Estimations, lacunes de données et incertitude

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De nombreux indicateurs liés au développement durable ne peuvent pas être mesurés directement. Les émissions de gaz à effet de serre du scope 3 reposent sur les informations fournies par les fournisseurs, les données d’activité, les facteurs d’émission et les données secondaires. L’exposition aux risques physiques peut dépendre de modèles de risques et d’hypothèses géospatiales. Les effets financiers anticipés combinent souvent des scénarios, la planification financière et des réponses incertaines de la direction. Même des indicateurs apparemment simples concernant les effectifs ou les activités peuvent dépendre de jugements relatifs au périmètre, à la date de clôture et aux systèmes sources.

IFRS S1 reconnaît explicitement que les estimations raisonnables constituent un élément essentiel de l’information communiquée et ne nuisent pas à son utilité lorsqu’elles sont décrites et expliquées avec exactitude. Le défi pour l’information communiquée n’est donc pas d’éliminer les estimations. Il consiste à sélectionner une méthode qui représente fidèlement l’objectif de l’information à communiquer, à déterminer l’incertitude la plus importante, à éviter une fausse précision et à conserver une piste d’audit étayée permettant la revue et l’amélioration d’une année sur l’autre.

Les Normes publiées utilisent le terme « incertitude liée à la mesure » pour désigner l’incertitude qui affecte les montants communiqués. Les analyses des effets officielles de l’ISSB et les documents pédagogiques permettent également d’expliquer une idée pratique distincte : l’incertitude concernant le résultat d’un événement futur possible. Cette distinction est utile parce qu’elle modifie les éléments probants, le modèle et les informations à fournir nécessaires, mais elle ne doit pas être présentée comme deux catégories comptables formelles soumises à des exigences identiques.

Figure 1. L’incertitude concernant les résultats et l’incertitude liée à la mesure peuvent se chevaucher, mais elles appellent des questions et des explications différentes.

IFRS S1 exige des informations permettant aux utilisateurs de comprendre les incertitudes les plus importantes affectant les montants présentés. L’entité identifie les montants soumis à un niveau élevé d’incertitude de mesure et explique les sources de cette incertitude ainsi que les hypothèses, approximations et jugements utilisés pour mesurer chaque montant. L’accent est mis sur les estimations nécessitant les jugements les plus difficiles, subjectifs ou complexes, et non sur l’ajout d’un texte standardisé à chaque donnée estimée.

Une hiérarchie pratique commence par les informations les plus directes et les plus spécifiques raisonnablement disponibles, mais ne considère pas un type de données comme universellement supérieur. Le cadre relatif au Scope 3 d’IFRS S2 énumère les caractéristiques à privilégier sans les classer selon un ordre rigide : mesure directe, données issues d’activités spécifiques de la chaîne de valeur, données actualisées, informations représentatives de la juridiction et de la technologie pertinentes, et données vérifiées. Les arbitrages devraient être documentés.

IFRS S2 s’attend à ce que la mesure du périmètre 3 inclue l’estimation plutôt que la seule mesure directe. L’entité utilise une méthode de mesure, des données d’entrée et des hypothèses qui représentent fidèlement la mesure, et applique toutes les informations raisonnables et étayées disponibles sans coût ni effort excessifs. Les données secondaires, les moyennes sectorielles et les données proxy font donc normalement partie du processus lorsque les données primaires sont incomplètes.

La Norme contient une présomption selon laquelle les émissions du périmètre 3 peuvent être estimées de manière fiable au moyen de données secondaires et de moyennes sectorielles. Ce n’est que dans de rares cas, après tous les efforts raisonnables, que l’estimation peut être impraticable. Dans ce cas, l’entité indique comment elle gère ses émissions du périmètre 3. Il s’agit d’un seuil nettement plus élevé que « les données des fournisseurs sont manquantes ».

Un modèle n’est pas uniquement un logiciel sophistiqué. Toute méthode structurée qui transforme des données d’entrée en un montant communiqué peut créer un risque lié aux modèles. Cela comprend les calculs d’émissions, les tableurs d’extrapolation, les modèles de scénarios, les superpositions géospatiales, l’attribution des émissions financées, les trajectoires d’objectifs et les sensibilités des effets financiers. Une équipe chargée du reporting devrait appliquer des contrôles proportionnés à l’importance et à la complexité du modèle.

Un registre des estimations relie le montant publié à sa source, sa méthode, son incertitude et son plan d’amélioration. Il facilite la rédaction, la revue technique, la préparation à l’assurance et la cohérence comparative. Le registre devrait se concentrer sur les estimations importantes ou présentant une forte incertitude, et non devenir un inventaire ingérable de chaque formule de l’organisation.

Figure 2. Un registre des estimations contrôle l’indicateur publié, la hiérarchie des sources, le modèle, l’incertitude, la limitation et les mesures correctives.

L’incertitude quant à l’issue concerne ce qui peut se produire, tandis que l’incertitude de mesure concerne le degré d’incertitude d’un montant présenté. Une information publiée peut contenir les deux, mais cette distinction influe sur les hypothèses, les éléments probants, le modèle et l’explication nécessaires et ne devrait pas être présentée comme deux catégories formelles assorties d’exigences identiques.