CAPZA

Le contexte : CAPZA, un investisseur privé européen face à l'exigence ESG

CAPZA est un acteur majeur de l'investissement privé européen. Comme tout acteur du private equity soumis à des engagements d'investissement responsable, le groupe doit produire des reportings ESG et financiers fiables, comparables d'une année sur l'autre et consolidés sur l'ensemble de ses fonds et de leurs participations.

Jusqu'au projet, ce reporting reposait sur Excel : fichiers multiples, versions concurrentes, ressaisies manuelles. CAPZA a confié à Koïno la construction d'une architecture data automatisée, connectée à ses sources internes et externes, pour fiabiliser les indicateurs et accélérer leur restitution.

Résultat le plus marquant : la consolidation annuelle passe de 3 semaines à 5 jours, et le taux d'erreurs de reporting chute de 12 % à moins de 1 %.

Le problème : 3 semaines de consolidation Excel et 12 % d'erreurs de reporting

Avant l'automatisation, le coût du processus manuel se lisait dans trois chiffres :

• 3 semaines de traitements manuels pour consolider la campagne annuelle de données ESG et financières, entre collecte, ressaisie et vérifications.
• 12 % d'erreurs de reporting : incohérences de saisie, d'unités ou de périmètre, découvertes tardivement et corrigées à la main.
• 1 jour de production par support PowerPoint, chaque présentation étant remontée manuellement depuis les fichiers de travail.

S'ajoutaient deux difficultés structurelles : consolider les historiques entre plusieurs fonds, et sécuriser les calculs de KPI ESG face aux risques d'incohérence. Pour un investisseur qui engage sa signature sur ces indicateurs auprès de ses souscripteurs et de ses auditeurs, la fiabilité n'était pas négociable.

La solution : une chaîne data automatisée, de Reporting 21 aux supports PowerPoint

Koïno a construit le dispositif en trois chantiers :

1. Automatisation des flux de données. Des scripts Python importent, nettoient et standardisent les données ESG issues de la plateforme Reporting 21, et consolident chaque trimestre les indicateurs financiers depuis les fichiers Excel et API internes. Des règles de validation automatique détectent les incohérences et les signalent visuellement selon leur gravité.
2. Dashboards et restitution. Des tableaux de bord Power BI restituent les indicateurs ESG et financiers par entreprise et par fonds, avec comparaison interannuelle sur les exercices 2022 à 2024. L'intégration Power BI et Power Automate génère automatiquement les présentations PowerPoint à partir des KPI.
3. Qualité et traçabilité. Une table de correspondance centralisée aligne les identifiants d'entreprises, de fonds et de KPI ; des contrôles automatiques vérifient formats, dates, unités et devises ; chaque valeur modifiée ou corrigée manuellement est historisée.

La stack mise en place :

• Python (pandas, numpy, openpyxl) et Power Query pour le traitement des données ;
• Power Automate et l'API Reporting 21 pour l'automatisation des flux ;
• Power BI et Upslide pour la visualisation et les supports ;
• des règles de validation intégrées pour la détection et la gestion des anomalies ;
• Notion et des guides utilisateurs pour la documentation et la formation des équipes.

Contraintes respectées : des données ESG auditées, explicables et corrigées sous contrôle humain

Dans la finance durable, un indicateur ne vaut que si l'on peut expliquer d'où il vient. Le dispositif a été conçu pour tenir cette exigence :

• Traçabilité complète : chaque donnée ESG est historisée sur plusieurs années et son origine est documentée.
• Humain dans la boucle : les corrections manuelles restent possibles, mais chacune est enregistrée et traçable ; l'automatisation n'écrase jamais silencieusement une valeur.
• Contrôles systématiques des formats, dates, unités et devises avant toute consolidation.
• Explicabilité : les règles de validation rendent chaque anomalie visible et compréhensible, un gage de confiance pour les auditeurs et les investisseurs.

