Auteurs:  (1) Aarav Patel, lycée régional Amity – email : aarav.dhp@gmail.com ;  (2) Peter Gloor, Center for Collective Intelligence, Massachusetts Institute of Technology et auteur correspondant – email : pgloor@mit.edu.  Tableau des liens   Résumé et introduction   Travaux connexes   But   Méthodes   Résultats   Discussion   Conclusion et bibliographie  7. Conclusion  L’algorithme d’analyse ESG proposé peut contribuer à standardiser l’évaluation ESG pour toutes les entreprises. En effet, il limite les biais d’auto-déclaration en intégrant une analyse externe des réseaux sociaux pour des résultats plus équilibrés. Un indice ESG basé sur les réseaux sociaux peut également montrer directement les domaines dans lesquels les gens souhaitent changer, ce qui permet de mieux concentrer les efforts des dirigeants sur des changements significatifs. De plus, grâce à l'apprentissage automatique, le modèle peut générer un indicateur de la responsabilité sociale d'une entreprise, ce qui peut aider à déterminer l'ESG pour les petites entreprises qui ne bénéficient pas d'une couverture d'analystes. Cela aidera davantage d’entreprises à recevoir des notations ESG de manière automatisée, ce qui pourra créer des conditions de concurrence plus équitables entre les petites et les grandes entreprises et, à terme, aider les entreprises plus socialement responsables à s’imposer. Dans l’ensemble, le projet peut avoir de vastes implications pour combler le fossé en matière d’ESG. Cela contribuera à réorienter de grandes quantités de capital ESG vers des initiatives plus durables et éthiques.  Bibliographie  A. Sokolov, J. Mostovoy, J. Ding, L. Seco. 2021. Création de systèmes d'apprentissage automatique pour une notation ESG automatisée. Le Journal de l'impact et de l'investissement ESG 1 (3), 39-50  AM Shahi, B. Issac et JR Modapothala. 2011. 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PMCID : PMC7250114.  Olivier Kramer. Réduction de la dimensionnalité avec les voisins les plus proches non supervisés, 2013, volume 51, ISBN : 978-3-642-38651-0  Drempetic, Samuel et coll. « L'influence de la taille de l'entreprise sur le score ESG : les notes de durabilité des entreprises en cours de révision. » Journal d'éthique des affaires, vol. 167, non. 2, 2019, p. 333-360., est ce que je:10.1007/s10551-019-04164-1  Gloor, Peter A. et coll. « Web Science 2.0 : identification des tendances grâce à l'analyse sémantique des réseaux sociaux. » Conférence internationale 2009 sur la science et l'ingénierie informatiques, 2009, est ce que je:10.1109/cse.2009.186.  Ho, TK (1995). Forêts de décisions aléatoires. Dans Actes de la 3e conférence internationale sur l'analyse et la reconnaissance de documents (Vol. 1, pp. 278-282).  Jain, M., Sharma, GD et Srivastava, M. (2019). L’investissement durable peut-il générer de meilleurs rendements financiers : une étude comparative des indices ESG et des indices MSCI. Risques, 7(1), 15. https://doi.org/10.3390/risks7010015  Kotsantonis, Sakis et George Serafeim. "Quatre choses que personne ne vous dira sur les données ESG." Journal de finance d'entreprise appliquée, vol. 31, non. 2, 2019, p. 50-58., est ce que je:10.1111/jacf.12346  Pavel Wicher, František Zapletal et Radim Lenort. 2019. Évaluation des performances en matière de développement durable d'une entreprise industrielle à l'aide du processus de réseau analytique flou. Journal de production plus propre 241 (2019).  Pin-Chao Liao, Ni-Ni Xia, Chun-Lin Wu, Xiao-Ling Zhang et Jui-Lin Yeh. 2017. Communiquer sur la responsabilité sociale des entreprises (RSE) des entrepreneurs internationaux : analyse du contenu des rapports RSE. Journal de production plus propre 156 (2017), 327-336.  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"Shweta-29/Companies_ESG_Scraper : ce référentiel comprend un outil pour extraire les notes ESG et les mesures financières des entreprises et les charger sur SQL." GitHub, github.com/shweta-29/Companies_ESG_Scraper  T. Krappel, A. Bogun, D. Borth. 2021. Ensemble hétérogène pour la prévision des notations ESG. Atelier KDD sur l'apprentissage automatique en finance  Pacte mondial des Nations Unies. (2016). The UN Global Compact-Accenture Strategy CEO Study 2016. Consulté le 26 mai 2022 sur https://www.unglobalcompact.org/library/4331  Pacte mondial des Nations Unies. (2019). Pacte mondial des Nations Unies – Étude Accenture Strategy 2019 auprès des PDG – La décennie des résultats : un appel à l’action des entreprises. Récupéré le 26 mai 2022 sur https://www.unglobalcompact.org/library/5715  Cet article est   sous licence CC BY-NC-ND 4.0 DEED. disponible sur arxiv

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