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Bases de données, méthodologies, méthodes de calcul…

Les produits biosourcés jouent-ils à armes égales avec les produits issus du pétrole sur le terrain de l’ACV ?

Olivier Talon, Tangi SénéchalLoos-en-Gohelle, 02/07/2015

Club ACVisteACV et agro-ressources

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Idée reçue originelle

Si c’est bio, c’est vert !

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Idée reçue modulée par l’expérience

Les produits biosourcés ont souvent un impact carbone moins négatif que les produits pétro-dérivés

qu’ils peuvent substituer

Ce bénéfice est parfois obtenu au détriment d’autresimpacts (eutrophisation, écotoxicité, empreinte eau...)

La décision de substitution ne peut donc être prise qu’aprèsquantification de ces effets contraires et hiérarchisation

des priorités

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Déploiement d’une vision non manichéenne des bio-produits

auprès du grand public

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Déploiement d’une vision non manichéenne des bio-produits

auprès d’un public averti

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Déploiement d’une vision non manichéenne des bio-produits

auprès d’un public averti

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Intervention de l’ACV

Les outils et méthodologies de l’ACV sont sans doute le meilleur moyen disponible pour

permettre cette quantification

La décision de substitution ne peut donc être prise qu’aprèsquantification de ces effets contraires et hiérarchisation

des priorités

Quelles données disponibles pour cette quantification ?Que disent les résultats des calculs ?

Y a-t-il des écueils méthodologiques pour la comparaison ?

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Exemple : PLA vs. PET / ABSEcoinvent 3, données market / ILCD 2011 Midpoint+

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Quelle utilisation est faite de ces données / résultats ?

Données market, utilisées dans scénarios comparatifs.

PLA vs. ABS dans scénario 3D printing,PLA vs. PET dans scénario bouteilles…

Input matière modulé par UF, rendements des opérations de transformation, etc…

Résultat probable (si matière première contributeur significatif) :

Impact PLA >> pour la plupart des catégories d’impactdans la plupart des scénarios

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Exemple de résultats sur un cycle de vie complet,« outil » simplifié LCA to go

! données propres, ≠ EI3

projet européen, interface accès libre

pour évaluation screening

résultats apparemment en accord avec tendances attendues…

… mais en fait ineptes, et reposant sur données lacunaires et non

comparables…

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Retour aux données EI3 et aux calculs

ILCD…

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Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…

Des niveaux de fiabilité différents selon les indicateurs

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Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…

Groupe I

Niveau recommandation ILCD : I

Si modèles fiables

écarts résultats 10-20%interprétables

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Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…

Groupe II : interprétabilité intermédiaire, facteur 2 ou 3 sans doute significatif

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Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…

Groupe III

Niveau recommandation ILCD : II/III, III, interim

Si modèles fiables

écarts résultats > facteur 10 potentiellement interprétables

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Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…

Groupe III : Représenter en échelle log pour une impression visuelle moins biaisée ?

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Score unique, Recipe Endpoint (E)

Score unique, score inique ?

ce qu’on croit faire…

+

ce qu’on fait…

+

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ABS vs. PLA : d’où viennent les différences ?

Impact Climate Change, PLA vs. ABS

Donnée fortement agrégéeAucune traçabilité sur les processus amont

Donnée partiellement modulaireContribution significative des processus amont

11,7% dans l’électricité chinoise ???

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Contributeurs Indicateur Ressources, PLA vs. ABS

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Traçage de l’indium, PLA vs. ABS

PLA : indium dans l’usine (partie modulaire)

ABS : pas d’indium dans le processus agrégé pas

d’usine « cachée » dans le module

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Indium et comparabilité des donnéesABS : pas d’usine

Deux données de la même base, prétendument obtenues avec desméthodologies similaires...

… et pourtant, frontières du système manifestement différentes, méthodologies pas si similaires, donc données non comparables…

PLA : usine en background

données base EI3

donnée issue de Plastics Europe,méthodologie Boustead

donnée constituée sur base écoprofil NatureWorks,validée par Boustead

donnée agrégée donnée (un peu) moins agrégée

opacité totale transparence de surface

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Utilisation des bases de donnéesEvaluation « quick and dirty » du bénéfice potentiel de la substitution des polyols pétro par des polyols biosourcés

dans la formulation de polyuréthanes

PU EI3, climate change PU EI3, freshwater eutrophication

polyol contributeur important impacts production PU (EI3)

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Substitution par un polyol biosourcé ?Pas de polyol bio dans base de données

Polyols bio obtenus à partir d’huiles végétales

polyol EI3 vs huile végétale EI3, ILCD 2011 midpoint+

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Substitution par un polyol biosourcé ?Polyol bio = huile + transformations

l’option bio semble clairement disqualifiée…

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Qualité des données, frontières du système ?

polyol EI3 , déchets exclus

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Qualité des données, frontières du système ?

huile de palme EI3, déchets exclus

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Des lisibilités différentes…

Données produits pétro

Souvent très agrégéesPeu de transparence

Peu de traçabilité Incritiquables,

inadaptables

Seule la confiance régit leur utilisation

Données produits agro

Souvent plus modulairesMieux documentées

Un peu plus traçables

Critiquables,adaptables

Est-il prudent de les analyser conjointement dans une étude comparative ?

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Données critiquables et adaptables :

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Retour aux huiles végétales EI3…

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Carbon dioxide, land transformation

Huile : le détail de la donnée montre que l’impact CC vient d’une logique conséquentielle

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Traitement conséquentiel des agro-produits, un traitement de faveur ?

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Traitement conséquentiel des agro-produits, un traitement de faveur ?

Land Use Change impact important sur les résultats

très pertinent d’en tenir compte

… mais…

la base de comparaison PE pétro reste inchangée…

ne devrait-on pas se poser aussi des questions d’ordreconséquentiel sur la poursuite de production de PE pétro ?

quid des impacts de l’exploitation des sables bitumineux, gaz de schiste… ?

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Bases de données, méthodologies, méthodes de calcul…

Les produits biosourcés jouent-ils à armes égales avec les produits issus du pétrole sur le terrain de l’ACV ?

CONCLUSIONS

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CONCLUSIONS

Comparaison bio/pétro avec bases de données inéquitable

Opacité des DB ne permet pas de bien s’assurer de la comparabilité

Impacts classiquement défavorables au bio fiabilité méthodes <

Bases de données

Méthodes de calcul

difficulté interprétation résultats multicritères

Prise en compte LUC OK, mais pétro doit aussi être traité en conséquentiel pour comparaison

Méthodologies

Frontières du système pour génération des données de la base ?

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Pour mémoire…

En mobilisant correctement sa mauvaise foi et son incompétence,on peut faire dire tout et n’importequoi (surtout n’importe quoi…) à

une étude ACV…

Il est donc primordial, mêmeen étant animé des meilleuresintentions, de vérifier qualité et comparabilité des données

ainsi que solidité des hypothèses.

Et surtout d’être humble etcirconspect dans l’expression des

conclusions.

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Merci de votre attention

contact:

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