Bibliographie & annexes
Présentation
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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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Terminologie et sources d’incertitude
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5. Conclusions
Dans cet article nous avons illustré les principes méthodologiques et quelques applications de méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer l’incertitude au sens large des résultats d’impact des ACV, à savoir :
-
la variabilité, par la propagation de distributions des probabilités selon un algorithme Latin Hyper Cube ;
-
l’imprécision par le moyen du calcul par intervalles ;
-
l’incertitude au sens strict par la théorie des possibilités et la logique floue.
Concernant ce dernier point, nous avons illustré une méthode floue d’évaluation de l’impact du bruit capable de prendre en compte l’incertitude au sens strict intrinsèque dans la définition d’impact.
Dans le contexte actuel, où les liens entre l’économie et l’environnement sont indéniablement complexes, les faits sont toujours plus incertains, les valeurs contestées, les enjeux élevés et les décisions urgentes. Les praticiens doivent ainsi quantifier les incertitudes qui affectent les résultats des études et les partager avec la société, notamment dans des questions où les dimensions socio-économiques et culturelles doivent être prises en compte dans les stratégies de décision. Dans cet article, nous avons montré que, pour aboutir à une quantification exhaustive, il est nécessaire de faire appel à des formalismes complémentaires à la théorie des probabilités, à savoir la théorie des possibilités et la logique floue, qui ont une axiomatique plus flexible et ainsi permettent d’appréhender plus correctement certains aspects des incertitudes et ainsi de mieux pouvoir les gérer et les présenter.
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BIBLIOGRAPHIE
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-
(5) - NEUMAIER (A.) - Introduction to numerical analysis - . Cambridge : Cambridge University Press, 2001, 364 p.
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(6) - BERNIER (J.), PARENT...
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