Étude de cas : Sumbawa Timur Mining Indonesia

STM Vale - Sumbawa Timur Mining, Indonésie

 

Le problème

En phase d'exploration depuis quelques années déjà, STM Vale – Sumbawa Timur Mining a connu des difficultés avec les communautés locales, notamment des barrages routiers et un mécontentement quant aux impacts (positifs comme négatifs) de l'entreprise. Il a été difficile pour l’équipe du chantier de bien comprendre où résidait la véritable cause des difficultés.

Voconiq Local Voices a été recommandé à STM Vale par Yamana Or comme une solution pour comprendre, évaluer et surveiller la performance sociale.

La solution

Voconiq Local Voices a été déployé en décembre 2021. En collaboration avec une société locale de collecte de données, des enquêtes trimestrielles sont menées dans les sept villages autour du site d'exploration actuel et du futur site opérationnel.

Pour soutenir l'équipe locale dans le développement de sa stratégie d'impact social et tirer pleinement parti des résultats et des idées de Local Voices, un atelier pratique a été organisé en Indonésie en novembre 2022. Les thèmes de l'atelier comprenaient l'impact social 101, le risque social et maîtrise des données.

L'équité distributive est l'un des principaux facteurs d'acceptation sociale de l'entreprise. Cependant, au début, il était difficile pour l'équipe d'engagement communautaire de traduire les résultats de l'enquête en actions visant à améliorer l'équité distributive. Les communautés étaient mécontentes de la façon dont les bénéfices étaient répartis, en particulier les emplois et les investissements communautaires.

 

Lors d'un atelier sur la stratégie de licence sociale, les actions suivantes ont été développées :

  • L’équité au lieu de l’égalité : Auparavant, l'équipe essayait de répartir les bénéfices de manière égale entre les 7 villages autour de leurs opérations. Désormais, ils attribuent des bénéfices proportionnels aux impacts négatifs pour chaque village – le village le plus proche a les impacts environnementaux négatifs les plus élevés et bénéficie donc également d'une allocation plus élevée de fonds d'investissement social.
  • Transparence: pour lutter contre l'insatisfaction des personnes ayant raté des opportunités d'emploi, le processus RH et les critères d'embauche seront publiés sur un document d'une page. Tout le monde peut voir et comprendre pourquoi certaines personnes sont sélectionnées et comment augmenter leurs chances d'obtenir un emploi la prochaine fois. Les offres d'emploi sont également fortement promues au niveau local.
  • L’équité distributive est complexe et nécessite une approche globale de l'entreprise. Au lieu d'essayer de résoudre les problèmes de la communauté uniquement par elle-même, l'équipe d'engagement communautaire discute des résultats de l'enquête et des problèmes de la communauté avec plusieurs départements afin de bien comprendre le problème et les liens croisés avec d'autres départements. Il est ainsi plus facile de trouver des solutions qui s’attaquent à la cause profonde du problème.
  • Ils ont mesures objectives, par exemple, le nombre d'engagements par village, pour garantir une répartition équitable des activités d'engagement entre les villages et entre les sous-groupes communautaires.
  • Établir un liste de contrôle pour l'engagement communautaire des activités pour mieux répondre aux attentes (irréalistes) ; cela établit un processus et une norme communs. Cela inclut des éléments comme être réactif (délai d'exécution maximum, mises à jour), responsable (mon problème à suivre), expliquer les prochaines étapes et à quoi s'attendre (sans faire de promesses excessives).

L'impact

Les données de Local Voices, en particulier le modèle de confiance spécifique à la STM, ont aidé l'équipe du site à comprendre les préoccupations sous-jacentes de la communauté. Sachant désormais quelles questions détermineront leur acceptation sociale, ils se sont concentrés sur les éléments les plus importants pour la communauté et peuvent déjà constater des améliorations significatives dans la relation, comme en témoignent les données de Local Voices.

L'atelier en personne a accru la maîtrise des données de l'équipe et a établi un processus permettant de travailler efficacement en équipe avec les données. Il a également mis en évidence les domaines de risques et les prochaines étapes pour améliorer leur performance sociale.

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