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Tâches

TACHE 1 – COORDINATION (BRGM)
La tâche 1 - Coordination, inclut la gestion du projet, le suivi de l’avancée des travaux et la communication interne. Une réunion semestrielle sera organisée avec l’ensemble des participants, afin de faire le point sur le déroulement du projet et de définir en détail les travaux à venir. Ces réunions seront conclues par un rapport d’avancement.
Cette tâche inclut la rédaction des rapports d’avancement.

TACHE 2 – DISSEMINATION – COMMUNICATION (BRGM)
La tâche 2 contient 5 sous-tâches :

  • Sous-tâche 2.1 : Comité d’utilisateurs  : Le comité sera régulièrement informé des avancées du travail. Son rôle sera consultatif durant toute la durée du projet. De plus, il constituera un vecteur de communication des résultats du projet. Des ateliers spécifiques pour la composante scientifique du comité seront organisés pour déterminer comment les données et méthodes ACV proposées pourraient être mises à disposition des bureaux d’études.
  • Sous-tâche 2.2 – Publications : les travaux prévus dans les différentes tâches constituent de nombreuses occasions de publication scientifique. L’initiative sera laissée aux partenaires de publier leurs propres travaux. Au moins une publication partenariale sur les résultats des études de cas est prévue.
  • Sous-tâche 2.3 – Colloque : un colloque sera organisé à la fin du projet pour présenter les résultats à un public plus large.
  • Sous-tâche 2.4 – Site web de projet  : un site (http://espeer.brgm.fr) sera créé comme vitrine du projet où l’ensemble des informations publiques relatives au projet sera mis à disposition des internautes. Le site sera mis à jour régulièrement au fur et à mesure de l’acquisition des résultats. Il permettra aussi l’accès à l’application web d’exploitation des tables créée dans la tâche 7 par CYCLECO
  • Sous-tâche 2.5 – Formations : Des modules de formation aux outils du projet ESPEER seront préparés (un module théorique et un module pratique basé sur les cas concrets d’applications) et deux sessions de formation seront délivrées par Cycleco. Les formations seront ouvertes aux Bureaux d’Etudes spécialisés en ACV, aux consultants environnements, aux entreprises et aux collectivités locales, futurs bénéficiaires ou utilisateurs des outils du projet ESPEER.

TACHE 3 – MODELES DE TECHNOLOGIES (BRGM)
Introduction aux tâches du module « Méthodologies ».
Cette tâche est la première du module « Méthodologies », qui consiste à développer les outils de sécurisation du modèle. Nous proposons de lever trois principaux verrous à l’utilisation de l’approche Entrées-Sorties Physiques : asseoir tant que possible le bilan matière des activités sur des « modèles de technologies » (tâche 3), trouver une méthode pertinente de réconciliation de données et d’établissement des bilans de substances (tâche 4), et enfin explorer les possibilités d’introduire dans une série temporelle de tables des facteurs dynamiques reflétant l’élasticité des prix et l’influence des progrès technologiques.

Objet :
Il s’agit de faciliter l’établissement des matrices physiques à partir des matrices monétaires en intégrant des connaissances technologiques dans les bilans des activités et d’autre part de faciliter les opérations de désagrégation,

Méthode :
Le concept des modèles de technologies consiste à adjoindre aux tables E/S un système de matrices hybrides intégrant des caractéristiques technologiques des activités. Dans le modèle FORWAST, la technologie n’est prise en compte que de manière très succincte : il existe une matrice de coefficient de transfert dont les coefficients valent 1 si les produits utilisés par une activité se retrouvent dans le produit qu’elle fournit, et 0 dans le cas contraire.

L’adjonction de modèles de technologie aux tables E/S sera réalisée en trois étapes :

  1. Analyse du métabolisme des activités pour l’établissement des matrices de flux physiques. L’établissement des matrices physiques se heurte au manque de données, en particulier pour l’établissement de la table des utilisations. Cette table est principalement construite à partir de la table monétaire et à l’aide des prix qui font le lien avec les flux physiques. Cette méthode n’est pas satisfaisante car pour une même catégorie de produits, il existe une grande variabilité des prix. Il en résulte donc de nombreuses incohérences. Les modèles de technologies permettent de décrire le métabolisme d’une activité et contribuent à l’établissement de la table physique des utilisations en faisant le lien entre les produits fournis par une activité et ses besoins (utilisations), mais également les sous produits, les déchets et les rejets dans l’environnement.
  2. Prendre en compte les progrès technologiques d’une activité. Les tables E/S classiques ne sont que le miroir d’une situation observée à un instant donné, l’apport des modèles de technologies permet de prendre en compte les évolutions technologiques (par exemple les BATs : Best Available Technologies) et les conséquences de la mise en place de nouvelles normes de rejets (Normes EURO V et VI dans le domaine du transport).
  3. Permettre de désagréger une activité et de faire apparaitre un sous-système. Les activités représentées par un système de tables E/S, aussi détaillées soient-elles, peuvent regrouper des procédés de production très différents. Par exemple l’activité « industrie des métaux » regroupe la production à partir de matière “vierge” et la production à partir de matière recyclée, qui sont en réalité très différentes. Une désagrégation “classique” va allouer les consommations d’énergies et de matière en fonction des quantités produites et non en fonction des modes de production, ce qui ne permet par un niveau d’analyse suffisamment pertinent. L’incorporation de modèles de technologies doit permettre de remédier à ce problème tout en veillant à ce que de nouvelles incohérences n’apparaissent pas.

