L'ACV à grande échelle applique les principes de l'Analyse du Cycle de Vie (ACV) pour évaluer efficacement, et sur des volumes de données important, l'impact environnemental des produits individuels. Contrairement aux ACV traditionnelles, qui reposent sur des analyses manuelles et intensives en ressources, l'ACV à grande échelle s'appuie sur l'automatisation, des normes internationales et des systèmes de données intégrés pour rationaliser le processus. Cela permet aux entreprises de réaliser des Analyses du Cycle de Vie de centaines ou de milliers de produits, depuis les matières premières jusqu'à l'élimination, de manière rentable et évolutive.
La clé de l'ACV à grande échelle réside dans son efficacité sans compromettre la précision, et l'approche de Carbon Maps simplifie les exigences en données en se concentrant sur les zones à fort impact du cycle de vie d'un produit. Cela est particulièrement avantageux pour les entreprises ayant des chaînes d'approvisionnement complexes, où l'obtention de données détaillées et spécifiques aux fournisseurs peut représenter un défi majeur.
Comme l’a exprimé le Responsable des Achats RSE d’une grande chaîne de supermarchés, Lidl, à Carbon Maps : « Nos fournisseurs rencontrent le même problème que nous : la plupart ont du mal à collecter des données auprès de leurs propres fournisseurs. » Cette remarque sur la collecte de données a été confirmée par plusieurs autres professionnels de l’alimentation et des boissons dans un récent livre blanc que nous avons publié sur les stratégies efficaces pour la collaboration entre les équipes RSE et Achats.
Alors, vous pourriez vous demander, quel est l’intérêt de l’ACV à grande échelle en l’absence de données primaires ? Carbon Maps reconnaît ce défi et a développé l'ACV à grande échelle comme une solution dynamique, permettant aux entreprises d'extraire des informations significatives en se concentrant sur les données disponibles, quelle que soit leur granularité.
Carbon Maps a mis au point une méthodologie qui automatise les Analyses du Cycle de Vie pour des portefeuilles de produits étendus, offrant une solution évolutive et adaptable, spécifiquement adaptée à l'industrie alimentaire. Inspirée par la méthode Ecobalyse et déclarée conforme aux normes ISO 14040, 14044 et 14067, cette approche combine rigueur scientifique et praticité opérationnelle.
Vous pouvez atteindre différents objectifs avec des niveaux de précision et de différenciation variables en fonction des données disponibles. En particulier, la différence entre ces niveaux réside dans les types de facteurs d'émission (FE) utilisés pour les ingrédients et les matières premières.
Cet objectif se concentre sur la compréhension de l'empreinte environnementale de vos produits et sur l'éco-conception de recettes à impact environnemental réduit. Carbon Maps utilise des informations générales sur les produits pour établir une base large et exploite notre vaste base de données de FE de référence pour combler intelligemment les lacunes de données, garantissant des résultats auditables même avec un minimum d'entrée.
Si votre objectif est de raffiner votre base de référence et de traiter les impacts spécifiques aux fournisseurs, Carbon Maps adopte une approche hybride qui combine des facteurs d'émission issus de bases de données nationales avec des données spécifiques aux fournisseurs lorsque disponibles.
C'est l'une des caractéristiques distinctives de la méthodologie de Carbon Maps : la capacité de personnaliser les ACV à l'aide de données réelles de l'entreprise. Vous pouvez affiner la granularité des évaluations de l’impact environnemental de vos produits en appliquant des données primaires, lorsqu’elles sont disponibles, aux différentes étapes du cycle de vie. Quelques exemples incluent des données sur le transport et la logistique, la consommation d'énergie, les matériaux d'emballage (composition et taux de recyclage) et des informations sur les pratiques des fournisseurs, telles que les méthodes agricoles spécifiques ou l'efficacité énergétique.
Cela permet aux entreprises de différencier les fournisseurs, d’évaluer leurs performances et de les engager dans l’amélioration des pratiques.
Si votre objectif est d'améliorer la durabilité à la source – comme les pratiques agricoles ou la production de matières premières – Carbon Maps soutient la création de facteurs d'émission personnalisés basés sur les données primaires collectées lors des activités agricoles. Cela permet une compréhension détaillée des impacts environnementaux et soutient des améliorations ciblées.
Les facteurs d’émission (FE) sont utilisés pour quantifier les émissions de substances ou de polluants associés aux différentes étapes du cycle de vie complet d’un produit. Lorsqu’ils sont appliqués aux émissions de gaz à effet de serre (GES), ils sont généralement exprimés en kilogrammes d’équivalent CO₂ (kg CO₂e) par unité d’activité ou de produit.
