L’intelligence artificielle s’intègre à grande vitesse dans les départements de responsabilité sociétale des entreprises (RSE). Selon le Baromètre IA × RSE 2026 de Ditto publié le 29 septembre, 93% des professionnels en RSE utilisent désormais un modèle de langage (LLM), marquant une augmentation de 13 points en un an.
Le paradoxe des professionnels RSE : adoption massive de l’IA malgré ses impacts environnementaux
Un constat frappant émerge du baromètre : 75% des professionnels identifient l’impact environnemental de l’IA comme un frein majeur, alors même que 93% d’entre eux utilisent ChatGPT, Claude ou Gemini pour leurs missions quotidiennes.
L’enquête, réalisée auprès de 105 professionnels RSE et QHSE entre juillet et septembre 2026, révèle ce que le baromètre appelle un « frein qui n’a freiné personne ». La pression opérationnelle, exacerbée par des obligations réglementaires croissantes, notamment la directive CSRD qui impose des rapports détaillés, pousse à un usage pragmatique de l’IA, malgré des principes éthiques contrariés.
Pierre Poirmeur, cofondateur de Ditto, souligne : « L’IA aborde des sujets RSE comme l’énergie et l’impact sur les métiers. Bien que l’impact environnemental soit un frein, 93% des professionnels utilisent un LLM. Ne pas s’y intéresser laisse la porte ouverte à des usages non encadrés. Le responsable RSE est le mieux placé pour déterminer l’usage approprié de l’IA. »
L’IA pour la rédaction RSE : entre automatisation et risques de greenwashing
L’usage intensif de l’IA pour la création de contenu soulève des préoccupations éthiques. En effet, 71% des professionnels utilisent des LLM pour la communication et 62% pour rédiger des rapports de durabilité, qui sont essentiels à la crédibilité des engagements environnementaux des entreprises.
Le baromètre indique que 58% des professionnels reconnaissent que l’IA augmente le risque de greenwashing. En effet, l’IA peut produire des formulations séduisantes qui masquent la réalité des impacts. La tentation est grande de déléguer la production de discours à la machine, sans ancrage sur les données réelles.
Seulement 23% des entreprises ont une politique interne pour encadrer l’usage de l’IA, favorisant ainsi les dérives. Sans règles sur la traçabilité des informations générées et la vérification des sources, les rapports RSE risquent de devenir des outils de communication plutôt que des instruments de gestion authentiques.
Arbitrer l’usage de l’IA en RSE : l’humain au cœur de la décision
Le baromètre Ditto révèle un écart entre les attentes des professionnels et l’usage réel de l’IA. Bien que la collecte de données soit la tâche la plus chronophage pour 50% des professionnels, seuls 13% utilisent l’IA pour l’automatiser. En revanche, les outils génératifs sont largement utilisés pour la rédaction et la communication, des tâches moins consommatrices de temps mais plus visibles.
Interrogés sur leur « IA idéale », 38% des professionnels souhaitent l’automatisation de la collecte de données. Ces tâches répétitives épuisent les équipes sans valeur ajoutée stratégique. L’intelligence artificielle pourrait exceller dans ce domaine, libérant du temps pour l’analyse et la prise de décision.
Pourtant, 93% des répondants n’ont pas de budget pour des outils d’IA spécifiques à leur métier, utilisant des solutions génériques conçues pour la rédaction, ce qui explique le faible recours à l’automatisation des tâches chronophages.
Pierre Poirmeur résume ainsi : « L’IA là où ça soulage, l’humain là où ça compte. » Automatiser la collecte et la vérification des données libère les professionnels pour se concentrer sur l’interprétation et le dialogue avec les parties prenantes.
2026 : l’année de l’arbitrage responsable pour les directions RSE
En 2026, les professionnels RSE passent de l’expérimentation à une utilisation raisonnée de l’IA. « 2025 était l’année de l’adoption. 2026 devient celle de l’arbitrage : la question n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’IA, mais où elle peut réellement soulager les équipes », résume le baromètre.
Cette maturité implique des choix clairs : refuser l’IA pour des gains marginaux, l’accepter pour des tâches répétitives, exiger la transparence des sources, former les équipes à la vérification critique. Les directions RSE, garantes de l’éthique, doivent incarner cette exemplarité dans l’usage de la technologie. Le paradoxe initial peut se résoudre par un usage responsable et encadré de l’IA.