Le développement des modèles de technologies doit améliorer l’élaboration et la fiabilité des tables E/S physiques. Il est relativement aisé de réaliser un modèle de technologie pour une activité “isolée”. Il n’en est pas de même lorsqu’il s’agit de le faire pour l’ensemble d’un système économique / de production et de consommation. Ce dernier devant rester équilibré et cohérent, L’accent sera donc mis sur les technologies qui seront jugées les plus pertinentes au regard des objectifs des études de cas : pour le cas « déchets », l’ensemble des technologies de gestion de déchets sera modélisé (recyclage, traitements, décharges) et pour le cas « ressources », la priorité sera mise sur les technologies entrant le plus en « concurrence » avec la fabrication de véhicules dans l’utilisation de certaines ressources. Ces choix seront effectués en concordance avec les travaux de la tâche 6, « Scénarios ». Une fois la géométrie des tables E/S choisies, les modèles de technologies serviront à établir une série temporelle de ces tables sur les 10 dernières années.

TACHE 4 – BILANS (LGC)
Objet :
Le but de cette tâche est de développer des méthodes mathématiques pour d’une part sécuriser le bilan matière global et les bilans matière des composants et substances, et d’autre part optimiser le cycle des matières (production, consommation, recyclage, etc.) en fonction de différents critères (par exemple minimiser l’impact environnemental en maximisant la plus-value économique).

Cette tâche inclura un travail de thèse réalisé dans le cadre d’un partenariat entre le BRGM et le LGC. Les objectifs de ce travail s’inscrivent bien évidemment dans les thématiques des tâches du projet. Ils contribueront à proposer un cadre méthodologique pour traiter le problème de la gestion globale des ressources. La différents aspects du travail de thèse sont décrits dans les paragraphes suivants, en parallèle des travaux du projet :

Bilans matière.
Le modèle Entrées/sorties Physiques incluant des Extensions Environnementales contient un bilan matière complet et croisé (par produit et par activité) de l’économie.

  • un bilan sur les « produits » : production intermédiaire + imports = consommation intermédiaire + consommation finale + exports,
  • un bilan par « activité » : production + production de déchets + émissions + addition au stock = consommation intermédiaire + ressources + utilisation de déchets.

Dans la pratique, on alimente ces tables physiques avec des sources de données multiples issues de statistiques ou d’études précises de certaines filières (voir Forwast Deliverable 3.1 et 4.1 sur http://forwast.brgm.fr). Il peut y avoir redondance dans le système si on connait tous les éléments du bilan. Pour la majorité des activités, le problème tient plus aux incohérences ou incertitudes introduites par la manière dont sont construites et utilisées les statistiques (compatibilité des classifications, niveau d’aggrégation, matière incluse – par exemple Métal/Minerai, sec/humide -, fréquence de mise à jour,…).
Par ailleurs, pour réaliser les bilans de substances, on dispose de la composition « moyenne » des produits (en métaux, carbone, etc.). Cette connaissance apporte une redondance dans le système, mais aussi une incertitude supplémentaire. Un des objectifs est d’exploiter les données de composition pour 1) calculer les bilans de substances et 2) améliorer le bilan global, tout en intégrant que l’utilisation des compositions « moyennes » représente potentiellement un risque de mal prendre en compte certaines catégories de produits et/ou certains flux (petits flux et/ou flux à faibles teneurs).

Compte tenu des différentes formes d’incertitudes des données et des erreurs de bouclage des bilans matière, on cherchera à identifier les flux « critiques », dont une meilleure connaissance apporterait une diminution notable des incertitudes. On proposera ensuite des techniques de réconciliation de données adaptées à la forme et la dimension du problème.

