dans le cadre d’une exemption quantitative. Dans tous les cas, expliquer la méthode et les limites importantes. Lorsqu’une exemption l’exige, indiquer pourquoi les informations quantitatives n’ont pas été fournies, identifier les postes concernés des états financiers et fournir les informations quantitatives combinées, à moins que celles-ci ne soient elles-mêmes pas utiles.

Le classeur Excel joint comprend un REGISTRE DES JUGEMENTS. Un registre robuste contient :

Figure 2. Les estimations doivent suivre un cycle répété consistant à définir–sourcer–estimer–contrôler–communiquer–améliorer.

Une hiérarchie pratique évite de choisir d’abord le facteur le plus facile :

Données mesurées ou enregistrées directement. Relevés de compteurs, paie, factures, données de production, registres d’incidents et montants financiers comptabilisés.

Données calculées directement. Données d’activité multipliées par des facteurs contrôlés, calculs spécifiques aux fournisseurs ou modèles d’ingénierie.

Échantillons représentatifs. Sélection contrôlée avec une population définie, une justification de la couverture et une méthode d’extrapolation.

Approximation propre à l’entité ou à la catégorie. Sites, produits, fournisseurs ou groupes de clients similaires dont la comparabilité est documentée.

Moyennes externes et facteurs génériques. Facteurs sectoriels, géographiques, liés aux dépenses ou au cycle de vie, avec leurs limites et leur sensibilité.

Informations qualitatives ou fondées sur une fourchette. Utilisées lorsqu’une estimation numérique unique ne serait pas utile à la prise de décision et que l’ESRS applicable le permet.

Les contrôles minimaux devraient inclure une méthodologie soumise à un contrôle des versions, la conservation des sources, des vérifications des unités et du périmètre, un rapprochement avec les totaux financiers ou opérationnels, une revue indépendante, un contrôle des modifications, une analyse de sensibilité pour les hypothèses significatives et l’approbation des modifications significatives des estimations.

Contexte. Un fabricant de produits alimentaires identifie un impact significatif lié à l’eau dans deux bassins soumis à un stress hydrique. Il achète des intrants agricoles auprès de 2,400 exploitations. Des données directes sur les prélèvements et la consommation sont disponibles pour 180 grandes exploitations couvrant 48% des achats ; les autres ne disposent ni de compteurs ni d’un système commun de reporting.

Besoin d’information. L’entité déclarante a besoin d’informations utiles à la prise de décision sur la consommation d’eau associée aux catégories d’approvisionnement et aux bassins significatifs, et non d’un chiffre exact exploitation par exploitation pour chaque fournisseur.

Sources prises en compte. Volumes achetés, type de culture, bassin, superficie irriguée, données directes des grandes exploitations, facteurs gouvernementaux relatifs à l’eau nécessaire aux cultures, informations sur l’irrigation dérivées de données satellitaires et recherches scientifiques.

Alternatives. L’équipe teste une approximation fondée sur le volume des achats, des facteurs liés à la culture et au bassin, un échantillon stratifié et un périmètre partiel. Une approximation fondée uniquement sur les dépenses est rejetée, car la variation des prix est faiblement corrélée à l’utilisation de l’eau. Une enquête directe à 100% est jugée impraticable et peu susceptible de produire des données fiables dans le calendrier de reporting. Une estimation stratifiée utilisant les données directes des grandes exploitations et des facteurs liés à la culture et au bassin pour les autres est retenue.

Contrôles. Le modèle rapproche les achats des données d’approvisionnement, sépare les cultures irriguées des cultures pluviales, applique un contrôle des versions des facteurs et inclut des fourchettes de sensibilité. Un spécialiste de l’hydrologie examine la méthode. L’information publiée explique la couverture directe de 48%, la part estimée, les hypothèses et l’incertitude.

Plan d’amélioration. La collecte de données directes est étendue aux exploitations à fort volume dans les deux bassins les plus soumis au stress hydrique, avec pour objectif de couvrir 70% des achats l’année prochaine. L’entité déclarante réévaluera si l’ensemble de facteurs retenu reste disponible sans coût ni effort excessif.

Pourquoi cela fonctionne. Elle identifie le besoin d’information, la couverture directe, la méthode d’estimation, l’alternative rejetée, l’incertitude, la revue et le plan d’amélioration. Elle ne laisse pas entendre que l’estimation est exacte ni que la lacune de données justifie l’exclusion de la catégorie d’approvisionnement.

Quel objectif d’information et quel IRO important l’estimation étaye-t-elle ?

Quelles informations internes déjà utilisées par la direction ou la fonction finance ont été prises en compte ?

Quelles sources externes étaient disponibles à la date de clôture ?

Pourquoi la recherche était-elle raisonnable, mais non exhaustive ?

Quelles méthodes alternatives ont été testées et pourquoi ont-elles été rejetées ?

Comment les coûts et les efforts ont-ils été mis en balance avec l’utilité pour les utilisateurs ?

Un allègement spécifique des ESRS s’applique-t-il, et toutes ses conditions sont-elles remplies ?

Le périmètre de reporting est-il défini objectivement et rapproché de la population complète ?

Quelles sont les hypothèses importantes, les incertitudes et les facteurs de sensibilité ?

Comment la méthode, le calcul et les informations publiées ont-ils été examinés ?

Quelles mesures d’amélioration avaient été promises précédemment et ont-elles été mises en œuvre ?

Un examinateur indépendant pourrait-il parvenir de manière cohérente à la même conclusion à partir du dossier conservé ?

Une estimation est-elle autorisée lorsque des données directes pourraient théoriquement être recueillies ?

Potentiellement. Les ESRS autorisent les estimations en fonction de la faisabilité, de la fiabilité et du principe des informations raisonnables et justifiables. L’entreprise devrait expliquer pourquoi l’estimation retenue est utile à la prise de décision et pourquoi la collecte directe supplémentaire entraînerait un coût ou un effort excessif par rapport à l’avantage.

L’entreprise doit-elle contacter chaque acteur de la chaîne de valeur ?

Non. Les ESRS n’exigent pas une recherche exhaustive ni des informations sur chaque acteur. La stratégie de collecte et d’estimation devrait être guidée par les IRO significatifs, une couverture représentative et des méthodes fiables.

Un indicateur peut-il être présenté pour une partie seulement des propres opérations ?

Pour certains indicateurs, le paragraphe 91 autorise un périmètre partiel défini objectivement lorsque des données directes ou estimées fiables ne sont disponibles que pour cette partie, avec une information à fournir et un plan d’amélioration. L’allègement ne s’applique pas aux émissions brutes de Scope 1, 2 et 3 de E1-8.

Une incertitude élevée justifie-t-elle toujours des informations qualitatives uniquement ?

Non. Une incertitude élevée ne rend pas automatiquement les informations quantitatives inutiles. Le test d’allègement applicable doit être satisfait, et les fourchettes, la sensibilité ou les effets combinés peuvent encore fournir des informations utiles.

À quelle fréquence le jugement devrait-il être réexaminé ?

Au moins à chaque période de reporting, et plus tôt si un nouveau système, un nouvel ensemble de données, une nouvelle méthodologie, une acquisition, un IRO significatif ou un facteur externe modifie les informations disponibles ou l’équilibre coûts-avantages.