Insights IA

Vosdonnees,amplifieesparl'IA.

Laissez l'intelligence artificielle faire le plus gros du travail. Le moteur IA de Dcycle classe les factures, detecte les anomalies et identifie les opportunites de reduction les plus impactantes, le tout automatiquement, pour que votre equipe se concentre sur l'action.

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AI Insights
DashboardClassificationAnomalies
Live
ManufacturingScope 1-2-33 facilities
50xFaster classification
95%EF accuracy
24/7Monitoring
AI
Auto-classification
1,247 items classified today
Active
Anomaly detection
3 anomalies flagged · 0 critical
Monitoring

Plus de 2 000 entreprises utilisent l'IA pour accelerer leur reporting ESG

Magnum Capital
Sabadell Venture Capital
Adara Ventures
Queka Real Partners
50x

classification des donnees plus rapide : de semaines de categorisation manuelle a quelques secondes avec l'IA

Comment ca fonctionne

Des donnees brutes aux insights exploitables

Classification automatique intelligente

Importez une facture ou un fichier de consommation. L'IA de Dcycle identifie automatiquement le type de depense, l'associe au bon facteur d'emission et la classe dans le scope et la categorie GHG Protocol correspondants, sans aucune intervention manuelle.

Smart Classification95% accuracy
invoice_electricity_q1.pdfAI processing...
Type: Electricity consumptionConfidence: 98% · Scope 2
EF: Spain grid mix 20260.138 kgCO₂e/kWh · MITECO
Category: GHG Cat. 2 — Purchased electricityAuto-mapped · Ready for reporting

Detection d'anomalies en temps reel

Le moteur IA surveille chaque point de donnees entrant sur la plateforme. Il signale les valeurs aberrantes, les lacunes et les incoherences avant qu'elles n'atteignent vos rapports, vous faisant economiser des heures de verification manuelle. Votre equipe ne traite que les exceptions, pas chaque ligne.

Anomaly Detection3 flagged
2Alerts
847Auto-verified
12hSaved
Fleet diesel — Jan 2026⚠ +340% vs. average · Likely data entry error
Water — Q1 missing⚠ Gap detected · Barcelona plant · Expected: ~450 m³
Electricity — All facilitiesWithin expected range · No issues
Natural gas — All facilitiesSeasonal pattern · Normal

Tendances, patterns et recommandations de reduction

L'IA analyse vos donnees historiques pour identifier les tendances de consommation, la saisonnalite et les ecarts. Visualisez quels sites, categories ou fournisseurs contribuent le plus a votre empreinte, et identifiez les opportunites de reduction les plus impactantes, classees par potentiel d'economie et faisabilite.

Trends & PatternsAI analysis
Top contributorElectricity42% of total emissions
YoY trend-12.3%vs. same period 2025
1
Madrid HQ — Electricity42% of total · Seasonal peak Jul-Aug
2
Barcelona — Natural Gas28% of total · +8% vs. last year
3
Fleet — Diesel18% of total · -23% after optimisation

Dcycle Agent : interrogez vos donnees

Posez n'importe quelle question sur vos donnees de durabilite en langage naturel. Demandez 'Quelle etait ma principale source d'emissions au T1 ?' ou 'Quel fournisseur a l'empreinte la plus elevee ?' et obtenez des reponses instantanees basees sur vos donnees reelles, sans naviguer dans des tableaux ni exporter de rapports.