Thèse.
Dans la thèse, il s’agit dans un premier temps de prendre du recul par rapport aux objectifs spécifiques du projet, en explorant notamment les possibilités mais aussi les limites de l’approche macro-économique de type "tableaux entrées-sorties" (TES). Cette approche pourra être comparée à une approche de type "bottom-up" comme l’analyse des Flux de substance ou SFA (Substance Flow Analysis). Ce type de méthode est utilisé pour suivre le flux d’une substance chimique donné (élément ou composé chimique) ou d’un groupe de substances donnés à travers un système (par exemple une aire géographique ou un secteur économique). Une analyse des flux de substances permet ainsi de déterminer la provenance, la formation, les processus de transformation et les filières d’élimination d’une substance. Un certain nombre de travaux utilisant ce type d’analyse ont été effectués à des échelles nationales (Autriche, Danemark, Allemagne, Pays-Bas ..) et ont montré l’efficacité de la méthode : elle permet d’identifier à un stade précoce des substances problématiques, repérer les interventions qui s’imposent, recenser les mesures qui ont le plus de chances de succès, contrôler l’efficacité des mesures prises et prévoir les évolutions futures. Ces analyses fournissent donc les bases nécessaires pour évaluer le risque qui émane des substances étudiées et prendre des mesures efficaces.
L’acquisition de données est évidemment une phase difficile du SFA puisqu’il faut rassembler des indications sur les domaines d’utilisation de la substance considérée, sa concentration dans chaque produit ainsi que les voies qui le conduisent de la fabrication à l’élimination. Une application au cas du cuivre (métal stratégique retenu pour l’étude de cas « ressources ») pourra nécessiter la collecte de données, les informations sur la composition de certains flux significatifs étant souvent lacunaire. Le doctorant pourra dans ce contexte étudier les possibilités d’utilisation de méthodes de spectrométrie portable, qui font actuellement l’objet de développements au BRGM. 

Optimisation.
Le modèle basé sur les bilans de matière sera inséré au sein d’une procédure d’optimisation afin de déterminer les meilleures stratégies de production, commerce, utilisation, de recyclage … minimisant à la fois les impacts environnementaux et maximisant les indicateurs économiques. La formulation de ce problème est clairement de nature multicritère.

Dans cette perspective, parmi les techniques d’optimisation multicritère envisageables, les algorithmes génétiques multiobjectifs, largement étudiés au LGC/PSI, apparaissent comme des candidats potentiels, et ce, pour plusieurs raisons :

  • ils fournissent en général de très bonnes solutions pour des problèmes de nature mixte (variables continues et discrètes) non linéaires ;
  • ils conduisent directement, par leur parallélisme implicite (ils manipulent un ensemble de solutions) à un ensemble de solutions de compromis (front de Pareto) ;
  • enfin, et surtout, il n’est pas nécessaire, de pondérer les critères, au sein de la procédure d’optimisation (comme cela est le cas pour des méthodes scalaires). Le décideur pourra alors disposer d’un ensemble de solutions, dites non-dominées entre elles.

Thèse.
Dans la thèse, on s’attachera à analyser la complémentarité des méthodes « bilan matière » et des ACV afin d’identifier des scenarios prometteurs d’un point de vue environnemental ,. Une revue sur les potentialités de chaque méthode et l’intérêt de leur intégration est proposée dans . L’utilisation combinée du SFA et du LCA a été récemment illustrée dans le cadre d’une étude sur la pollution urbaine . Dans le cas des scénarios retenus pour les études de cas du projet, il s’agira de déterminer les indicateurs environnementaux les plus pertinents et de réaliser une étude de sensibilité de ces indicateurs à certaines « variables de décision » comme les voies de production, le choix des technologies de recyclage, etc..
A partir de l’ensemble des solutions optimales obtenu ci-dessus (dans la tâche « optimisation » du projet), il importe de déterminer celle(s) qui correspondent aux meilleurs choix afin de guider le décideur dans sa tâche finale. Des méthodes d’aide à la décision pourront ainsi être développées pour établir le meilleur compromis entre les critères : à ce titre, la méthode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) est une méthode multicritère intéressante, développée par Hwang et Yoon (1981) et pourrait être explorée : l’idée fondamentale de cette méthode consiste à choisir une solution qui se rapproche le plus de la solution idéale (meilleure sur tous les critères) et à s’éloigner le plus possible de la pire solution (qui dégrade tous les critères).

TACHE 5 – COEFFICIENTS (IDEP)
Objet :
Analyser les non-linéarités d’une série temporelle passée (les premières tables Eurostat datent de 1995) pour déconvoluer les phénomènes liés aux innovations technologiques et les phénomènes liés aux conditions économiques, et produire une méthode pour préparer la mise en œuvre et le paramétrage des scénarios dans les utilisations du modèle à des fins prospectives.

