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CONSTRUCTION DE

MATRICES DE FLUX DE MATIERES POUR UNE PROSPECTIVE INTEGREE

ENERGIE-MATIERE-ECONOMIE

En partenariat avec :

Rapport Final

Revue de littérature et cadrage méthodologique pour le développement du modèle MatMat

| Construction de matrices de flux de matières pour une prospective intégrée énergie-matière-économie

REMERCIEMENTS Bergey Jean-Louis (ADEME – DECD) Bibas Ruben (OCDE) Billeau Sébastien (ADEME- SRER) Callonnec Gaël (ADEME – DEPR) Cassen Christophe (CIRED) Combet Emmanuel (ADEME – DEPR) Courtonne Jean-Yves (INRIA) Daill Guillaume (ADEME – SI) Dang William (CIRED) Gaspard Albane (ADEME – SB) Geldron Alain (ADEME – DECD) Ghersi Frédéric (CIRED) Gloriant Stephane (CGDD) Godzinski Alexandre (CGDD) Gouëdard Hervé (ADEME – DEPR) Guastavi Raphaël (ADEME-SPEM) Jolivet Patrick (ADEME- DEPR) Laurent Faustine (BRGM) Lefèvre Julien (CIRED) Le Treut Gaëlle (SMASH)

Léonardon Philippe (ADEME – SB) Lutter Stefan (WU) Marchal David (ADEME-DEEP) Moisan François (ADEME-DEPR) Mohkam Kambiz (DG Trésor) Pasquier Jean-Louis (SDES) Payeur Marie (ADEME – SRER) Rauzier Emmanuel (Institut NegaWatt) Rethore Olivier (ADEME – SPEM) Saussay Aurélien (OFCE) Sauze Marie (ADEME-SRER) Simon Olivier (INSEE) Teixeira Antoine (CIRED) Tonnet Nicolas (ADEME – SFAB) Varet Anne (ADEME-DEPR) Verzat Benoit (Institut NegaWatt) Vicard Fanny (ADEME – DEPR) Vidalenc Eric (ADEME - DEPR) Villeneuve Jacques (BRGM) Wood Richard (NTNU)

CITATION DE CE RAPPORT

A. Teixeira, J. Lefèvre, A. Saussay et F. Vicard. 2 020 Construction de matrices de flux de matières pour une prospective intégrée énergie-matières-économie. 78 p.

Cet ouvrage est disponible en ligne www.ademe.fr/mediatheque

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Numéro de contrat : 18MAR000091

Étude réalisée pour le compte de l'ADEME par : CNRS-CIRED, SMASH et OFCE

Coordination technique - ADEME : Fanny Vicard, Direction Exécutive Prospective et Recherche

Construction de matrices de flux de matières pour une prospective intégrée énergie-matière-économie | PAGE 3

SOMMAIRE

REMERCIEMENTS ......................................................................................................... 2

RÉSUMÉ ......................................................................................................................... 5

ABSTRACT .......................................... ........................................................................... 6

1. Introduction ...................................... ..................................................................... 7 1.1. Éléments de contexte : le rôle de la matière dans l a transition bas-carbone..................... 7

1.2. Enjeux scientifiques : besoin d’approches intégrées énergie-matière ............................... 9

1.3. Objectifs de l’étude et contenu du rapport ........ ..................................................................10

2. État des lieux des études et outils développés à l’ ADEME ............................ 12 2.1. Matières stratégiques pour la transition énergétiqu e .........................................................12

2.1.1. Matière minérale pour le déploiement des infrastructures et équipements bas-carbone (Projet SURFER).......................................................................................................................................................... 13 2.1.2. Intensification des flux de biomasse non-alimentaire (Projet flux de biomasse) ............................... 14 2.1.3. Matériaux issus des Industries Grandes Consommatrices d'Energie (Étude 9 IGCE) ..................... 14

2.2. État des outils prospectifs intégrés sur l’énergie et la matière utilisés à l’ADEME ..........15 2.2.1. Visions ADEME 2017 ........................................................................................................................ 15 2.2.2. Modélisation ThreeME ....................................................................................................................... 16

3. Revue de la littérature pour la mesure « l'empreint e-matières » .................... 18 3.1. Quelle mesure de l'empreinte-matières ? ........... .................................................................18

3.2. Déterminants de l’évolution de l’empreinte-matières .........................................................19

3.3. Différentes approches pour mesurer l’empreinte-mati ères .............................................. ..20 3.3.1. Approche « Input-Output » ................................................................................................................ 21 3.3.2. Approche par coefficient .................................................................................................................... 22 3.3.3. Approche hybride LCA-IO .................................................................................................................. 23

3.4. Bases de données existantes pour représenter la mat ière .............................................. ..23 3.4.1. « Environmentally Extented Input-Output Table » ............................................................................. 23 3.4.2. « Hybrid Input-Output Table » ........................................................................................................... 25 3.4.3. Bases de données par coefficients compatibles avec la comptabilité nationale ............................... 25

3.5. Influence de l’approche utilisée et du niveau d’agr égation ........................................... .....26

3.6. Exemples d’applications à la modélisation macroécon omique récemment développées .. ................................................................................................................................................27

3.6.1. Mesure multirégionale exogène de l’empreinte-matières par une approche « Input-Output » au format EEIO 28 3.6.2. Mise en cohérence des comptabilités physiques et monétaires à l’échelle nationale par une approche « Input-Output » au format HIO ........................................................................................................................ 29 3.6.3. Modélisation explicite des effets retours macroéconomiques par une approche LCA-IO ................. 30

4. Développement du modèle MatMat de mise en cohérence des expertises de l’ADEME pour la mesure de l’empreinte-matières .... ............................................... 32

4.1. Stratégie d’articulation et d’intégration des exper tises sur l’énergie, la matière et l’économie ........................................ ...............................................................................................32

4.2. Choix méthodologiques pour la mesure de l’empreinte -matières .....................................33 4.2.1. Approche retenue pour la mesure de l’empreinte-matières .............................................................. 33 4.2.2. Bases de données et niveau de détail ............................................................................................... 34


4.3. Structure analytique du modèle .................... .......................................................................35

4.4. Module de calibration et étapes de construction des données de référence de MatMat .36

4.5. Module de simulation : modèle Input-Output pour le calcul de l’empreinte-matières ......40

4.6. Compte satellite pour une mesure de l’empreinte-mat ières de la modélisation ThreeME .. ................................................................................................................................................43

4.7. Applications des outils développés ................ .....................................................................44 4.7.1. Mesure de l’empreinte-matières pour une année de référence avec MatMat et ThreeME ............... 44 4.7.2. Empreinte-matières d’un scénario 100% ENR avec ThreeME ......................................................... 45

5. Recommandations et suites possibles du projet ..... ....................................... 47 5.1. Développements du modèle MatMat pour l’extension de sa description à méso-échelle 48

5.1.1. Contrôle et révision de la calibration existante .................................................................................. 48 5.1.2. Extension de la description physique à d’autres produits et impacts environnementaux ................. 48 5.1.3. Vers une meilleure représentation des impacts environnementaux indirects importés .................... 49

5.2. Bouclage dynamique entre méso et macro-échelle : ve rs une meilleure description des déterminants de l’évolution de l’empreinte-matières dans la modélisation ThreeME ...............49

6. Conclusion ........................................ ................................................................... 51

7. Références bibliographiques ....................... ...................................................... 52

8. Index, sigles et acronymes ........................ ........................................................ 56 8.1. Index des tableaux ................................ ................................................................................56

8.2. Index des figures ................................. ..................................................................................57

8.3. Table des sigles et acronymes ..................... ........................................................................58

Annexe 1. Comparaison des niveaux de détail entre Exiobase, E urostat et les études sectorielles sur la matière développées à l’ ADEME .................................... 60

A1-1. Niveaux de détail sectoriel et sur l’extracti on de matières premières proposés par Exiobase au format EEIO ........................... .....................................................................................60

A1-2. Niveaux de détail sectoriel et sur l’extracti on de matières premières proposés par Eurostat ..........................................................................................................................................................66

A1-3. Discussion sur les niveaux de détail proposés entre EXIOBASE et Eurostat ..................71

A1-4. Comparaison du niveau de détail sectoriel pro posé par MatMat et du périmètre des études sectorielles sur la matière développées à l’ADEME . ....................................................................72

Annexe 2. Complément sur la description du module de résoluti on ................. 75 A2-1. Démonstration de l’équation (5) ............. ..............................................................................75

A2-2. Démonstration de l’équation (9) ............. ..............................................................................75

A2-3. Démonstration de l’équation (10) ............ .............................................................................76


RÉSUMÉ

L’objectif de l’étude est de progresser dans le développement de la comptabilité matière et de la connecter aux comptabilités énergétiques et économiques afin de doter l’ADEME d’un outil de modélisation pour la mesure de l’empreinte-matières de scénarios prospectifs intégrés énergie-matière-économie. Dans cette perspective, l’étude vise à construire un outil intégrateur permettant d’assurer l’interface entre les différentes expertises existantes à l’ADEME. Cela concerne les études sectorielles sur l’évaluation des besoins en matières récemment développées par l’Agence, un modèle technico-économique de consommation énergétique tel que MedPro et la modélisation macroéconomique ThreeME.

