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RÉSUMÉ
Cet article illustre plusieurs applications de méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer l’incertitude des résultats d’impact des analyses de cycle de vie (ACV). Sont abordées la variabilité par l’approche de la théorie des intervalles et par la théorie probabiliste, l’analyse de l’imprécision par le moyen du calcul par intervalles, et enfin l’analyse de l’incertitude au sens strict par la théorie des possibilités et la logique floue. Pour le dernier point, une méthode floue d’évaluation de l’impact du bruit prenant en compte l’incertitude au sens strict a été retenue pour exemple.
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Enrico BENETTO : Spécialiste ACV (Analyse du Cycle de Vie) chez ECOINNOVA S.a.s. – Turin Italie
INTRODUCTION
Pendant la dernière décennie, le développement de méthodes d’évaluation des impacts pour l’outil ACV (Analyse du Cycle de Vie) a permis aux praticiens de disposer de résultats d’impacts toujours plus exhaustifs et cohérents avec les objectifs des études [G 5 605] [G 5 615] . Ces méthodes ont introduit aussi des sophistications et des incertitudes de plus en plus importantes. L’évaluation des incertitudes des résultats d’impacts est ainsi devenue un enjeu primordial pour la crédibilité de l’outil et pour le support des processus de prise de décision basés sur ses résultats.
En ACV, l’incertitude est généralement définie et classée en fonction des sources, à savoir les modèles, les données et les choix du praticien . Différentes méthodes d’analyse, toutes basées sur les théories des probabilités et des intervalles, ont été proposées. Pourtant le mot « incertitude » ne concerne pas seulement le contenu de l’information (c’est-à-dire sa valeur) qui peut être correctement analysée par ces théories, mais aussi, en même temps, sa vérité, entendue au sens de sa conformité à la réalité et/ou aux objectifs de l’étude (ce qu’on appelle confiance). L’incertitude sur un modèle d’évaluation d’impact (par exemple d’effet de serre) concerne la valeur de ses variables (quelles sont l’erreur et la variabilité qui affectent ces valeurs ?), mais aussi leur nature (ces variables sont-elles les plus pertinentes à considérer dans le modèle étant donnés ses objectifs et les phénomènes à modéliser ? Sont-elles correctement considérées ?). La prise en compte de ces deux éléments (valeur et confiance) nécessite alors une classification et une caractérisation plus détaillées.
Dans cet article nous allons illustrer un cadre méthodologique pratique et exhaustif de définition, de classement et d’évaluation des incertitudes des évaluations des impacts. Les principes et les procédures opérationnelles seront présentés à l’aide de nombreux exemples d’application.
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Analyse de l’incertitude au sens strict
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3. Analyse de l’imprécision
3.1 Approche par la théorie des intervalles
On considère le formalisme d’analyse le plus simple par rapport au contenu et à la quantité de l’information disponible, à savoir la théorie des intervalles. Comme l’imprécision concerne seulement les données, les intervalles de variation des valeurs de chaque donnée retenue sont définis et ensuite traités à l’aide des opérateurs arithmétiques classiques pertinents. Les axiomes mathématiques et des exemples exhaustifs concernant la définition et le calcul par intervalles sont bien connus et couramment utilisés . Dans la suite, nous allons considérer un simple exemple d’application.
HAUT DE PAGE3.2 Exemple d’analyse de l’imprécision de l’impact d’effet de serre
On considère la production de 100 m2 de plaque de plâtre . Un extrait d’inventaire est résumé dans le tableau 1 où les intervalles représentent l’imprécision des mesures. Les valeurs négatives représentent des quantités entrantes et les valeurs positives des quantités sortantes du processus. Les calculs d’inventaire, à l’aide des techniques spécifiques aux intervalles, permettent d’aboutir aux flux qui contribuent à l’effet...
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Analyse de l’imprécision
BIBLIOGRAPHIE
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(6) - BERNIER (J.), PARENT...
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