Mesure de l'incertitude
Dernière mise à jour
Dernière mise à jour
L’utilisateur doit d’abord fournir une description qualitative des sources d'incertitude, en adoptant une approche du berceau à la tombe (cradle-to-grave).
On peut définir différents niveaux de précision qualitatifs pour chaque donnée d'activité et chaque FE (spécifique, semi-spécifique ou générique) et détailler leur nature (physique ou monétaire).
Par exemple, l'énergie électrique consommée dans un bâtiment est une donnée d'activité physique qui peut être spécifique (facture), semi-spécifique (estimée à partir du DPE) ou générique (estimée à partir de la surface).
Pour réduire l'incertitude d'un bilan, la collecte de données doit privilégier les données d'activité physique et spécifique et le choix des facteurs d'émission les plus spécifique possible.
L'évaluation quantitative de l'incertitude n'est généralement pas obligatoire dans les standards de compatibilité carbone, mais permet de fournir un résultat plus robuste et d’identifier de manière concrète les zones spécifiques de forte incertitude, à réduire lors des prochains bilans.
Dans un bilan carbone, l’incertitude apparaît au niveau de chaque donnée d’activité et de chaque facteur d’émission. Elle doit être traitée séparément pour chaque grandeur avant d’être propagée à l’ensemble du bilan (on parle également d'agrégation de l'incertitude).
Pour chaque grandeur, il existe plusieurs façons de l’estimer :
Mesure à partir d’un échantillon représentatif
L’approche à partir de la
Incertitudes par défaut de certains secteurs d’activité
Incertitude renseignée dans une base de données
L’incertitude est le plus souvent décrite par une loi de distribution, dont les principales sont les suivantes :
Distribution normale : elle est particulièrement appropriée lorsque l'étendue de l'incertitude est faible et symétrique par rapport à la moyenne (par exemple la taille des individus dans la population). Elle présente l'avantage d'être simple d'utilisation et de compréhension. Cependant, du fait de sa symétrie, l’incertitude ne peut être supérieure à 100% (les données d’activité et facteurs d’émission étant toujours positifs). Les incertitudes fournies par .
Distribution uniforme (ou rectangulaire) : elle est utilisée lorsque la valeur a autant de chance de se trouver n’importe où dans un intervalle donné.
L’incertitude d’une grandeur est associée à un intervalle de confiance. On retient le plus souvent un intervalle de 95%, ce qui signifie que la probabilité que la valeur soit contenue entre les bornes inférieure et supérieure de l’incertitude est de 95%.
: elle est pertinente lorsque la moyenne est faible, l’étendue de l’incertitude assez élevée et les valeurs obligatoirement positives (par exemple l’abondance d’espèces dans une zone géographique). La introduit principalement l’incertitude de ses données sous forme d’une distribution log-normale. C’est également le format privilégié par le pour rendre compte l’incertitude.
Sources : - : chapitre 3 - : notamment annexe 1.2 - : section 10 uncertainty assessment - : How to interpret the uncertainty fields in ecoinvent?