Ce rapport propose tout d’abord une revue de la littérature critique sur les méthodes et les bases de données autorisant la mesure de l’empreinte-matières en statique et en dynamique. Il décrit également la méthode de construction du modèle MatMat, construit spécifiquement dans le cadre de cette étude pour répondre aux besoins de l’ADEME. Ce modèle propose un niveau de détail fin sur la description de l’offre et de la demande de matières premières afin de s’articuler avec l’ensemble des expertises sur l’énergie et la matière de l’ADEME. En prospective, il permet de représenter les principaux déterminants de l’empreinte-matières de manière bouclée avec la modélisation ThreeME. En conclusion de ce rapport, nous proposons des recommandations et des extensions possibles du modèle MatMat selon trois niveaux d’analyse :

1- Le développement du modèle MatMat pour l’amélioration de sa description à méso-échelle

2- La conception d’un module de traduction des expertises sectorielles au formalisme de MatMat pour permettre l’articulation entre la micro-échelle et la méso-échelle

3- L’extension de manière dynamique du bouclage entre méso-échelle et macro-échelle pour affiner la mesure de l’empreinte-matières de la modélisation ThreeME.


ABSTRACT

The purpose of our study is to make progress in the development of material accounting and to plug it into the existing energy and economic accounting. It will endow ADEME with a modeling tool to measure the material footprint of integrated prospective energy-material-economy scenarios. In this perspective, the study aims to build an integrated tool to ensure the interface between the different expertises existing at ADEME. This concerns the sectoral studies on the evaluation of material needs recently developed by the Agency, a technical-economic model of energy consumption such as MedPro and the ThreeME macroeconomic model.

This report begins with a critical review of the existing literature on methods and databases enabling to measure material footprint statically and dynamically. It also describes the methodology involved in the development of the MatMat model, which has been specifically designed to fit with the needs of ADEME. This model proposes an accurate level of detail on the description of raw materials demand and supply enabling a clear articulation with all of ADEME's expertises on energy and materials. In prospective studies, it represents the main determinants of the materials footprint in a soft-linked manner with the ThreeME model. To conclude this report, we describe some recommendations and possible extensions of the MatMat model according to three levels of analysis:

1- The development of the MatMat model to improve its mesoscale description

2- The design of a module to translate sectoral expertise into the MatMat formalism allowing a more accurate articulation between the microscale and the mesoscale

3- The progress in coupling the mesoscale and the macroscale in a dynamic manner in order to refine the existing material footprint of ThreeME


1. Introduction

1.1. Éléments de contexte : le rôle de la matière d ans la transition bas-carbone

Avec la Loi de Transition Énergétique pour la Croissance Verte (LTECV) de 2015, la France s’est dotée d’objectifs ambitieux de réduction de ses émissions nationales de Gaz à Effet de Serre (GES)1 ainsi que d’une Stratégie Nationale Bas-Carbone (SNBC) pour diviser ses émissions par un facteur 4 à l’horizon 2050 par rapport au niveau de 1990. Cette stratégie a été révisée dans une seconde édition (MTES, 2020) pour s’aligner avec le nouvel objectif dit de « neutralité carbone » affiché par le Plan Climat de 2017 qui vise à réduire les émissions territoriales nettes de GES2 à presque zéro à l’horizon 2050. Au vu du montant total et de la composition des émissions en France (cf. Figure 1), annuler les émissions de GES nettes en France en l’espace de seulement trois décennies nécessite des changements d’ampleur inédite touchant l’ensemble des secteurs de l’économie.

Figure 1. Composition sectorielle de la consommation finale d'énergie (139 Mtep au total, couronne intérieure) et des émissions de GES (454 MtCO2eq au total, couronne extérieure) en France en 2015 (adapté d’Eurostat)

Un premier pilier pour l’atteinte de la neutralité carbone est la décarbonation des principaux secteurs consommateurs d’énergie, notamment le transport et le bâtiment qui représentent en 2015 autour de 80 % de la consommation d’énergie finale et 50 % des émissions de GES intérieurs (cf. Figure 1). Pour réduire les émissions nettes d’origine énergétique à presque zéro, il est principalement question de renouveler la plupart des infrastructures et équipements existants et de déployer un capital physique à faible contenu carbone (hors séquestration carbone). En particulier, cela concerne :

La rénovation thermique massive des bâtiments existants (dont 500 000 logements/an), la construction de nouveaux Bâtiments Basse Consommation (BBC) et l’adoption d’équipements domestiques à faible intensité énergétique pour tous les usages ;

Le renouvellement des flottes de véhicules fret et passagers, le déploiement de technologies bas carbone décarbonées (électriques, thermiques biogaz/biocarburants, hybrides, etc.) et des infrastructures associées (bornes de charge, etc.), l’extension des infrastructures de transport collectif décarboné (rail, autobus et autocar zéro carbone hors énergie grise, etc.) ;

Le développement d’une offre énergétique intérieure décarbonée axée sur l’électricité renouvelable, les vecteurs énergétiques biosourcés et la chaleur renouvelable et de récupération3.

Un second pilier essentiel à l’atteinte de la neutralité carbone est la maîtrise des émissions de GES liées aux procédés industriels qui cumulent près de 20 % de la consommation d’énergie finale et des émissions de GES (cf. Figure 1), principalement au sein de l’industrie manufacturière et ses segments de première et de deuxième transformations de matières brutes extraites en matériaux qui sont les plus énergivores. Or, l’augmentation de la demande en matériaux (et presque homothétiquement en matières premières primaires, en particulier en l’absence de filières de matériaux secondaires/recyclés à grande échelle) pourrait atteindre des niveaux critiques à l’horizon 2060 par effet principal de croissance de la demande, passant de 84 milliards de tonnes extraites dans le monde

1 Elle comporte également un objectif de réduction de l’intensité matières à savoir le ratio usage de matière par rapport au PIB. 2 Elle propose également de prendre garde au contenu carbone des importations et à l’empreinte carbone intérieure sans fixer de cible. 3 Le mix énergétique envisagé par la SNBC à l’horizon 2050 est composé à environ 55 % d’électricité, 37,5 % de biomasse et 7,5 % de chaleur pour une consommation finale de 100 Mtep environ.


en 2015 à 185 milliards de tonnes environ à l’horizon 2050 ou 2060 selon les études (Ekins et al., 2016 - Schandl et al., 2016 - OECD, 2019). Le déploiement des technologies « bas-carbone » en tant que telles ne devrait pas infléchir cette tendance, voire pourrait l’accentuer dans certains cas, et également en modifier la structure. En effet, le surplus d’investissements nécessaire pour déployer un capital physique à faible contenu carbone, et le développement de la construction et de la rénovation, pourraient accroître la demande générale en matériaux4. Aussi, le déploiement des technologies bas-carbone modifiera la structure de nos besoins en matières, et plus largement la composition de notre empreinte-matières5 via une hausse de la demande en substances plus spécifiques6. Ainsi, il y a un risque que l’évolution de la demande en matières puisse interférer avec l’objectif de neutralité carbone, alors que l’évaluation de cette demande en matières reste un angle mort des analyses existantes7. D’une part, l’estimation de la demande en matières premières à partir des déterminants technico-économiques de l’ensemble des secteurs de l’économie est encore mal maîtrisée (Leblanc et al., 2018). D’autre part, la place d’alternatives permettant de réduire l’empreinte carbone de la matière et « l’intensité matière » du système productif reste largement incertaine (MTES, 2020) à l’exemple (i) des matériaux de substitution (ciment « bas carbone », chimie biosourcée, hydrogène, bois de construction, etc.), (ii) des technologies de rupture (principalement l’électrification des procédés) et (iii) des nouveaux modèles économiques (recyclage, éco-conception, etc.).

En outre, malgré sa faible participation à la consommation d’énergie finale (4%), l’agriculture produit 20 % des émissions intérieurs de GES (cf. Figure 1). Cet écart s’explique entre autres par l’importance des émissions d’origine non-énergétique du secteur agricole : l'essentiel est constitué à 45% d'émissions de méthane, principalement liées à l'élevage bovin, et de protoxyde d'azote à 40%, associées majoritairement à la fertilisation azotée (MTES, 2020). Les principaux leviers pour réduire les émissions dans ce secteur sont la diminution des engrais chimiques et de l’élevage bovin, et l’évolution des pratiques agricoles et de consommation. Néanmoins, les ressources agricoles et les usages des sols pourraient alors être placés sous tension entre le développement de la biomasse énergétique et l’augmentation des surfaces agricoles par effets de réduction des rendements et de changements d’usages.

