Introduction :
L’échec ou la difficulté des premières expériences en Analyse de Cycle de Vie (ACV) résulte souvent de la négligence de trois points clés : définir l’objectif, le périmètre de l’étude, et les données à collecter. Cette dernière étape, particulièrement chronophage et cruciale, peut s’avérer frustrante si mal gérée.
Cet article vous offre des clés pour une collecte de données adéquate, adaptée à votre situation.
Une notion clé : la qualité des données
La « qualité des données » en ACV est un concept multi-critères.
Il englobe la fiabilité des données primaires, assurant leur exactitude et crédibilité. Il prend également en compte la représentativité technologique, géographique, et temporelle des bases de données d’ACV, assurant que les données sont véritablement pertinentes pour votre produit et marché. Finalement, ces éléments sont à considérer en fonction de la contribution des données aux impacts environnementaux. Si cette contribution est minime, un niveau de fiabilité et de représentativité moindre peut être acceptable, et vice versa.
Le point de départ : votre objectif
Votre objectif guide la sélection des données et détermine le niveau de qualité requis. Les exigences différeront si vous souhaitez engager une première démarche d’éco-conception ou si vous comptez communiquer au grand public sur la performance environnementale de vos produits ou services.
Collectez « au juste nécessaire »
Les données « au juste nécessaire » correspondent à un niveau de qualité aligné sur vos objectifs, offrant des résultats pertinents sans surcharger le processus avec des informations superflues. Ceci est crucial lors des demandes d’informations aux fournisseurs, un processus souvent difficile et long. Une communication efficace avec ces derniers, inscrite dans une démarche de progrès continu, facilitera la coopération et permettra d’avancer ensemble, à un rythme adapté à chacun.
Conclusion :
Visez simplicité et efficacité. Débutez par la collecte des données essentielles, et peaufiner votre approche progressivement. Cette approche pragmatique vous permettra de progresser rapidement tout en affinant continuellement la qualité et la pertinence des données collectées.