Les résultats : 70 % de temps en moins et des erreurs quasi supprimées

Au-delà des délais, c'est la nature du travail qui change : les équipes ne passent plus leur temps à ressaisir et vérifier, elles analysent des indicateurs à jour, comparables entre fonds et entre exercices. Chaque donnée étant auditée et explicable, le reporting soutient directement la conformité ESG et la stratégie d'investissement responsable de CAPZA.

« Koïno nous a accompagnés avec rigueur et efficacité dans la structuration de notre outil ESG. L’approche a été à la fois technique et métier : modélisation des indicateurs, automatisation des flux de données, restitution claire pour le pilotage. L’équipe a su s’adapter à nos contraintes internes tout en maintenant un haut niveau d’exigence. Un vrai partenaire de confiance. »

Aurore Gauffe, Head of Sustainability and Impact, CAPZA

Et après ? Des équipes formées et une méthode réplicable

La collaboration entre CAPZA et Koïno s'est prolongée au-delà de l'outil : les équipes ont été documentées et outillées (guides utilisateurs, base Notion), et une formation à l'intelligence artificielle dédiée au private equity a été animée par Koïno pour les collaborateurs de CAPZA. La méthode elle-même (automatisation des flux, règles de validation, restitution Power BI) est réplicable pour d'autres fonds d'investissement qui veulent structurer leur stratégie ESG et data.

Un défi similaire ? Estimez le gain sur vos propres campagnes ESG

Vos équipes finance, ESG ou relations investisseurs consolident encore leurs campagnes annuelles sous Excel ? Le repère est simple : chez CAPZA, 3 semaines de consolidation sont devenues 5 jours et le taux d'erreurs est passé de 12 % à moins de 1 %. Décrivez-nous vos sources de données et vos échéances de reporting : nous estimons avec vous le gain atteignable sur votre prochaine campagne.

Pour aller plus loin :

• L'offre IA et data sur mesure de Koïno : cadrage, build et industrialisation.
• L'IA en private equity et M&A : les cas d'usage qui fonctionnent vraiment.
• La formation IA menée avec CAPZA : monter les équipes d'un fonds en compétence.
• Cas client : +120 h par mois libérées par 30 agents IA chez Adviso Partners.
• Cas client : -75 % de faux positifs sur la fraude documentaire chez Doxallia.

FAQ : automatiser un reporting ESG et financier

Combien coûte l'automatisation d'un reporting ESG comme celui-ci ?

Le budget dépend du nombre de sources à connecter, du volume de fonds et de participations, et du niveau de restitution attendu (dashboards, supports générés). Le dispositif CAPZA s'appuie sur des briques standards (Python, Power BI, Power Automate) plutôt que sur une plateforme propriétaire, ce qui limite l'investissement et les coûts récurrents. Pour des ordres de grandeur par cas d'usage, consultez notre guide sur le prix d'un projet IA en 2026.

Quels outils utiliser pour automatiser un reporting ESG ?

Chez CAPZA, la chaîne repose sur Python (pandas, numpy, openpyxl) et Power Query pour les traitements, l'API Reporting 21 et Power Automate pour les flux, Power BI et Upslide pour la restitution. L'enjeu n'est pas l'outil isolé mais l'intégration de bout en bout, de la collecte à la présentation générée automatiquement.

Comment fiabiliser des données ESG réparties sur plusieurs fonds ?

Trois mécanismes ont fait la différence : une table de correspondance centralisée des identifiants (entreprises, fonds, KPI), des contrôles automatiques de formats (dates, unités, devises) et l'historisation de toute correction manuelle. C'est ce qui permet de passer de 12 % d'erreurs à moins de 1 % tout en gardant chaque valeur auditable.

L'approche est-elle transposable hors du private equity ?

Oui. Toute organisation qui consolide des indicateurs extra-financiers ou financiers depuis des sources hétérogènes (directions financières, foncières, groupes multi-entités, sociétés de gestion) peut répliquer le schéma : automatisation des flux, règles de validation, restitution dynamique. Le point de départ reste un diagnostic de vos sources et de votre référentiel d'indicateurs.