La question de la disponibilité de la ressource et des surfaces agricoles s’étend au secteur forestier accentuant la pression sur la ressource biomasse et les conflits d’usages des sols. En effet, pour compenser les émissions non-énergétiques, dites incompressibles, issues de l’agriculture et de l’industrie et atteindre la neutralité carbone nette à l’horizon 2050 (cf. Figure 2), le Ministère de la Transition Écologique et Solidaire (MTES) envisage principalement la séquestration et le stockage du carbone dans les forêts et les produits bois. Cela nécessite une extension des surfaces forestières, d’autant plus importante que la SNBC considère aussi la forêt comme une source de matériaux (bois de construction et chimie verte) et d’énergie (bois de chauffage). Répondre à l’ensemble de la demande agricole et forestière selon les trajectoires proposées par la SNBC à l’horizon 2050 vient dépasser les limites physiques de génération possible de biomasses intérieures (MTES, 2020), plaçant l’ensemble des usages agricoles et forestiers en concurrence. Cette tension constitue une zone d’ombre supplémentaire des analyses intégrées existantes sur l’énergie et la matière. Comme pour la matière minérale, dépasser cette incertitude nécessite en premier lieu d’affiner l’estimation des besoins en biomasse.

La modification de l’empreinte-matières française pose aussi des questions économiques et environnementales connexes aux politiques de transition énergétique. Elle devrait accentuer la dépendance de la France aux ressources importées (de l’ordre de 100 % pour ses besoins en ressources fossiles et métalliques d’après Eurostat, 2018), et substituer une dépendance aux énergies fossiles importées par une dépendance accrue à des matières minières importées et à plus « d’énergie grise » importée via les matériaux, produits et services importés. Par ailleurs, ces besoins matières accrus accentueront les conséquences environnementales liées à leur extraction (toxicité, impacts sur les écosystèmes, conflits d’usage et artificialisation des sols, pollution de l’eau, etc.) mais aussi à leur transformation en matériaux, provoquant des effets retours négatifs sur les objectifs de réduction des émissions de GES et l’empreinte-carbone de la France8. En effet, plus de la moitié des émissions de GES dans le monde est liée aux activités de production et de gestion des matériaux, notamment dans l’industrie du fer, de l’acier et des matériaux de construction (OECD, 2019).

4 Exemple de l’acier, du béton et du verre (CIRED et al., 2007). 5 On passe ici d’une vision production pour la comptabilité énergétique et carbone à une vision consommation pour la matière. Pour harmoniser les périmètres entre énergie, carbone et matières, on pourra se référer au projet IODA (Muller et al., 2019). Nous reviendrons par la suite sur la définition de la notion d’empreinte (cf. section 3.1). 6 Comme les terres rares et le silicium pour la fabrication de batteries et moteurs électriques, panneaux solaires PV, éoliennes, etc. (Villeneuve et al., 2018 ; Boubault, 2017) ou le graphène. 7 Comme nous le verrons par la suite, des travaux sont développés en France et dans d’autres pays pour combler ces manques. 8 Sans oublier la problématique des conditions sociales de certaines exploitations minières : conditions de travail, travail des enfants, financements de groupes armés, absence de retombées économiques pour les pays, etc.


Figure 2. Composition des émissions de GES en France à l’horizon 2050 selon le scénario de référence de la SNBC et puits de carbone associés (Source : MTES, 2020)

1.2. Enjeux scientifiques : besoin d’approches inté grées énergie-matière

Pourtant, les questions de transition énergétique, de matières et d’économie sont pour l’instant largement abordées de façon fragmentée avec notamment une prospective énergie-climat-économie aujourd’hui très développée qui ignore la plupart du temps la contrainte matière de la transition énergétique (Pauliuk, 2017). Cette prospective repose sur des analyses intégrées de trajectoires technico-économiques permettant de découpler croissance économique, consommation énergétique et émissions de GES9 qui supposent implicitement une offre de ressources (minérales en particulier) sans contrainte la plupart du temps. Certaines de ces analyses projettent une évolution de la demande en matériaux en fonction d’hypothèses de croissance économique en négligeant souvent les potentielles variations en volume et en structure induites par les modifications de l’offre d’énergie et de la demande en services énergétiques (choix de mobilité par exemple). De tels scénarios sont donc possiblement incompatibles avec :

Les besoins réels en ressources liés aux solutions technologiques envisagées La demande énergétique nécessaire pour produire les matériaux nécessaires au déploiement du stock de

capital bas-carbone, relevant souvent des industries intensives en énergie10 La capacité de production de biomasse nécessaire pour répondre à l’ensemble des besoins agricoles et

forestiers sur un territoire limité Les contraintes économiques et commerciales qui pèsent sur les approvisionnements en matières primaires à

l’échelle d’un pays comme la France par exemple.

Un prérequis nécessaire pour mieux comprendre la place de la matière dans la transition énergétique est l’évolution des outils de prospective vers une meilleure intégration de la matière. D’un point de vue méthodologique, l’intégration de la matière pose des défis supplémentaires par rapport à l’analyse de l’énergie stricto sensu. Celle-ci, passée le stade de l’énergie utile, « disparaît » du cycle économique et ne subsiste dans le cycle physique que sous forme de dissipation de chaleur. Par contraste, la matière est incorporée dans des produits de plus en plus transformés, et leur trajet ne s’interrompt pas après la consommation finale des biens qui, arrivés en fin de vie, constituent soit des déchets à stocker ou à valoriser pour les réinjecter dans l’économie.

L’intégration des circuits de matières suppose l’extension des méthodes développées avec les modèles intégrés énergie-climat-économie qui repose sur la juxtaposition de deux types d’approches. Tout d’abord, les modèles d’ingénieurs dits « bottom-up », basés en grande partie sur l’ACV (Analyse de Cycle de Vie, attributionnelle ou conséquentielle) et la MFA (« Material Flow Analysis »), permettent de penser le développement des filières à un niveau « microéconomique » et de définir les pré-conditions technico-économiques pour leur diffusion dans un contexte économique d’ensemble. Néanmoins, ces modèles en équilibre partiel11 ne permettent pas de rendre compte des interdépendances entre systèmes et filières, qui influent sur la situation « macroéconomique » en impactant notamment la compétitivité, le pouvoir d’achat et l'emploi. À l’inverse, l’approche « macroéconomique » multi-sectorielle « top-down », telle que l’analyse EEIO (Environmentally Extended Input Output) et la Modélisation en Equilibre Général Calculable (MEGC), projette des tableaux entrées-sorties économiques avec un niveau de détail agrégé des secteurs énergétiques et mesure les effets de bouclage du changement structurel sans pour autant que soit complètement assuré le réalisme technique et technologique du fait du

9 À l’image des analyses intégrées et des scénarios globaux de décarbonation compilés dans les rapports du GIEC (Clarke et al., 2014). 10 Comme les Industries Grandes Consommatrices d’Énergie (IGCE) cumulant près de 10 % de la demande énergétique française (MTES). 11 Par opposition à équilibre général comme mentionné ci-après.


niveau « macroéconomique » de l’approche ou la cohérence des données physiques utilisées. C’est pour favoriser un dialogue cohérent entre ces deux approches que des modèles dits « hybrides » ont été développés ces dernières années (Hourcade et al., 2006). Ces modèles reposent sur un système de comptabilité énergétique et économique double et sont capables de projeter, simultanément et de manière cohérente, des bilans physiques, notamment des bilans énergétiques, et des matrices entrées-sorties économiques (Hourcade et Ghersi, 2006 – Le Treut et al., 2014).

Cet impératif d’hybridation s’impose d’autant plus pour traiter de la matière. Cet enjeu de méthode reste à relever et c’est dans cette direction que s’inscrit notre étude. Des analyses technico-économiques en équilibre partiel, qui mobilisent aujourd’hui des méthodes du type Analyse de cycle de vie (ACV), « Life Cycle Analysis - LCA », et analyses des flux de matières, « Material Flow Analysis » (MFA), existent pour étudier la contrainte sur la matière (Kleijn et al., 2011 ; Boubault et al., 2018), notamment pour traiter de l’économie circulaire (Ghisellini, 2016 – Homrich, 2018 - Merli, 2018). Au sein des modèles macroéconomiques standards, la matière apparait généralement au niveau de détail imposé par la comptabilité nationale, qui regroupe au sein d’un unique secteur l’ensemble de l’industrie extractive conduisant à des biais prospectifs majeurs pour l’analyse de la matière (Giljum, et al., 2015). Les MEGC de types hybrides, proposant des analyses intégrées énergie-matière-climat-économie pour des applications d’économie publique au cœur de l’économie circulaire notamment, sont encore rares et peu développés par rapport à ceux de prospective énergétique pure (Leblanc et al. 2018 – McCarthy et al., 2018). A l’échelle méso, les approches EEIO, plus détaillées, sont en pleine expansion (Tukker et al., 2013).

1.3. Objectifs de l’étude et contenu du rapport

L’objectif de l’étude est de progresser dans le développement de la comptabilité matière et de la connecter aux comptabilités énergétiques et économiques. Cela permettra à l’ADEME de se doter d’outils pour comprendre la place de la matière dans la transition énergétique et d’étudier en quoi ses contraintes d’approvisionnement peuvent éventuellement constituer un frein à l’atteinte des objectifs de neutralité carbone de l’économie française à l’horizon 2050 et au-delà. Dans cette perspective, l’étude vise à construire un outil intégrateur permettant d’assurer l’articulation entre prospectives énergie, matières et économie pour calculer l’empreinte-matières de scénarios prospectifs.

