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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 la variabilité
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1. Terminologie et sources d’incertitude
1.1 Terminologie
Le terme « incertitude » dans l’acception courante se trouve souvent couplé à d’autres termes tels que « imprécision », « confiance », « ambiguïté », « vague » et « flou ». On juge de l’incertitude d’une information à l’aide de qualificatifs tels que « probable », « possible », « nécessaire », « plausible » et « crédible ».
Le probable a une connotation essentiellement physique liée à la fréquence d’occurrence d’un événement, c’est-à-dire à sa variabilité naturelle.
Le possible a une connotation épistémique liée à un jugement subjectif sur sa conformité à un référentiel (la réalité, les objectifs de l’étude, …) : on parle dans ce cas de croyance.
L’ambigu est une forme d’imprécision liée au langage : une information est ambiguë lorsqu’elle renvoie à plusieurs contextes possibles.
Le flou ou vague d’une information consiste dans l’absence d’un contour bien délimité de l’ensemble des valeurs affectées aux objets qu’elle concerne, qui eux aussi relèvent souvent du langage humain.
Finalement, l’incertitude (au sens courant, ou large) paraît être composée par deux éléments principaux et distincts :
-
l’imprécis, qui concerne le contenu de l’information (sa valeur) ;
-
et l’incertain (au sens strict) qui concerne sa vérité, autrement dit sa conformité à la réalité (confiance) .
Si l’on rend plus précis le contenu d’une proposition, on risque parfois d’accroître son incertitude, car on aura moins de confiance sur sa variabilité. Inversement, le caractère...
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BIBLIOGRAPHIE
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(2) - GOEDKOOP (M.J.), SPRIEMSMA (R.) - The Eco-lndicator 99 A damage oriented method for Life Cycle Impact Assessment - . Methodology Report and Methodology Annex, 17 april 2000 second edition, 2000, 132 p. et 82 p.
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(3) - DUBOIS (D.), PRADE (H.) - Théorie des possibilités. Application à la représentation des connaissances en informatique - . Paris : Masson, 1988, 292 p.
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(4) - ROTMANS (J.) - IMAGE An Integrated Model to Assess the Greenhouse Effect - . Boston : Kluwer Academic publishers, 1990, 289 p.
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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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