ISR, données et biais : le triangle des bermudes des gérants de fonds

16/07/2019

Ces dix dernières années ont été marquées par une prise de conscience des questions ESG, et on attend de plus en plus des investisseurs qu’ils intègrent des informations extra-financières dans leurs analyses et leurs solutions de placement. Pour participer à cette évolution, les investisseurs doivent d'abord en saisir tous les enjeux et enrichir la palette des données qu'ils recueillent sur les entreprises dans une multitude de domaines et d’aspects.

Or, les difficultés les plus frappantes auxquelles ils se heurtent sont d'accéder à des données de qualité et pertinentes, et de gérer les limites inhérentes à ces données ESG, avec les conséquences que cela implique pour la mise en place d'une stratégie ISR.

50 NUANCES DE DONNEES

Tout indicateur qui fait la lumière sur le caractère durable d'un actif, d'une installation ou d'une entreprise rentre dans le champ des données ESG. On pourrait aujourd'hui classer les données ESG en quatre grandes familles : les « publications obligatoires en matière d'ESG », telles que les états financiers, les prospectus ou les informations extra-financières obligatoires, les « publications volontaires d'informations ESG » issues des rapports de durabilité, des sites d'entreprise, d'études ESG (comme le CDP) ou d'initiatives volontaires (TCFD, etc.). On trouve également des « sources publiques et alternatives » provenant de diverses sources publiques telles que les médias, les ONG, les pouvoirs publics et les universités, et enfin les « données ESG chiffrées ». Ces dernières peuvent provenir d'une part des fournisseurs de notations ESG qui appliquent leurs méthodes exclusives pour traiter et normaliser les données disponibles en une suite d’indicateurs, de scores, de notations et de classements. Des fournisseurs plus spécialisés, d'autre part, produisent également ce type de données en se concentrant sur des points spécifiques (par exemple le risque climatique, l'impact social, etc.). Depuis peu, des fintechs s'invitent sur ce marché. Avec l'augmentation des publications d'entreprise, des obligations déclaratives et des données de sources externes, une masse exponentielle de données voit le jour, non sans interroger les investisseurs quant à leur déchiffrage, leur pertinence et la manière de répondre aux limites des données ESG.

ET AUTANT DE NUANCES DE BIAIS

Ces données peuvent en outre comporter une multitude de biais qui, s'ils ne sont pas correctement appréhendés et traités, peuvent exposer les investisseurs à des risques en leur faisant prendre les mauvaises décisions. Sans avoir la prétention de dresser une liste exhaustive, les « données brutes » pourraient figurer en tête des informations biaisées. En effet, le reporting ESG se fait toujours sur la base du volontariat, si bien qu'aucune métrique ni méthode comptable utilisée n'est cohérente, ce qui peut limiter la comparabilité entre entreprises et secteurs. Cela entraîne, entre autres choses, un grand nombre d’informations manquantes sans explications précises (l’entreprise ne les publie-t-elle pas ?), avec pour conséquence des analyses faussées. Vient ensuite le « biais sectoriel » dû au fait que les risques propres à une entreprise et les différences entre modèles économiques ne sont pas toujours correctement pris en compte dans les notations composites. En raison des différences trop importantes entre leurs modèles économiques et leur exposition au risque, les entreprises d'un même secteur sont, pour l’essentiel, évaluées à partir d’un même modèle.

Les données ESG peuvent en outre comporter un « biais géographique », étant donné que les exigences réglementaires de reporting et les normes commerciales en matière d'informations ESG varient considérablement, créant d'importantes disparités entre régions. Les sociétés européennes affichent, en moyenne, de meilleurs scores que leurs homologues américaines ou japonaises, ce qui rend difficile une comparaison sectorielle et une intégration à l'échelle mondiale. Les sociétés soumises à des obligations de déclaration plus strictes seront ainsi plus à même de satisfaire aux exigences en matière de notation ESG.

On peut également déplorer un « biais lié à la capitalisation boursière », étant donné que les grandes capitalisations tendent à afficher des notations ESG supérieures. En effet, les grandes sociétés ont davantage de ressources à disposition pour répondre aux questionnaires externes et élaborer une vision plus nuancée et positive de leurs activités. On pourrait probablement mettre en évidence une corrélation entre la capacité d'une entreprise à produire du contenu ESG et la qualité de ses notations ESG ! Enfin, le « biais culturel » pèse également fortement sur les critères ESG.

 

DU PASSÉISME AU MODERNISME

Un gérant de fonds ISR doit agir par conviction, prendre ses distances avec le « troupeau » et détacher son regard du rétroviseur.

Aujourd'hui, les scores ESG reflètent essentiellement une état passé puisque les fournisseurs de notations produisent leur reporting avec un temps de retard et ne l'actualisent qu'une fois par an, un temps long dans l’univers financier. Au mieux, les données ESG peuvent dresser un constat à l'instant T, dont la valeur ajoutée est apportée par un engagement constant de la part de l'investisseur et une analyse des controverses.

Néanmoins, au-delà de ce décalage temporel, le défi à l’heure actuelle pour élaborer des stratégies responsables et durables est de sélectionner les meilleures données ESG qui maximisent la performance financière et comprennent une palette supplémentaire de données alternatives afin de capter suffisamment à l'avance les premiers signes de faiblesse d'une entreprise pour une meilleure réactivité. Même si la technologie du big data facilitera le traitement des volumes exponentiels de données ESG, l'homme reste au centre de l'analyse ESG, notamment à travers ses activités d'engagement auprès des entreprises qui participent à l'adoption de meilleures pratiques, mais aussi en encourageant l’émergence de nouveaux profils et compétences en science des données, capables de comprendre ces données et ces méthodologies, et de les traduire en stratégies ISR innovantes.

 

 

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