La « matière » étant un terme générique renvoyant à un ensemble d’objets, il convient tout d’abord de préciser son contenu afin de délimiter le périmètre de l’étude. A l’image de la Figure 3, la matière couvre d’une part la matière première primaire directement extraite de la lithosphère et les ressources biomasses primaires et d’autre part les matériaux transformés produits à partir de cette dernière qui, une fois incorporés dans des produits de plus en plus élaborés, serviront à répondre à la consommation finale sous forme de biens finis12. Aussi, la matière première secondaire correspond à l’ensemble des ressources potentiellement valorisables de l’aval vers l’amont de la chaîne d’approvisionnement à partir des déchets issus des biens de consommation finale arrivés en fin de vie. Le terme « matière » utilisé dans ce document renvoie aux ma tières premières primaires et comprend les minerais métalliques, les minerais non-métalliques, les éner gies fossiles et la biomasse . L’eau n’est pas incluse dans le périmètre.

Figure 3. Périmètre de l’empreinte-matières et chaîne de valeur de la matière de l’extraction à son évolution en biens de plus en plus transformés

La comptabilité matière du présent projet se focalisera donc sur la matière première primaire pour la mesure de l’empreinte-matières. Elle s’appuiera sur une approche « Entrée-Sorties » ou « Input-Output » (IO) 12 Par exemple, le minerai de fer extrait est transformé en acier qui pourra ensuite être incorporé à la production d’automobile.


dite « hybride »13 en unités mixtes. Au sein de tableaux comptables calibrés pour une année de référence, la matière première primaire et l’énergie seront représentées en unités physiques (respectivement milliers de tonnes et milliers de tonne-équivalent-pétrole – ktep) alors que les autres flux seront mesurés en unité monétaire (en particulier les matériaux transformés ainsi que les autres biens et services de l’économie). Ces premiers niveaux de détail et réalisme physique permettront une description explicite des différentes contraintes et interdépendances technico-économiques de l’ensemble du système productif. Par l’intermédiaire d’un modèle IO, cela permettra d’articuler chacune des expertises sectorielles développées à l’ADEME – les études sectorielles en cours de construction sur la matière (de type ACV et MFA) et les trajectoires technico-économiques des scénarios prospectifs énergétiques à l’exemple des Visions énergétiques ADEME (ADEME, 2017) – et la comptabilité économique au cœur de la modélisation ThreeME (Callonnec et al., 2016).

A la suite de l’étude, ces développements permettront de mesurer les besoins en ressources primaires de la transition énergétique à l’horizon 2050 et de déterminer les impacts des mutations vers une société bas-carbone sur l’empreinte-matières et sa structure. Au-delà, ils permettront d’avancer dans l’estimation des effets retours de l’évolution de la demande en matière sur la consommation énergétique et les émissions de GES intérieures, sans pour autant résoudre totalement cet enjeu. En effet, le périmètre du projet couvre en priorité la matière première et ce sont les matériaux transformés qui permettront de faire ce lien de manière plus approfondie. En particulier, les segments de première et de deuxième transformation sont les plus intensifs en énergie et les plus vulnérables à des transformations profondes du système énergétique dans son ensemble. Ainsi leur représentation est essentielle pour faire le lien entre les comptabilités énergie et carbone, et l’extraction de matières premières. Plus largement, ces développements s’inscrivent dans la direction d’une représentation des dynamiques d’économie circulaire au sein des modèles prospectifs macroéconomiques. L’étude de Leblanc et al. (2018) a notamment mis en évidence que l’amélioration de la représentation de la matière dans les modèles macroéconomiques est un prérequis pour représenter les mécanismes clefs de l’économie circulaire.

Le rapport est organisé de la manière suivante :

La section 2 définit le périmètre des matières premières et matériaux identifiés comme stratégiques pour la transition énergétique française par les experts sectoriels de l’ADEME. Cette analyse est mise en parallèle des outils prospectifs développés à l’ADEME et de l’état de leur description de la matière et de l’énergie.

En section 3, nous commençons par définir l’empreinte-matières et ses déterminants de manière rétrospective. Nous réalisons ensuite une revue (i) des méthodes existantes pour représenter la matière première et mesurer l’empreinte-matières, (ii) des bases de données existantes au format Input-Output proposant une description physique de la matière première et (iii) de quelques applications de ces approches et bases de données au sein d’outils de modélisation à l’échelle macroéconomique.

De l’ensemble de ces enseignements nous définissons à la section 4 une stratégie et une méthodologie d’articulation et de mise en cohérence des expertises de l’ADEME sur l’énergie et la matière. Cela permet de doter l’ADEME d’un outil de prospective intégrée énergie-matière-économie à l’interface de ses différentes études par le développement du modèle MatMat (Matrices Matières). Ce dernier et ses premières applications sont présentés.

Enfin, la section 5 conclut ce rapport par des pistes d’améliorations et d’extensions possibles du modèle MatMat développé selon différents niveaux d’analyse.

13 Le terme hybride peut renvoyer vers plusieurs concepts dans un cadre Intput-Output (Towa, et al., 2020). Cela comprend : (i) une combinaison de modèle tel que l’hybride LCA-IO qui fusionne les processus et les données des approches IO et LCA ; (ii) un cadre IO exprimé en unité monétaire et complété par une série de compte satellite exprimée en terme physique (« Environmentally Extented Input-Output » - EEIO) ; (iii) un cadre IO exprimé en unités mixtes (Hybrid Input-Output- HIO), i.e. où chaque flux est exprimé dans une unité physique différente la plus pertinente possible. C’est vers ce troisième concept que l’on revoie ici.


2. État des lieux des études et outils développés à l’ADEME

2.1. Matières stratégiques pour la transition énerg étique

Comme introduit précédemment, les besoins en ressources sont amenés à subir des changements sans précédent par la poursuite des objectifs de transition énergétique et de neutralité carbone à l’horizon 2050. Ils impliqueraient notamment une substitution d’usages des ressources fossiles vers les ressources (i) minérales métalliques et non-métalliques pour le déploiement des équipements et des infrastructures à faible contenu carbone et (ii) biomasses forestières et agricoles constituant une nouvelle source d’énergie et de matériaux mais aussi un puits de carbone. Or, l’évolution fine de la demande en ressources, en fonction des déterminants technico-économiques clefs des scénarios prospectifs énergétiques, reste incertaine car encore peu étudiée aujourd’hui. Pour la préciser, il est d’abord nécessaire de définir le périmètre des matières stratégiques pour la transition énergétique, i.e. dont les besoins sont amenés à subir des mutations profondes.

Consciente de ces lacunes, l’ADEME a lancé plusieurs études sectorielles pour mieux comprendre la place de la matière dans la transition énergétique et clarifier les transformations de la demande à venir. Ces analyses, prises de manière isolée ou replacées au sein d’une vision d’ensemble, permettront (i) d’étudier les potentiels goulots d’étranglement du système productif, notamment au niveau de l’industrie, de l’agriculture et de la sylviculture, (ii) d’étendre et d’affiner l’estimation des impacts environnementaux des scénarios prospectifs (émissions de GES, usage des sols, etc.) et (iii) de proposer des ajustements des stratégies de transition énergétique existantes, en particulier si les contraintes d’approvisionnement ne peuvent être satisfaites. En particulier, les expertises sectorielles détaillées ci-après permettent de reconstituer l’évolution des besoins de l’ensemble du spectre de la matière, des minerais métalliques et non-métalliques à la biomasse agricole et forestière :

Le projet SURFER conduit par le BRGM et le laboratoire ISTerre du CNRS entend développer une vision systémique des besoins en matières, en énergie, en eau et en usage des sols pour le développement des énergies et des technologies renouvelables ou fossiles pour la transition énergétique française à l’horizon 2050. En particulier, il a pour objectif :

• D’évaluer la demande en matière minérale métallique et non-métallique de différents scénarios prospectifs de transition énergétique considérés par l’ADEME à l’échelle de la France mais aussi à l’échelle mondiale. Ces besoins sont associés au développement des infrastructures de production, de stockage, de transport et de distribution d’énergie, ainsi qu’à certaines infrastructures et équipements de consommation finale en forte mutation comme le transport (batterie et borne de recharge) et le bâtiment (rénovation et construction BBC).

• D’étudier les évolutions de production et de disponibilité des matières, ainsi que les impacts environnementaux (consommations d’énergie et d’eau, usages des sols, etc.) et économiques de la production requise pour les scénarios envisagés.

• De combiner les résultats obtenus afin de donner les informations nécessaires à la comparaison des scénarios et l’adaptation de leur géométrie et de leur cadence de mise en place.

