Automatisation de l’Analyse de Cycle de Vie jusqu’à la génération du rapport de déclaration environnementale : proposition de méthode pour automatiser l’Inventaire de Cycle de Vie, réconcilier les données et générer le PEP ecopassport des EEE

L’Analyse de Cycle de Vie (ACV) est un outil incontournable pour évaluer et communiquer sur l’impact environnemental des produits. Sa mise en œuvre à grande échelle reste confrontée à plusieurs défis majeurs en raison de sa complexité méthodologique, de son coût élevé, et des incertitudes résultant des choix de modélisation. Appliqués au contexte des Équipements Électriques et Électroniques (EEE) du secteur du bâtiment, ces obstacles freinent la généralisation des Profils Environnementaux de Produits (PEP) et limitent l’adoption de ces outils par les industriels, en particulier les PME. 
La société Qweeko, initiatrice de ce projet de thèse, se positionne pour accompagner la réalisation d’ACV et son déploiement le plus large possible pour alimenter des informations environnementales sur les produits, en particulier les EEE.

Un des principaux verrous concerne l’accélération et l’automatisation du processus d’ACV pour aller vers des résultats rapides et fiables. Développer des outils d’automatisation et d’intelligence artificielle permet de réduire le temps de réalisation et rend ainsi cette méthode plus accessible tout en réduisant les coûts.
Un second verrou questionne la cohérence des résultats qui sont affectés par les choix de modélisation et la transposition entre données de premier plan et données d’arrière-plan. Des disparités persistent dans la sélection des Inventaires de Cycle de Vie (ICV) et leur réconciliation à partir des fichiers de collecte. Ces écarts influencent directement les résultats, le temps pour les produire, leurs qualités et fiabilités. Il faut dès lors aller vers une harmonisation des pratiques de modélisation des ICV.
Ce travail va, entre autres, aborder ces deux aspects. Ces améliorations vont renforcer la fiabilité et la comparabilité des évaluations, réduire les délais d’étude et donc leurs coûts. L’objectif est de favoriser une adoption large au sein de l’industrie. Ce contexte fait émerger les verrous scientifiques liés à : 
    • la fiabilité, la robustesse et la répétabilité des résultats,
    • la justification des choix de modélisation et de réconciliation,
    • la connaissance et la maîtrise des incertitudes dépendant des choix et solutions de résolution automatique.

Pour atteindre ses objectifs d'automatisation d’ACV de EEE, Qweeko (entreprise partenaire et porteuse du sujet industriel) a identifié plusieurs besoins liés à :
    • l’étude de faisabilité d’automatisation,
    • la sélection d’un logiciel et d’une base de données,
    • la réduction de l’intervention humaine,
    • la garantie de la rigueur scientifique.

Ainsi l'objectif principal de ce travail de thèse est de développer une méthode d'automatisation de l’ACV. Il faut donc :
    • réduire la complexité des calculs en exploitant des outils numériques et des bases de données centralisées,
    • accélérer le traitement des données et des phases chronophages et sans valeur-ajoutées via des méthodes automatisées et standardisées,
    • améliorer la précision des modèles pour mieux prendre en compte la diversité des produits traités (ici les EEE).

Figure globale de la structure de la démarche de recherche, du manuscrit en lien avec les sous questions de recherche

Dans ce contexte, la question générale de recherche est la suivante : 
Comment adapter la mise en œuvre de la méthode d’ACV afin d'optimiser sa performance tout en permettant une massification de son application ?

Cette question est décomposée en trois sous-questions spécifiques :
QR1 Quelles sont les méthodes de simplification de l'ACV actuellement pertinentes pour répondre aux besoins de massification des évaluations environnementales ?
QR2 Comment automatiser la réconciliation et la modélisation des données de premier et d’arrière-plan ?
QR3 Comment valider l'efficacité de la méthodologie d'automatisation mise en place pour répondre aux exigences réglementaires et pour soutenir le processus de massification ? 

La structure de cette thèse suit les questions de recherche est illustré par la figure ci-dessous qui présente le lien entre les chapitres et les sous Questions de Recherche (QR).
Le travail se conclut sur la validation  et démonstration des propositions dans le contexte industriel avec les clients et partenaires de Qweeko.