Données sur l’empreinte carbone : oubliez la perfection !

11 Avril 2024

Ne pas savoir par où commencer lorsqu’on démarre un nouveau projet peut être accablant. C’est ce que ressentent beaucoup de nos partenaires lorsqu’ils commencent à mesurer leur empreinte carbone. La principale difficulté réside souvent sur la qualité des données utilisées pour mesurer les émissions de carbone : elles sont décentralisées , ne peuvent pas être analysées, ou sont tout simplement manquantes. Cependant, rien n’est perdu : vous pouvez commencer à vous attaquer au changement climatique sans disposer de données parfaites, à condition d’améliorer continuellement la qualité de vos données.

Avant toute chose : de quel type de données s’agit-il ?  


Pour calculer leur empreinte carbone, les entreprises ont besoin de données d’activité, idéalement des données primaires. Cela comprend notamment des données sur la consommation énergétique, les déchets, les déplacements professionnels et d’autres émissions. Si les données d’activité directes ne sont pas accessibles, les entreprises peuvent utiliser des données secondaires sous forme d’hypothèses, de moyennes ou de valeurs par défaut. Ces données sont ensuite multipliées par des facteurs d’émission, qui proviennent généralement de sources de données reconnues  comme ecoinvent, qui fournissent des valeurs d’émission pour divers matériaux et activités, ou le DEFRA (département de l’Environnement, de l’Alimentation et des Affaires rurales du Royaume-Uni). Ce calcul est répété pour chaque source d’émission et additionnée pour obtenir l’empreinte carbone. 

Quel est donc exactement le problème des données ?  


Pour la grande majorité des secteurs, la plupart des émissions d’une entreprise sont des émissions de scope 3 (60% à 90%), c’est-à-dire dans la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises n’ont pas d’accès direct à ces données, et beaucoup d’entre elles travaillent avec un grand nombre de fournisseurs, pouvant parfois aller jusqu’à 500 ou plus. Les efforts à déployer pour contacter chacun de leurs fournisseurs et leur demander de transmettre leurs données d’émissions deviendrait rapidement prohibitif. Essayer de calculer les émissions du scope 3 peut également révéler d’autres problèmes, tels que la dispersion et la mauvaise qualité des données.   

« Faire est mieux que parfaire » 


Ce point de vue, certes controversé, de Sheryl Sandberg, ancienne directrice de l’exploitation de Facebook, offre une solution pragmatique à ce problème. Afin d’atteindre les objectifs de l’Accord de Paris le plus vite possible, nous devons simplement commencer, et la première étape consiste à établir  une empreinte carbone de référence. Voici trois conseils pour y parvenir.  

 

La qualité des données n’a pas besoin d’être parfaite la première année   


Les entreprises n’ont pas besoin de commencer avec des données primaires : en effet, des données moyennes ou basées sur les dépenses peuvent également fournir des informations précieuses. Celles-ci constituent la base d’une analyse plus approfondie, et les entreprises peuvent ensuite profiter des années suivantes pour affiner leurs données. Idéalement, à long terme, les données sont fournies directement par les fournisseurs. Cette approche itérative permet d’améliorer en permanence la qualité des données et offre aux entreprises une idée plus précise de leurs émissions.   

 

L’analyse des dépenses révèle les principaux postes d’émission  


L’analyse des dépenses d’une entreprise tend à révéler les sources d’émissions majeures de l’entreprise : en effet, les dépenses montrent où l’entreprise consacre la majeure partie de ses ressources. Des dépenses élevées sont souvent associées à des activités à forte intensité énergétique, à des interactions importantes dans la chaîne d’approvisionnement ou à d’autres processus susceptibles d’avoir un impact significatif sur l’environnement. Une fois ces dépenses identifiées, les entreprises peuvent hiérarchiser leur collecte de données et se concentrer sur les activités ayant le plus d’impact sur leur empreinte carbone.  

 

Les données non structurées peuvent être le levier d’un bilan carbone complet de l’entreprise    


Certaines organisations sont confrontées au problème de la non-structuration et de l’éparpillement de leurs données. Elles entament le processus de transformation en collectant et en divulguant ces données non-structurées. Seules celles qui sont prêtes à dédier leurs ressources pour les collecter et les interpréter efficacement s’approprieront réellement leurs propres données. Cette approche proactive permet non seulement de mieux comprendre l’impact environnemental des entreprises, mais aussi de favoriser des améliorations dans des domaines tels que l’efficacité opérationnelle et la conformité réglementaire. Une meilleure gestion des données va ainsi au-delà de l’empreinte carbone et enrichit différents aspects de l’organisation. 

N’oubliez pas d’optimiser les résultats obtenus     


Au cours de la première année de mesure de l’empreinte carbone, ces approches aident les entreprises à faire leurs premiers pas vers l’action pour le climat. Mais il ne faut pas s’arrêter là : avec des données primaires précises et les bons outils d’évaluation, vous pouvez continuer à développer votre stratégie bas-carbone. L’amélioration de la collecte des données vous permet de suivre plus précisément les réductions d’émissions de votre entreprise et de mieux définir les objectifs et mesures de réduction futurs.
Nous pouvons vous aider à centraliser et à analyser les données éparses, par exemple grâce à notre solution Network Platform qui permet d’intégrer vos fournisseurs dans le processus de collecte de données. Vous disposez d'une vue d'ensemble des données d'émissions de votre chaîne d'approvisionnement, vous permettant de mettre en œuvre des stratégies de réduction et d'entamer la décarbonation de votre chaîne d’approvisionnement. Vos fournisseurs bénéficient d’un accès aux ressources de formation, du partage de leurs données d’émissions avec leur propre clientèle via le logiciel et d’une analyse comparative avec leurs concurrents.


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