L’institut technologique FCBA, en partenariat avec l’INRIA, Arvalis – Institut du Végétal – et l’association Terres Univia, développe pour le compte de l'ADEME une analyse de l’évolution des flux de biomasse de l’économie française en termes d’usages et de production. Cette étude consiste à mettre en cohérence les ressources et les besoins actuels et futurs de la biomasse selon différents usages non-alimentaires. Cela passe d'abord par la cartographie fine des ressources et des usages pour une année de référence. Puis, la mise en place d’un outil permettra la scénarisation de l’évolution de l’offre et de la demande en biomasse selon certains déterminants, en prenant en compte les interdépendances et les contraintes physiques de l’ensemble des constituants du système productif.

Pour renforcer les estimations des consommations énergétiques de l’industrie, l’ADEME a commandité une étude sur la scénarisation des niveaux de production des neuf Industries les plus Grandes Consommatrices d’Energie (IGCE) en France (acier, clinker, aluminium, verre, papiers-cartons, sucre, éthylène, ammoniac et dichlore) et la modélisation de leurs interactions avec le reste de l’économie (notamment la demande des secteurs du bâtiment, du transport et de l’agriculture) aux horizons 2035 et 205014. Cette étude, conduite en partenariat par l’Institut négaWatt, Solagro et ENERTECH, passe par :

• La cartographie des flux de matériaux et de biens de consommation pour une année de référence ; • Le référencement des grands déterminants de la demande en matériaux, en particulier les paramètres

d’expansion du système énergétique, les taux de recyclage et de réutilisation des matériaux dans l’économie, les pratiques de consommation et de sobriété des ménages, l’équilibre de la demande

14 https://www.ademe.fr/transition-industrielle-prospective-energie-matiere-vers-outil-modelisation-niveaux-production


avec le commerce extérieur, l’évolution des parts de marché entre les différentes techniques de production et la diffusion des technologies de rupture ;

• Le développement d’un outil (PEPITO) permettant la scénarisation du jeu de paramètres identifiés pour estimer l’évolution des niveaux de production en projection à partir de la cartographie initiale.

Chacune des études a fait l’objet d’une définition d’un périmètre en termes de ressources et d’usages pertinent au regard des objectifs affichés. Le périmètre matières considéré dans chacune de ces 3 études est présenté ci-après. Cela couvre un périmètre exhaustif sur la matière, autant minérale qu’agricole et forestière, synthétisant la matière stratégique pour la transition énergétique.

2.1.1. Matière minérale pour le déploiement des in frastructures et équipements bas-carbone (Projet SURFER)

Le périmètre des matières minérales identifiées dans le cadre du projet SURFER est détaillé dans le rapport de (Villeneuve et al., 2018). Il s’inspire de nombreuses études existantes15 qui réalisent un diagnostic sur les matières ayant un risque d’approvisionnement à court, moyen et long terme. Il hiérarchise les substances à risque selon (i) leur degré d’utilisation dans les technologies clefs de la transition énergétique, (ii) leur perspective d’utilisation en grande quantité aux horizons 2030 et 2050, (iii) leurs enjeux d’approvisionnement (risques financiers, géopolitiques et/ou technologiques), et (iv) de l’abondance et l’accessibilité des données. Ainsi, il regroupe les matières minérales ayant été identifiées comme stratégiques pour la production, le stockage, le transport et la distribution d’énergie, ainsi que pour certaines infrastructures et équipements de consommation finale comme le transport et le bâtiment, selon 3 niveaux de priorité (cf. Figure 4) :

Figure 4. Périmètre d’étude sectoriel et technologique (figure de gauche) et en termes de substances hiérarchisées selon trois niveaux de priorité (figure de droite) retenu dans le cadre du projet SURFER (source : Villeneuve et al., 2018)

1. Priorité 1 - Substances indispensables à court terme présentant de forts enjeux en termes d’utilisation, d’approvisionnement et d’impacts environnementaux. Les matières considérées regroupent d’une part des matières structurelles et non-substituables utilisées dans l’ensemble des sphères économiques telles que l’aluminium, le fer, le cuivre et le béton et d’autre part les métaux « technologiques » dont la demande est en forte croissance pour le stockage de l’énergie (lithium, cobalt, etc.), la production d’énergie solaire (silicium métallique) et les aimants permanents utilisés dans les moteurs de véhicules électriques et pour la production d’électricité éolienne (néodyme et praséodyme).

2. Priorité 2 - Substances « à surveiller » présentant potentiellement de forts enjeux à moyen terme sur un ou plusieurs des critères considérés. Dans cette catégorie, on retrouve principalement des substances critiques en devenir en fonction des évolutions techniques et technologiques (à l’exemple du vanadium, du

15 Réseau CRM-Innonet : http://www.criticalrawmaterials.eu/ – JRC/UE : Moss et al., 2013 – WWF, 2014 – Zepf et al., 2014 – Banque Mondiale : Arrobas et al., 2017.


sodium et du magnésium dont la demande pourrait exploser en cas de potentielles ruptures technologiques du fait de leurs propriétés intéressantes en termes de stockage d’énergie).

3. Priorité 3 - Autres substances à faible niveau d’enjeux à court terme.

2.1.2. Intensification des flux de biomasse non-ali mentaire (Projet flux de biomasse)

Le projet flux de biomasse considère l’ensemble des matières agricoles et sylvicoles permettant de répondre aux actuels et nouveaux usages non-alimentaires. D’une part, il couvre l’ensemble des besoins énergétiques selon les différents vecteurs existants (gaz, électricité, chaleur et carburants) et une grande variété de procédés de combustion, de gazéification, de méthanisation et de production de biocarburants. D’autre part, le périmètre s’étend aux usages non-énergétiques de la biomasse pour répondre aux besoins en matériaux et chimie biosourcés qui pourront apparaître pour répondre à une nouvelle demande des secteurs du bâtiment/construction, des emballages biosourcés/plastiques, de l’industrie manufacturière automobile, de l’ameublement, du textile, de la pâte à papier et des cosmétiques/détergents. À noter que les usages alimentaires, qui sortent du cadre de ce projet, pourraient être intégrés par l’intermédiaire d’études complémentaires existantes à l’ADEME (modélisation MoSUT de l’édition des Visions de 2017 – Barbier, et al. 2019). Le projet flux de biomasse considère près d’une centaine de ressources biomasse (cf. Tableau 1). En parallèle des ressources agricoles et forestières extraites et transformées, elle considère (i) les matières pouvant intervenir dans de potentielles technologies de rupture (algues) et (ii) les co-produits de l’industrie agro-alimentaire et les déchets agricoles et alimentaires pouvant être mobilisés comme ressources dans le cadre du développement de nouveaux modèles économiques (économie circulaire et bioéconomie).

Tableau 1. Périmètre d’étude sur la biomasse délimité dans le cadre du projet flux de biomasse

2.1.3. Matériaux issus des Industries Grandes Cons ommatrices d'Energie (Étude 9 IGCE)

Comme mentionné en introduction, l’industrie représente près de 20 % de la consommation finale d’énergie et des émissions de GES en France. En particulier, les segments de première et de deuxième transformation de l’industrie manufacturière sont les plus intensifs en énergie et les plus vulnérables à des transformations profondes du système énergétique dans son ensemble. La consommation énergétique des sites industriels est très concentrée : 10 % des sites représentent 90 % de la consommation du secteur. La production des 9 matériaux choisis est particulièrement énergivore et représente plus de 60% des consommations décrites en Figure 5 : l’acier et l’aluminium (métallurgie), le ciment et le verre (minéraux non-métalliques), l’ammoniac, le chlore et l’éthylène (chimie et pétrochimie), le papier et les pâtes à papier (industrie du papier et du bois) et le sucre (industrie agroalimentaire).

L’étude décrit la demande de chacune de ces ressources pour l’ensemble des Biens d’Équipements et de Consommation (BEC) : (i) biens d’équipements et de consommations des secteurs de la mécanique, électricité, électronique et textile), emballages, (iii) transport, (iv) BTP (bâtiments neufs, rénovation de bâtiments, ouvrages d’art, infrastructures de transports – réseau ferré et voirie), (v) capacité de production d’énergie (éolien, photovoltaïque et méthanisation) et (vi) produits chimiques (engrais, produits phytosanitaires, détergents, savons, peintures et colles, produits pharmaceutiques).


Une part importante des ressources identifiées dans le cadre de l’étude sur les 9 IGCE se retrouve au sein du périmètre des deux autres études présentées précédemment, sous une forme identique ou transformée le long de la chaîne de production. Dans la perspective de construire une matrice de flux de matières intégrant cet ensemble, il faut donc être vigilant aux chevauchements de périmètre entre l’ensemble des expertises mobilisées. Aussi, il faut noter que le lien entre d’une part les niveaux de production et les changements de mode de production des 9 IGCE et, d’autre part, la demande énergétique n’est pas réalisé dans le cadre de l’étude sur les 9 IGCE. Il est néanmoins indispensable pour comprendre la place de la matière dans la transition énergétique et il devra à terme être intégré au sein de la matrice de flux de matières.

