Vue d’ensemble
Les résultats de votre bilan GES ne sont pas totalement exacts. Quantifier ces incertitudes n’est pas simple, car toutes les bases de données de facteurs d’émission ne fournissent pas d’incertitude, et il existe un manque de cohérence entre celles qui en fournissent une. Cet article explique les différentes sources d’incertitude, ce qui est actuellement inclus dans les chiffres affichés sur la plateforme, comment Greenly calcule l’incertitude de chaque facteur d’émission, et comment les incertitudes individuelles sont agrégées en un seul chiffre pour une catégorie, un scope ou votre empreinte totale.
1. Sources d’incertitude
Il existe plusieurs sources d’incertitude dans un bilan GES:
Facteurs d’émission: Le calcul d’un facteur d’émission est intrinsèquement incertain et repose sur de nombreuses hypothèses et choix de calcul. Chaque facteur d’émission peut donc être plus ou moins fiable. Les bases de données de facteurs d’émission ne sont pas non plus exhaustives: dans certains cas, la granularité temporelle, géographique ou technologique n’est pas suffisamment précise.
Sélection du facteur d’émission: Pour une quantité ou un montant donné, plusieurs facteurs d’émission similaires et pertinents, mais avec des valeurs différentes, peuvent exister, et un facteur d’émission incorrect peut être sélectionné.
Données d’activité: Les dépenses ne comportent pas d’incertitude, car ces montants sont exacts. En revanche, les données d’activité fournies par une entreprise déclarante peuvent être inexactes — par exemple, la distance parcourue par un camion ou la quantité d’acier achetée sont souvent des valeurs estimées.
Méthodologie: L’approche basée sur les dépenses présente un niveau d’incertitude plus élevé que l’approche basée sur les données d’activité. Nous encourageons donc les entreprises déclarantes à toujours privilégier les études basées sur les données d’activité lorsque cela est possible.
2. Qu’est-ce qui est actuellement inclus dans les incertitudes affichées?
Actuellement, seule l’incertitude liée au facteur d’émission est incluse dans le calcul des incertitudes. Les incertitudes liées aux données d’activité (par exemple, l’incertitude sur la distance totale parcourue par une flotte de véhicules) seront bientôt incluses.
3. Comment les incertitudes des facteurs d’émission sont-elles calculées?
Puisque toutes les bases de données de facteurs d’émission ne fournissent pas d’incertitude, et qu’il existe un manque de cohérence entre celles qui en fournissent une, Greenly a mis en place un processus interne pour associer chaque facteur d’émission à une incertitude.
Il existe six niveaux d’incertitude: 5 %, 15 %, 30 %, 50 %, 65 % et 80 %. Le niveau est sélectionné en fonction du type de facteur d’émission et d’un score de confiance associé au facteur d’émission.
Score de confiance (entre 0 et 1)
Le score de confiance dépend du type de facteur d’émission:
Facteurs d’émission monétaires Greenly: Ces ratios sont calculés en divisant des facteurs d’émission issus de bases de données reconnues (par exemple Ecoinvent) par le prix moyen du produit, du service ou de l’activité. Le score de confiance dépend du biais des données primaires utilisées pour calculer le ratio et de la variance de la catégorie (par exemple, un secteur très spécifique avec des produits très homogènes présente une faible variance).
Facteurs d’émission monétaires issus de tables entrées-sorties: Ces ratios sont calculés à partir de tables entrées-sorties pour un secteur et un pays donnés. Le score de confiance dépend de la variance du secteur et de la pertinence du secteur pour la catégorie Greenly.
Facteurs d’émission monétaires spécifiques à une entreprise: Ces ratios sont calculés en divisant le bilan GES d’une entreprise par son chiffre d’affaires (des moyennes sectorielles peuvent également être calculées). Le score de confiance dépend de la fiabilité du chiffre d’affaires ainsi que de la fiabilité, de la transparence et de l’exhaustivité du bilan GES.
Facteurs d’émission d’activité: Ces ratios sont fournis par des sources externes. Le score de confiance dépend de la fiabilité de la source — par exemple, une base de données reconnue et fiable obtient le score le plus élevé, tandis qu’un article non relu par des pairs obtient un score faible.Du score de confiance à l’incertitude
Une fois le score de confiance calculé, le niveau d’incertitude est sélectionné en fonction du type de facteur d’émission et du score de confiance. Par exemple, un facteur d’émission d’activité avec un score de confiance de 1 a une incertitude de 5 %, tandis qu’un facteur d’émission monétaire Greenly avec un score de confiance de 0 a une incertitude de 80 %.
4. Comment les incertitudes agrégées sont-elles calculées?
Chaque activité de votre bilan GES est associée à une incertitude, dérivée de l’incertitude de son facteur d’émission. Pour calculer l’incertitude agrégée à un niveau supérieur — que ce soit pour une catégorie de visualisation, une catégorie réglementaire, un scope ou l’empreinte totale — une moyenne pondérée est utilisée, où l’incertitude de chaque activité est pondérée par sa part dans les émissions totales:
Incertitude agrégée = (Émissions₁ × Incertitude₁ + Émissions₂ × Incertitude₂ + …) / (Émissions₁ + Émissions₂ + …)
Cela signifie que les activités dont les émissions sont les plus importantes ont davantage d’influence sur l’incertitude agrégée. Une activité représentant une faible part des émissions a peu d’impact sur l’incertitude du groupe, même si son incertitude individuelle est élevée.
Exemple — un Scope 3 avec deux activités:
Activité A: 900 tCO₂e, incertitude 5 %
Activité B: 100 tCO₂e, incertitude 50 %
Incertitude agrégée = (900 × 5 % + 100 × 50 %) / (900 + 100) = (45 + 50) / 1 000 = 9, 5 %
Pourquoi ne pas utiliser la méthode de la racine de la somme des carrés (RSS)?
Une autre approche, utilisée dans certaines normes (comme les lignes directrices du GIEC pour les inventaires nationaux de GES), est la méthode de la racine de la somme des carrés (RSS), qui combine les incertitudes de la manière suivante:
Incertitude agrégée = √((Émissions₁ × Incertitude₁)² + (Émissions₂ × Incertitude₂)² + …) / (Émissions₁ + Émissions₂ + …)
Avec le même exemple, la méthode RSS donnerait √(45² + 50²) / 1 000 = √4 525 / 1 000 ≈ 6, 7 %, un résultat inférieur à celui de la moyenne pondérée (9, 5 %).
La méthode RSS suppose que les incertitudes individuelles sont statistiquement indépendantes et se compensent partiellement, produisant une incertitude combinée plus optimiste. La moyenne pondérée ne repose sur aucune hypothèse de ce type: elle traite les incertitudes comme entièrement additives, ce qui est plus conservateur et plus approprié, car:
Les incertitudes des facteurs d’émission chez Greenly sont des niveaux discrets (5 %, 15 %, 30 %, 50 %, 65 %, 80 %), et non des distributions statistiques issues de mesures rigoureuses
L’hypothèse d’indépendance derrière la méthode RSS est difficile à vérifier en pratique, car de nombreuses activités partagent des facteurs d’émission ou des sources de données similaires
Une valeur plus conservatrice est plus honnête lorsqu’il s’agit de communiquer des plages d’incertitude
Pour comprendre ce que signifie votre score d’incertitude global et comment l’améliorer, consultez l’article « Que signifie mon score d’incertitude? »