Par exemple :
L’atout des FE réside dans leur capacité à prendre en compte l’ensemble du cycle de vie d’un produit ou d’une activité. En intégrant les émissions de toutes ces étapes, les FE offrent une vision globale de l’impact environnemental d’un produit. Ces FE sont également basés sur des informations scientifiques et techniques, souvent regroupées dans des bases de données spécialisées telles que Agribalyse (France), EcoInvent (monde), World Food LCA Database (WFLDB), et Sphera. La base de données Carbon Maps s’appuie sur ces bases spécialisées, enrichissant notre propre base de données de plus de 12 000 FE, ce qui rend nos évaluations plus complètes et robustes pour l’analyse des impacts environnementaux.
Les facteurs d’émission (FE) sont essentiels pour simplifier le calcul des empreintes carbone en fournissant des valeurs moyennes qui éliminent le besoin de mesures complexes, étape par étape. Ils permettent des comparaisons cohérentes entre produits, activités et régions, facilitant ainsi la prise de décision dans des contextes locaux et globaux.
Applicables à des secteurs variés tels que l’agriculture, l’industrie manufacturière et les transports, les FE s’alignent sur des cadres comme le Greenhouse Gas Protocol, aidant les organisations à suivre les émissions des Scopes 1, 2 et 3. De plus, la personnalisation régionale est possible, ce qui garantit une précision accrue en tenant compte des différences comme les sources d’énergie. Cela fait des FE un outil polyvalent et standardisé pour l’évaluation des émissions.
Granularité des étapes du cycle de vie : Les FE incluent généralement des données d’émissions pour chaque étape du cycle de vie d’un produit, offrant un niveau de détail qui permet aux utilisateurs d’identifier les points chauds d’émissions. Agribalyse, en particulier, couvre les données relatives à la transformation, l’emballage, le transport et la distribution pour 2 500 produits prêts à la consommation.
Données d’émissions adaptées : Les bases de données spécialisées comme Agribalyse incluent des inventaires du cycle de vie (LCI) pour plus de 200 produits agricoles, couvrant les étapes depuis les intrants jusqu’à la sortie de la ferme. Cette spécificité permet des analyses plus précises et exploitables.
Données pré-compilées : Les bases de données spécialisées fournissent des données prêtes à l’emploi et de haute qualité, éliminant ainsi la nécessité pour les entreprises ou les chercheurs de collecter indépendamment les données sur les émissions du cycle de vie. Cela permet de gagner du temps et des ressources tout en maintenant la fiabilité et la granularité. La base de données World Food LCA Database (WFLDB) offre plus de 2 600 ensembles de données et 2 300 sous-ensembles couvrant les productions dans 150 pays.
Il est important de comprendre que ces facteurs d’émission (FE) permettent de réaliser des ACV de produits à grande échelle. Cependant, il est tout aussi essentiel de reconnaître leurs limites, qui concernent généralement des questions de transparence et de spécificité.
Manque de transparence
La méthodologie utilisée pour établir les FE n’est pas toujours pleinement transparente ni facilement accessible, ce qui peut rendre la vérification des données difficile.
Manque de spécificité contextuelle
Les facteurs d’émission dans les bases de données sont souvent basés sur des moyennes, qui peuvent ne pas refléter avec précision des contextes, pratiques ou technologies spécifiques. Cela peut conduire à une surestimation ou une sous-estimation des émissions pour des opérations ou des régions particulières, rendant les résultats moins pertinents pour des prises de décision localisées.
💡 Pour relever ces défis, Carbon Maps a développé une méthodologie qui exploite les données réelles de vos produits pour réaliser des ACV plus détaillées. Plutôt que de s’appuyer sur des catégories de produits génériques, Carbon Maps modélise l’empreinte carbone en utilisant votre recette et vos informations d’emballage uniques.
Pour illustrer, imaginez que l’un de vos produits est une pizza 4 fromages. Bien qu’Agribalyse fournisse un facteur d’émission pour ce produit, il est basé sur une valeur moyenne d’une pizza 4 fromages générique. Ces bases de données offrent généralement des moyennes par catégorie, sans prendre en compte les ingrédients spécifiques ou les méthodes de production propres à votre produit. Carbon Maps adopte une approche différente en décomposant votre recette et en appliquant des facteurs d’émission de haute précision à chaque ingrédient et matériau d’emballage. Cela permet une évaluation plus personnalisée, dépassant la précision des valeurs génériques des bases de données. Découvrez comment nous avons appliqué cette méthodologie aux recettes de Foodles.
N’hésitez pas à contacter notre équipe pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez réaliser des ACV plus granulaires pour vos produits.
Bien que la collecte de données détaillées reste un défi majeur pour réaliser des évaluations d’impact environnemental granulaires, la solution LCA à grande échelle de Carbon Maps montre qu’il est possible de réaliser des analyses rapides, complètes et précises. En intégrant les facteurs d’émission de multiples bases de données spécialisées et en incorporant progressivement des données spécifiques aux clients, notre solution dynamique garantit une amélioration continue de la précision des analyses. Cette approche permet non seulement de maintenir les ACV à jour, mais aussi de révéler des insights exploitables, soutenant des résultats plus durables sur le long terme.
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