Figure 5. Composition de la consommation finale d'énergie (couronne intérieure) et des émissions de GES (couronne extérieure) de l’industrie manufacturière en France en 2015 (adapté à partir d’Eurostat)

2.2. État des outils prospectifs intégrés sur l’éne rgie et la matière utilisés à l’ADEME

2.2.1. Visions ADEME 2017

L’exercice des Visions ADEME retranscrit et articule les expertises sectorielles des différents services de l’Agence au sein d’une vision d’ensemble cohérente, précise et argumentée d’avenirs énergétiques possibles pour la France. Dans sa dernière version publiée en 2017, elle réalise aux horizons 2030 et 2050 une projection transversale de l’offre et de la demande d’énergie compatible avec l’objectif du facteur 4.

L’analyse s’appuyait sur le modèle technico-économique de consommation énergétique MedPro permettant de mettre en cohérence l’ensemble des expertises sectorielles sur l’énergie. La description du système énergétique est réalisée de manière précise pour l’offre d’énergie (cf. Tableau 2) mais elle reste encore incertaine pour une partie de la demande énergétique. En effet :

Les secteurs du bâtiment et des transports sont présentés de manière fine. D’une part, pour le bâtiment, sont discriminées la rénovation thermique des bâtiments et la construction de bâtiments BBC selon différents types de logements (du résidentiel collectif à l’individuel ainsi que le tertiaire), et les différents équipements ménagers consommateurs d’énergie. D’autre part, différents modes de transport de passagers (véhicules particuliers, transports en commun routiers et ferroviaires, transports aériens) et de marchandises (route, train et fluvial) sont décrits, chacun dérivé selon les différentes technologies de propulsion (hybride, biosourcée, électrique, etc.).

Le modèle MoSUT déterminait les volumes de demande alimentaire, la production intérieure et l’usage des sols associés, ainsi qu’une estimation du potentiel de puits de carbone forestier. En associant ces résultats sur l’assolement de la ferme française et le peuplement forestier au modèle CLIMAGRI, sont estimées les consommations d’énergie, les émissions de GES et le stockage de carbone des secteurs agricoles et sylvicoles. Cela permet ensuite d’estimer les capacités d’usage des sols restant pour la production de ressources énergétiques biosourcées. Cette dernière reste néanmoins indicative car une incertitude persiste sur les concurrences d’usages des sols et la capacité à répondre à l’ensemble des besoins agricoles et forestiers.

L’estimation de la demande énergétique et des émissions de GES de l’industrie est également fruste dans cet exercice. Bien que les gains d’efficacité énergétique, et in fine les usages énergétiques par unité de production, soient pris en compte à partir de dires d’experts, les niveaux de production de l’industrie manufacturière (des IGCE notamment) sont quant à eux incertains. Ils ont en effet été projetés uniquement à partir d’hypothèses de croissance économique tendancielles, décorrélées d’une quelconque prospective sectorielle, de l’évolution


de l’efficacité-matières et des contraintes d’approvisionnement liées au commerce international16. Cela induit de nombreux biais prospectifs, notamment l’impact du scénario de transition énergétique sur la consommation de matière et inversement. En parallèle, la matière première n’est pas représentée, ne permettant pas de mesurer l’empreinte-matières et les pressions environnementales des scénarios prospectifs qu’englobent les Visions ADEME.

Tableau 2. Détail de l’offre énergétique représenté dans l’exercice des Visions ADEME (édition 2017) par source d’énergie et par technologie de production17

2.2.2. Modélisation ThreeME

Le modèle ThreeME, initialement conçu pour étudier la dynamique macroéconomique de la transition énergétique, s’appuie sur une désagrégation sectorielle qui ne permet en l’état qu’une représentation fruste des flux économiques liés à la matière (cf. Tableau 3). D’une part, l’absence d’une représentation physique et plus détaillée des secteurs de l’industrie ne permet pas de décrire les dynamiques technico-économiques spécifiques pour chacun des vecteurs de l’industrie. Cela concerne en particulier l’industrie manufacturière et les segments de premières transformations de la matière les plus énergivores dont la description est essentielle pour faire le lien avec la demande énergétique de l’industrie. D’autre part, l’agriculture, la sylviculture et la pêche sont comprises au sein d’un unique agrégat monétaire, quand le reste de l’industrie extractive (la matière minérale métallique et non-métallique notamment) est confondu au sein d’un agrégat plus large que sont les « autres industries ». Le lien entre les matériaux transformés et la matière extraite n’est donc pas explicité, ce qui rend l’évaluation de l’empreinte-matières de la transition énergétique plus difficile. Il convient toutefois de noter que les industries extractives ainsi que la sylviculture se trouveront distinguées dans la calibration principale de la version 2 du modèle, et que la flexibilité de cette calibration rendra possible la distinction d’industries minières spécifiques pour les besoins de scénarios d’évaluation d’empreinte-matières. Cette version est en cours de finalisation et constituera l’unique version utilisée à compter du second semestre 2020.

Tableau 3. Désagrégation sectorielle de la version 1 du modèle ThreeME18 calibré en 2006

16 Par exemple, la production de ciment est supposée constante quel que soit le scénario considéré alors que les niveaux d’activité du secteur de la construction, son principal demandeur, croient avec l’ambition de réduction des émissions (cf. rapport d’accompagnement MTES, 2020). 17 (x) indique que « x » sous-sources d’énergie/technologies sont considérées explicitement dans les Visions ADEME mais ne sont pas référencés ici par souci de clarté. 18 Une version 2 du modèle est en cours de développement offrant une plus grande flexibilité sur le niveau de désagrégation sectorielle.


Au-delà de la question de l’agrégation sectorielle, un compte satellite en flux physiques de matières – similaire au compte satellite existant sur l’énergie et les émissions de GES - devra être ajouté à ThreeME pour introduire une mesure explicite de la matière. Une question plus large se pose également par rapport à l’articulation entre les volumes de production estimés en euros dans la modélisation macroéconomique et leur sous-jacent physique fourni par le compte satellite. Dans le cas de l’énergie et de la modélisation ThreeME, l’hybridation, c’est à dire l’intégration d’une représentation duale et cohérente de l’énergie en flux physiques et économiques, se fait par désagrégation des données de la comptabilité nationale de l’INSEE à partir du bilan énergétique physique produit par l’AIE et des données de prix de l’énergie concaténées au sein de la base de données Pégase du MTES. Ces trois sources de données sont supposées cohérentes entre elles et aucune réconciliation n’est réalisée au-delà. La mise en cohérence des données de flux en euros et en unité physique reliées par un système de prix cohérent peut toutefois être affinée, et souffre parfois de potentiels écarts statistiques entre les différentes sources de données (Le Treut et al., 2014). Au-delà, transposer à la matière cette approche adoptée sur l’énergie dans ThreeME suppose l’existence d’un triple jeu de bases de données complètes (valeur, prix et quantité), détaillées et concaténées du système d’étude, ce qui fait encore défaut aujourd’hui malgré le récent développement de bases données sur la matière en unité physique (Giljum et al. 2015).


3. Revue de la littérature pour la mesure « l'empre inte-matières »

3.1. Quelle mesure de l'empreinte-matières ?

Les mesures sur la matière à macro-échelle ont débuté par l’usage d’analyse de type MFA (« Material Flow Accounting ») à la fin des années 1990 (Adriaanse et al. - 1997 ; Matthews et al, 2000). Eurostat a débuté la standardisation de ces méthodes à l’échelle de l’Union Européenne (UE) dans les années 2000 en lumière de son premier guide méthodologique pour la production de statistiques EW-MFA (Eurostat, 2001). Par cette méthode ou plus largement à partir de données MFA ou EEIO, (« Environnemental Extended Input Output »), il est possible de produire un inventaire territorial des flux de matières comme celui réalisé par Eurostat pour chacun des pays européens : extraction intérieure, importations et exportations directes de matières premières. On définit ainsi trois indicateurs matières de type « Production Based Account » (PBA) (cf. Figure 6). L’indicateur « Domestic Extraction » (DE) comptabilise l’ensemble de la matière extraite sur le territoire national : biomasse récoltée, minerais métalliques, autres minéraux non-métalliques et combustibles fossiles extraits. Cela comprend autant la matière utilisée pour la production intérieure que celle destinée directement à l’exportation. L’indicateur « Domestic Material Input » (DMI) ajoute au DE la quantité de matière importée dans des produits19. Cet indicateur mesure donc l’ensemble des besoins directs de matières premières mobilisées pour alimenter le système productif d’un territoire. L’indicateur « Domestic Material Consumption » (DMC) retranche au DMI la quantité de matière exportée (mesurée par la masse de matières premières exportées aux frontières). Cet indicateur mesure donc la tonne de matières extraites utilisées pour répondre aux besoins directs intérieurs.