Dcycle AgentAI
¿Cuál fue mi mayor fuente de emisiones en Q1 2026?
Electricidad — Madrid HQ fue la mayor fuente con 186 tCO₂e (42% del total).
Electricidad42%
Gas natural28%
Flota diésel18%
Pregunta algo sobre tus datos...
Smart Classification95% accuracy
invoice_electricity_q1.pdfAI processing...
Type: Electricity consumptionConfidence: 98% · Scope 2
EF: Spain grid mix 20260.138 kgCO₂e/kWh · MITECO
Category: GHG Cat. 2 — Purchased electricityAuto-mapped · Ready for reporting
Anomaly Detection3 flagged
2Alerts
847Auto-verified
12hSaved
Fleet diesel — Jan 2026⚠ +340% vs. average · Likely data entry error
Water — Q1 missing⚠ Gap detected · Barcelona plant · Expected: ~450 m³
Electricity — All facilitiesWithin expected range · No issues
Natural gas — All facilitiesSeasonal pattern · Normal
Trends & PatternsAI analysis
Top contributorElectricity42% of total emissions
YoY trend-12.3%vs. same period 2025
1
Madrid HQ — Electricity42% of total · Seasonal peak Jul-Aug
2
Barcelona — Natural Gas28% of total · +8% vs. last year
3
Fleet — Diesel18% of total · -23% after optimisation
Dcycle AgentAI
¿Cuál fue mi mayor fuente de emisiones en Q1 2026?
Electricidad — Madrid HQ fue la mayor fuente con 186 tCO₂e (42% del total).
Electricidad42%
Gas natural28%
Flota diésel18%
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Fonctionnalites supplementaires

Découvrez comment Dcycle se compare aux alternatives

Votre choix Processus manuel Outils existants

Mapping automatique des facteurs d'emission

L'IA selectionne le facteur d'emission le plus precis parmi des milliers, par pays, secteur et type d'activite, avec une precision de 95 %.

Validation croisee des donnees

Chaque point de donnees est automatiquement compare a des sources externes et a des tendances historiques pour garantir sa fiabilite avant son inclusion dans les rapports.

Surveillance continue 24h/24

L'IA fonctionne en permanence : detection des changements, recalcul des emissions et alertes en temps reel en cas d'ecart.

Apprentissage continu

Le modele s'ameliore avec chaque point de donnees traite. Plus vous utilisez Dcycle, plus la classification et la detection d'anomalies deviennent precises.

IA explicable et auditable

Chaque decision de l'IA est documentee : quel facteur d'emission a ete selectionne, pourquoi et avec quel niveau de confiance. Tracabilite complete pour les auditeurs.

De semaines a quelques minutes

Ce qui prenait des semaines de travail manuel (classer les factures, trouver les facteurs d'emission, reperer les erreurs) ne prend plus que quelques minutes. Votre equipe se concentre sur l'action, pas sur le traitement des donnees.

“Dcycle nous a permis de consolider 6 sites dans 2 pays en une source unique de verite. Nos auditeurs n'en revenaient pas du niveau de tracabilite.”
Lina Pena Directrice des Services Generaux, KLN Iberia
“Votre accompagnement est absolument indispensable. Je ne pourrais pas imaginer maintenir le contrat sans votre composante de conseil. Nous sommes passes de tableurs eparpilles a un systeme unifie en quelques semaines.”
Yolanda Carazo Responsable Environnement, Embutidos Monells
“Nos investisseurs valorisent notre engagement ESG. Dcycle a fait de nous une reference dans le secteur financier. Nous pouvons repondre a tout audit ou demande client instantanement.”
Teresa de Vicente Responsable Durabilite, Finsolutia

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Questions fréquentes

Comment l'IA de Dcycle classe-t-elle les donnees de durabilite ?
Le moteur IA de Dcycle identifie automatiquement les types de depenses a partir des factures et documents, les associe aux bons facteurs d'emission et les classe dans les scopes et categories du GHG Protocol, eliminant des semaines de classification manuelle.
L'IA peut-elle detecter des erreurs ou anomalies dans mes donnees ESG ?
Oui. L'IA surveille chaque point de donnees entrant en temps reel, signalant les valeurs aberrantes, les lacunes et les incoherences avant qu'elles n'atteignent vos rapports. Votre equipe ne verifie que les exceptions, pas chaque ligne.
L'IA de Dcycle est-elle explicable et auditable ?
Chaque decision de l'IA est entierement documentee : quel facteur d'emission a ete selectionne, pourquoi il a ete choisi et avec quel niveau de confiance. Cela garantit une tracabilite complete pour les auditeurs et les equipes de conformite.

Collecter une fois. Utiliser partout.

Decouvrez comment Dcycle peut reduire votre temps de reporting de 70 % et fournir a vos auditeurs ce dont ils ont besoin, des la premiere fois.

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