Développement d'une méthodologie de fiabilisation des prises de décisions environnementales dans le cadre d'analyses de cycle de vie basée sur l'analyse et la gestion des incertitudes sur les données d'inventaires

L'Analyse de Cycle de Vie (ACV) est aujourd'hui definie comme une approche aboutie et reconnue d'evaluation de la performance environnementale des produits, procedes et services. Cependant et malgre la standardisation dont elle a fait l'objet dans les annees 1990, certaines limites subsistent et contribuent a fragiliser la fiabilite de ses resultats. La non-prise en compte quasi systematique des incertitudes et de la qualite des donnees d'inventaire, et son caractere consommateur de ressources en font partie. Ces carences mettent en avant la necessite de developper une methodologie de gestion de ces deux parametres. C'est dans ce contexte que s'inscrivent les travaux de recherche. Nous proposons donc une methodologie de fiabilisation des decisions environnementales basees sur des ACV, a partir de l'analyse et la gestion des incertitudes sur les donnees d'inventaire. Cette derniere combine une approche qualitative s'appuyant sur l'utilisation d'une matrice de pedigree et une approche quantitative propageant l'incertitude sur les donnees d'entree au moyen de simulations de Monte Carlo. La methodologie developpee nous permet d'une part d'estimer la qualite des inventaires et donc du resultat, et d'autre part d'identifier et de localiser les donnees les plus influentes sur cet indice de qualite. Cette analyse generee a partir d'informations relativement accessibles permet egalement une optimisation de la phase de collecte et des ressources allouees. Nous pouvons en effet juger de la pertinence d'une collecte additionnelle en integrant le potentiel de degradation d'une donnee sur le degre de fiabilite estime du resultat. Les conclusions de notre recherche devraient contribuer a credibiliser les resultats d'ACV et faciliter la mise en œuvre de telles analyses par la gestion raisonnee des efforts de collecte.

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