Figure 6. Compatibilité de flux de matières en usages directs (source : Mohkam et Simon, 2019)

Ces indicateurs permettent de rendre compte des pressions sur les ressources abiotiques et biotiques20 liées à l’extraction, aux usages directs et aux échanges de matières premières, mais ils ne permettent pas de retracer l’ensemble des pressions, notamment celles exercées indirectement à l’étranger. En effet, ils ne comptabilisent pas la matière extraite à l’étranger qui a été nécessaire pour produire des biens de consommation transformés importés. On parlera d’empreinte pour l’ensemble des mesures plus complète prenant en compte ces flux indirects. Aucune définition consensuelle de l’empreinte-matières n’existe à ce jour. Le concept d’empreinte a récemment été normalisé21 pour les approches utilisant une perspective de type « bottom-up », dans le cadre des Analyses de Cycle de Vie (ACV) notamment. Le périmètre de l’empreinte-matières, et plus largement d’empreinte mobilisant une perspective « top-down » reste à approfondir (Södersten, et al. 2018). Des préconisations à l’échelle internationale et européenne sont néanmoins données sur des indicateurs d’impacts (applicable autant en « bottom-up » qu’en « top-down »), notamment sur les enjeux liés aux ressources abiotiques. On s’appuiera donc sur la notion de « Raw Material Equivalent » (RME) qui est communément utilisée pour décrire une comptabilité de flux de matières prenant en compte l’ensemble des flux directs et indirects de matière22. On construit ainsi une série d’indicateurs supplémentaires à ceux définis précédemment. L’indicateur d’extraction intérieure (DE) est par

19 Il s'agit de la masse de matière première qui franchit la frontière (i.e. les données douanières référencées par la statistique ProdCom d’Eurostat). A la différence de l’extraction intérieure, la matière importée est comptabilisée uniquement à travers la masse des biens importés (i.e. tous confondus : matières premières, produits semi-finis et produits finis, les produits étant enregistrés dans la matière qui en constitue la principale composante. 20 Ici, il n’y a pas caractérisation d’impacts en termes d’épuisement ou de criticité de la ressource. On se contente d’additionner des tonnes, ce qui diffère d’une notion d’empreinte environnementale telle que l’on peut la quantifier pour les GES. 21 Notamment pour l’eau (ISO 14046:2014) et les GES (ISO 14067:2018) 22 Ces flux indirects de matières correspondent notamment aux combustibles consommés lors des différentes étapes de production (extraction, transformation, transport) qui se déroulent à l'étranger avant l'importation. En outre, dans le cas des métaux, l'équivalent en matières premières vise également à rétablir la cohérence entre flux de matières associées aux importations et flux intérieurs en tenant compte de la différence entre le minerai extrait et le métal contenu. Dans les statistiques douanières, la masse des produits métalliques importée correspond par définition au métal contenu, alors que pour l'extraction intérieure c'est la masse de minerai extrait qui est comptabilisée (sachant que la concentration d’un métal varie énormément d’un métal à l’autre et diminue au cours du temps).


définition déjà exprimé en unité RME à la différence des indicateurs DMI et DMC pour lesquels il est nécessaire de préciser un équivalent RME (cf. Figure 7), respectivement le « Raw Material Input » (RMI) et « Raw Material Consumption » (RMC).

Figure 7. Compatibilité de flux de matières en empreinte-matières (source : Mohkam et Simon, 2019)

Dans le cadre de notre étude, la mesure des besoins en matières sera exprimée en unité RME afin d’accéder à l’ensemble des pressions induites par les usages directs et indirects de matières pour répondre à l’ensemble des usages intérieurs (consommation intermédiaire nécessaire à la production, demande finale des ménages, consommation des institutions publiques et Formation Brute de Capital Fixe - FBCF). On s’attachera en particulier à la mesure du RMC correspondant à l’empreinte-matières de la consommation finale intérieure. Une telle mesure est d’autant plus pertinente pour la France qu’elle dépend à quasiment 100 % de ces importations pour répondre à ses besoins en combustibles fossiles, matières minérales métalliques et en uranium.

3.2. Déterminants de l’évolution de l’empreinte-mat ières

Après avoir défini la notion d’empreinte-matières, il est important de comprendre quels sont les déterminants de son évolution en vue de les représenter en prospective. Pothen (2017) réalise une analyse des déterminants de l’évolution passée de l’empreinte-matières de 1995 à 2008 dans 40 régions du monde23. La Figure 8 décrit la contribution des différents déterminants de l’évolution de l’empreinte-matières en France :

La croissance du niveau de demande finale est le principal déterminant de l’évolution de l’empreinte-matières dans le monde. Elle est le résultat de l’augmentation de la population et de l’accroissement du niveau de vie moyen.

La transformation de la structure de la demande finale contribue à l’augmentation de l’empreinte-matières dans les pays en voie de développement par l’augmentation des investissements pour le déploiement d’équipements et d’infrastructures intensifs en matière (minerais métalliques et non-métalliques principalement). Elle participera plutôt à une diminution de l’empreinte-matières dans les pays développés aux économies de plus en plus « dématérialisées ».

L’origine de l’approvisionnement de la demande finale a tendance à augmenter l’empreinte-matières à mesure que la production industrielle est délocalisée dans les pays en voie de développement aux intensités de production plus importantes en matières.

L’effet d’intensité évalue l’évolution de l’efficacité-matières24 des industries extractives mobilisées pour répondre à la demande intérieure. Cela permet d’apporter une nuance entre l’extraction utilisée et l’extraction non-utilisée qui ne rentre pas dans le circuit économique, comme par exemple les déchets miniers qui ont pourtant bien été extraits.

L’effet de Leontief mesure plus largement l’impact des changements technico-économiques survenus sur l’ensemble des chaînes intérieures de production (hors extraction), autant par l’usage de consommations intermédiaires produites sur le territoire qu’importées. L’innovation permet généralement des gains d’efficacité-matières des modes de production.

23 Il réalise une « Structural Decomposition Analyses » (SDA) à partir de la base de données MRIO « Word Input-Output Database » (WIOD) sur laquelle nous reviendrons par la suite. 24 Par homologie à l’efficacité énergétique, l’efficacité matières renvoie à l’état de fonctionnement du système productif pour lequel la consommation de matière pour produire un bien ou un service est minimisée.

Figure 8. Contribution des différents déterminants de l’empreinte-matières à son évolution (exprimé en %) de 1995 à 2008 (adapté de Pothen, 2017)


Comme mis en évidence par la Figure 8, la dématérialisation de la demande des ménages et les gains d’efficacité matières ont finalement été insuffisants entre 1995 et 2008 en France pour permettre de compenser l’augmentation des usages en matières par effet tendanciel de la croissance de la demande finale, principal déterminant de l’empreinte-matières.

3.3. Différentes approches pour mesurer l’empreinte -matières

Lutter et al. (2016) font l’état de l’art des approches de mesure de l’empreinte-matières. Ils référencent trois approches caractéristiques pour lesquelles ils donnent des exemples d’application et les bases de données qu’elles mobilisent (cf. Tableau 4). Ils dressent également les avantages et inconvénients de chacune de ces approches (cf. Tableau 5) que nous décrivons brièvement ci-après.

Tableau 4. Approches de mesure de l’empreinte-matières et exemples d’utilisation (source : Lutter et al. - 2016)


Tableau 5. Avantages et inconvénients des approches de mesure de l’empreinte-matières (source : Lutter et al. - 2016)

3.3.1. Approche « Input-Output »

L’approche « Input-Output » (IO) utilise une perspective « top-down » par l’intermédiaire d’une structure comptable au format Entrées-Sorties représentant les interdépendances entre secteurs d’activité. Selon la couverture géographique représentée, on parlera de structure « Single-Region Input-Output » (SRIO) quand une seule région est décrite et de format « Multi-Regional Input-Output » (MRIO) quand plusieurs régions distinctes interconnectées sont détaillées permettant de couvrir les flux de matières de l’ensemble du globe.

L’approche IO repose sur l’hypothèse que chaque usage, comme celui de matières premières, est stimulé par la demande finale et peut être attribué à un élément de la demande finale. En effet, la structure IO permet (théoriquement) de remonter chacune des chaînes de valeur des biens de consommation finale à l’origine même de l’approvisionnement. La mesure des impacts matières est alors limitée par le choix d’une couverture géographique :

• L’approche MRIO permet de remonter le fil explicitement sur l’ensemble des chaînes de valeur de la demande finale jusqu’à l’origine même de l’approvisionnement et de l’extraction. Cela permet de représenter autant les usages directs de matières (DE, DMI et DMC) que les usages indirects (RMI et RMC) tout en tenant compte des conditions de production étrangères. Cela se fait néanmoins au dépend


de temps de calcul longs pour la résolution du modèle IO et le calcul des indicateurs d’usages (Çetinay et al, 2020). Ces durées sont d’autant plus importantes que la finesse de représentation régionale, sectorielle et des extensions environnementales est importante. Aussi, on notera qu’il est bien souvent complexe de récolter des données fiables, harmonisées, complètes et détaillées pour chacune des régions représentées.

