IV. 2. Résultats de la comparaison
Pour le scénario Business As Usual, on observe en 2020 une augmentation des émissions de CO2 qui diminuera d’ici à 2050, ceci étant dû à une diminution du taux d’accroissement de la population. Par comparaison au BAU, les deux scénarios suivants ont une configuration totalement différente et on observe une très nette diminution des émissions de CO2.
Le scénario 1 comprenant le Smart Grid seulement ne diminue pas d’autant que le scénario 2 comprenant le Smart Grid et les Smart Meters. Cela est dû à l’utilisation rationnelle de l’énergie. Par ailleurs, on observe que l’URE n’a pas un impact considérablement différent, et que la diminution d’émission grâce à ce dernier n’impacte que faiblement.
III. Méthodologie III. 1. Explication des matrices
Dès le début de ce travail interdisciplinaire, nous avons entrepris tous ensemble de définir quels seraient les impacts de nos 3 mesures et nous les sommes directement répartis entre nous en fonction de nos backgrounds respectifs (cf. feuille de route décembre 2012).
Dans l’objectif de réaliser l’évaluation d’impact ex-ante de chacun des scénarios envisagés, après la rédaction des projets disciplinaires et la lecture de ceux-ci par les autres membres du groupe, nous avons souhaité envisager les différents impacts identifiés, de la manière la plus large qu’il soit. Nous nous sommes ainsi concertés afin de mettre en place une méthodologie qui permettrait l’agrégation de nos impacts et nous sommes rapidement mis d’accord sur l’utilisation d’une matrice qui permettrait d’évaluer nos impacts sur la base de différents critères. Nous expliquerons dans les paragraphes ci-dessous les différentes étapes de notre réflexion et les changements apportés à la matrice initiale.
C’est de manière assez fluide, et avec la répartition du travail mentionnée plus haut, que nous sommes arrivés à une première forme de matrice, dans laquelle nous déclinions, dans un tableau (à raison d’un tableau par scénario) : en ordonnées, les incidences par catégories et, en abscisse, un certain nombre de critères préalablement identifiés (ex : critères compétitivité, sanitaire, transparence, bien-être…). Envisager chaque incidence du point de vue des différents critères nous permettait ainsi d’obtenir une vision globale mais surtout complète de l’impact de nos mesures sur notre société et son environnement. Notre intention était ici de quantifier (à l’aide des signes +++, ++, +, 0, ? , -, --, ---) les incidences vis-à-vis des critères auxquels celles-ci pouvaient être rapportées et d’agréger, en bout de ligne, les « notes » ainsi données aux incidences à la croisée de chaque critère (voir annexe – Matrice 1). Enfin, la pondération des différentes incidences entre elles, au sein d’un même tableau, nous aurait permis de connaître, pour chaque scénario, l’ampleur des impacts environnemental, économique, social, politique et enfin global.
Cependant, suite à la présentation de notre méthodologie, le 22 mars 2013, nous avons pu identifier les lacunes de cette première méthode : la formulation de quelques critères se confondait avec certains impacts, ce qui rendait notre approche d’autant plus bancale que nous n’étions pas encore parvenus à intégrer les incertitudes qui ressortaient de nos différentes recherches : comment comptabiliser nos incertitudes lors de l’agrégation des résultats ? Quid des nombreuses cases résultant comme « non pertinentes » ? Comment différencier les impacts à court et long termes et, ainsi, mettre en évidence l’importance de certains impacts (étant entendu qu’il est préférable de limiter les impacts négatifs sur le long terme) ? Il convenait donc d’identifier les impacts sur le long terme au préalable. C’est la raison pour laquelle nous avons choisi de modifier notre matrice pour y intégrer la notion de temporalité et d’incertitude (voir annexe – Matrice 2- DOEB). Sur le modèle que préconise le Service Public Fédéral de Programmation Développement durable (Service Public Fédéral de Programmation Développement durable. 2013), nous avons également intégré à notre méthode la notion d’impact spatial.
La méthode de ce type d’Evaluations d’Incidences des Décisions sur le Développement Durable (EIDDD) permet en premier lieu de « faciliter l’intégration du concept du Développement Durable dans la formulation et la mise en œuvre des mesures sectorielles » ; un deuxième objectif est « l’amélioration de la qualité des mesures » ou encore « la diminution des effets secondaires indésirables » (Tom Bauler, Economie de l’environnement). Cette analyse permettra de réaliser une « évaluation ex-ante des effets de différentes options d’action publique en termes environnementaux, sociaux et économiques à court et long terme » (Ibidem).
Chacun d’entre nous a donc rempli la nouvelle matrice d’évaluation, toujours à raison d’un tableau par scénario. Autrement dit, pour chaque « indicateur » (voir matrice), s’est posé la question de l’impact à court terme et à long terme, sur quel territoire et avec quelle certitude.
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