• L’approche SRIO, bien plus compacte en ne représentant pas explicitement le reste du monde, ne permet de rendre compte que des usages directs de matière précédemment définis (DE, DMI et DMC). Pour pallier ce défaut des approches nationales, il est possible de réaliser une hypothèse de type « Domestic Technology Assumption » (DTA) : les biens importés sont alors supposés produits avec les mêmes caractéristiques que les processus de production intérieure. Pour le calcul de l’empreinte-matières, on associera ainsi à chaque bien importé le même contenu matières que les biens produits sur le territoire. Néanmoins, pour un pays comme la France, l’hypothèse DTA n’est pas extrêmement robuste car de nombreux biens importés ne sont pas produits sur le territoire et les structures de coûts intérieurs ne correspondent pas à celles des partenaires commerciaux. Il est alors nécessaire d’introduire des éléments qui tiennent partiellement compte des conditions de production du pays importateur (intensité matière de la production par branches, coefficients techniques notamment)25.

Cette description des échanges interindustriels, autant au format SRIO qu’au format MRIO, peut être exprimée en unité monétaire et/ou en termes physiques. Comme référencé par Towa et al. (2020), il existe trois grands types de représentation où les flux sont exprimés dans une unité physique la plus pertinente (par exemple, les usages de matières premières en tonnes et les consommations énergétiques en tep). Ci-dessous nous indiquons succinctement ces différentes catégories sur lesquelles nous reviendrons plus en détail avec des exemples de bases de données correspondantes (cf. section 3.4) :

• Le cadre « Environmentally Extented Input-Output » (EEIO) couvre l’ensemble des flux économiques en unité monétaire complétés par une série de compte satellite exprimés en terme physique, comme par exemple les usages énergétiques ou encore l’extraction de matières premières.

• Le format « Physical Input-Output » (PIO) correspond à une structure Input-Output unique où les flux et les échanges interindustriels sont exprimés entièrement en terme physique. A la différence de l’EEIO, l’ensemble de l’économie n’est pas couvert, comme par exemple les services qui ne possèdent pas d’équivalent physique.

• L’approche « Hybrid Input-Output » (HIO) est une extension des deux représentations précédentes. Elle couvre l’ensemble de l’économie au cœur d’une structure Intput-Output unique où chaque flux est exprimé dans une unité physique ou monétaire la plus pertinente.

3.3.2. Approche par coefficient

Par l’intermédiaire d’un Inventaire de Cycle de Vie (ICV)26, l’approche par coefficient adopte une perspective « bottom-up » en élaborant un inventaire de flux de consommations (flux entrants) et d’émissions (flux sortants) à l’échelle technologique. Elle reconstruit finement une série de coefficients de flux technologiques (intrants et sortants de la technosphère) et de flux élémentaires (intrants et sortants environnementaux : de l’écosphère), de contenu matières en tonnes RME notamment, en retraçant de manière exhaustive l’ensemble des flux amont et aval de ressources qui ont été mobilisées lors du processus de production.

Cette approche à échelle technologique s’applique donc à décortiquer finement les chaînes de valeur pour en tirer les flux entrants et sortants, internes à la technosphère et à l’interface technosphère-écosphère, à chacune des étapes du processus de production. Elle nécessite néanmoins de délimiter un périmètre d’étude et de choisir où tronquer la comptabilité amont et aval. Cela conduit de manière général à des biais principalement dus aux lacunes sur les infrastructures et les services transversaux des entreprises, sous-estimés la plupart du temps dans les bases de jeux de données génériques d’ICV.

Par agrégation et mise en correspondance de différentes technologies avec la comptabilité nationale27, cette méthode peut être transposée à un niveau de détail équivalant à celle de l’échelle sectorielle des approches IO. Néanmoins, alors que la mécanique IO permet de détailler chacun des usages directs de l’origine de l’approvisionnement jusqu’à la consommation finale, l’approche par coefficient donnera un résultat agrégé par bien de consommation finale ne permettant pas de « remontrer le fil » sans repasser par le détail technologique initial via l’arborescence de la base de données d’ICV. Aussi, par construction, rien n’assure la correspondance entre les 25 C'est notamment ce que fait le CGDD/SDES pour son calcul de l'empreinte carbone de la France. 26 Correspondant à la 2ème étape d’une ACV. 27 Par exemple, quand avec l’approche IO on représente uniquement le secteur de la métallurgie ou au mieux de la sidérurgie, avec l’approche LCA on pourra aller jusqu’à représenter les différentes technologies de production comme l’acier conventionnel, l’acier recyclé, l’acier hydrogène, etc.


deux approches redimensionnées à la même échelle, notamment vis-à-vis de la comptabilité des services et infrastructures productives, et la possibilité d’introduire des doubles-comptes28. En effet, la délimitation du périmètre de la comptabilité « bottom-up » et les biais associés, qui sont généralement peu impactant et peu discriminants à micro-échelle, prennent plus d’ampleur à macro-échelle créant des écarts importants entre approches29.

3.3.3. Approche hybride LCA-IO

L’approche hybride30 LCA-IO combine quant à elle les perspectives « top-down » et « bottom-up » des deux approches précédemment décrites afin de tirer profit de leurs avantages et de leurs complémentarités. L’approche IO permet de représenter les usages directs désagrégés tout au long des chaînes de valeur intérieures. Dans un cadre SRIO, elle peut être couplée à une approche par coefficient pour informer le contenu matière des importations et ainsi prendre en compte les flux cachés liés à l’extraction de matière première à l’étranger.

Par rapport à une approche par coefficient standard, l’approche hybride permet de détailler les chaînes de valeur de la production intérieure en une série d’usages. En comparaison d’une approche SRIO, les coefficients de contenu matières des importations permettent de lever l’hypothèse DTA et de prendre en compte les spécificités de production des partenaires commerciaux de manière synthétique. Néanmoins le format compact de cette information sur le reste du monde rend plus difficile de remonter à l’origine de l’approvisionnement, de détailler les chaînes d’approvisionnement au-delà des frontières et de distinguer la répartition régionale de l’empreinte-matières.

L’ensemble offre donc une approche compacte, détaillant chacun des secteurs économiques du territoire d’étude et permettant de mesurer l’empreinte-matières ventilée selon les différents biens et vecteurs de demande finale. Limiter la quantité de données à mobiliser sur le reste du monde se fait néanmoins au détriment des détails et du contrôle sur les structures de production des partenaires commerciaux.

3.4. Bases de données existantes pour représenter l a matière

3.4.1. « Environmentally Extented Input-Output Tab le »

De nombreuses bases de données ont été référencées par Lutter et al. (2016), au format MRIO comme décrit par le Tableau 6. Elles sont pour la plupart représentées au format EEIO avec une description (i) monétaire des consommations interindustrielles et de la demande finale et (ii) physique des pressions environnementales par l’ajout d’extensions environnementales aux flux monétaires considérés. Les flux de matières sont généralement attachés à la production des branches « extractrices » (agriculture, sylviculture et pêche pour la biomasse, industries extractives pour les minéraux, métaux et hydrocarbures) alors que les usages énergétiques et les émissions sont attachés aux branches consommatrices ou émettrices. GTAP, WIOD, EXIOBASE et EORA sont actuellement les bases de données au format EEIO les plus utilisées. Elles se distinguent les unes des autres par leurs niveaux de détail sectoriel, temporel, régional et en termes d’extensions environnementales (notamment sur la matière première), qui sont variables selon la philosophie et les objectifs poursuivis par leurs développeurs. GTAP concentre son analyse sur le secteur agricole à partir des données FAOSTAT (FAO, 2017) et décrit la ressource biomasse sur l’ensemble de ses chaînes d’approvisionnement en distinguant ses usages, énergétiques et alimentaires notamment. Ses extensions environnementales couvrent ainsi les usages liés aux ressources énergétiques et biomasses ainsi que l’usage des sols. De nombreuses régions du monde sont décrites permettant d’étudier finement les questions de commerce. La version 10, la plus récente de GTAP31 décrite par Aguiar et al. (2019), propose un niveau de détail régional fin avec 121 régions représentées et 65 secteurs d’activité pour les années 2004, 2007, 2011 et 2014. GTAP est reconnu pour la qualité de ses données mais elle ne propose qu’un faible niveau de détail sur les minéraux métalliques et non-métalliques.

La base de données WIOD décrite par Timmer et al. (2015) tente d’avoir une approche exhaustive sur la description des impacts environnementaux articulés à une matrice MRIO aux niveaux de désagrégation sectorielle et régionale plus modestes (43 régions et 56 industries). Elle balaye ainsi dans ses extensions environnementales les usages énergétiques, les émissions de GES, les émissions de polluants dans l'air, l'usage des sols, les besoins en matières premières et la consommation d'eau avec un niveau de détail raisonnable. Pour la matière, elle distingue quatre grandes catégories aux contraintes technico-économiques similaires : ressources fossiles, matière minérale métallique, matière minérale non-métallique et biomasse. La version la plus récente de cette base de données présente une comptabilité monétaire en 2016 (Timmer et al.,

28 De manière générale, la demande pour de nouvelles capacités de production est comptabilisée de manière distincte mais agrégée au sein du vecteur FBCF de la demande finale des approches IO. Au contraire, les infrastructures et les

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