Méthode :
On cherchera une meilleure compréhension des modalités d’obtention des coefficients techniques en comparant et combinant l’approche Input/output (I/0) généralisé à l’environnement (ESPEER) et les modèles I/0 dynamiques et/ou flexibles développés dans le cadre de l’analyse économique.
Une première étape consistera donc à faire un point sur la littérature récente concernant en particulier les contributions plus théoriques. Cette première étape préfigurera une réflexion sur les méthodes d’estimation de ces coefficients techniques en comparant les différentes méthodes utilisées. Ce travail produira ainsi une méthode pour préparer la mise en œuvre et le paramétrage des scénarios dans les utilisations du modèle à des fins prospectives. Elle devra également fournir des pistes permettant une meilleure compréhension (i) de la dynamique des modèles I/O surtout en présence de ressources non renouvelable (ii) les effets des politiques incitatives (taxe pigouvienne et/ou marché de permis) sur les coefficients technologiques.

Par ailleurs, la disponibilité de séries temporelles de tables physiques en miroir des tables monétaires permettra d’analyser les phénomènes de dématérialisation de l’économie ayant eu lieu ces dernières années.

TACHE 6 – SCENARIOS (RENAULT/BRGM)
Introduction aux tâches du module « Etudes de cas ».
Le module « méthodologies » se concentre sur la levée de verrous qui handicapent fortement la réalisation des TES physiques leur utilisation en général. Le module « tests, études de cas » intégrera ces méthodes aux fins de démontrer la faisabilité, la pertinence et la portée de l’approche.

Le module « Tests, études de cas » visera à définir les conditions et méthodes de mise en œuvre du modèle dans deux cas d’étude précis. Etant donné le caractère éminemment flexible du modèle, cette partie de la recherche servira à mettre au point des procédures d’adaptation des matrices et données au problème posé. Dans le cadre de deux études de cas présentant respectivement des problématiques orientées « ressources » et « déchets », il s’agira de définir des scénarios, de paramétrer les scénarios dans le modèle et de synthétiser et interpréter les résultats des simulations. Ainsi, pour chacun des cas d’étude, on applique autant que possible une démarche ACV.
Le cas d’étude orienté « ressources » est porté par une grande entreprise (Renault) qui cherche à identifier de potentielles difficultés d’approvisionnement de certains matériaux dans la réalisation de sa gamme de véhicules. L’horizon temporel est de 10 ans.
Le second cas d’étude orienté « déchets » est porté par le BRGM et vise à déterminer les enjeux environnementaux de la prévention et du recyclage en France pour un même horizon temporel de 10 ans.

Objet :
On aborde chacun des cas d’étude par la définition des objectifs et de l’étendue du problème posé (Goal and scope), qui conduit à définir le système sur lequel on veut réaliser l’inventaire des contributions environnementales (ressources, émissions, déchets, autres). On définit ensuite les variations des paramètres (données d’entrée) pour lesquels on veut constater les résultats.

  • Pour le cas « Ressources », Renault fournit une liste de scenarios industriels et économiques pour l’entreprise et le secteur automobile sur le périmètre européen. Ces scenarios incluent des paramètres liés au marché, aux externalités, mais aussi aux évolutions technologiques, et conduisent à exprimer des besoins en ressources (volumes et type de ressources) et des impacts environnementaux. La liste des ressources étudiées comprendra en particulier l’acier, l’aluminium et le cuivre. D’autre part, des hypothèses seront proposées pour les évolutions des autres secteurs d’activités. Les objectifs sont, à partir du questionnement du modèle ESPEER, d’analyser la compétitivité d’usage des ressources entre industries, de rechercher des critères de criticité et des dates critiques pour l’approvisionnement en certaines ressources, de tester le potentiel du recyclage ou de la substitution de certaines matières par d’autres, d’évaluer l’impact économique et environnemental (approche coût/dommage) sur le produit automobile
  • Pour le cas « déchets », le BRGM élabore des scénarios de gestion des déchets spécifiques à la France en fonction des objectifs du Grenelle. Ces scénarios incluent des hypothèses et paramètres liés aux l’évolutions macro-économiques (une hypothèse « moyenne », et des hypothèses « haute » et « basse ») et des paramètres propres à la gestion des déchets, déclinés en 3 sous-scénarios autant que possible indépendants (prévention, recyclage, traitement par les meilleures technologies disponible). Ces scénarios seront discutés avec le comité d’utilisateurs, en particulier pour focaliser éventuellement l’analyse sur des types de déchets précis. Les objectifs sont d’identifier les coûts et bénéfices associés aux déchets pour lesquels
    • la prévention et/ou le recyclage a le meilleur potentiel de réduction de la pression environnementale sur les ressources,
    • le traitement est le plus polluant.

Méthode :
Le cadre général de l’étude sera défini dans chacun des cas (« déchets » et « ressources ») de façon indépendante. L’unité fonctionnelle, laquelle permet de quantifier un service rendu et ainsi de comparer des scénarios entre eux, sera spécifiée. Dans l’approche qu’offre ESPEER, les frontières du système seront définies implicitement comme l’ensemble de l’économie, l’écosphère étant séparée de la technosphère au niveau des extensions environnementales (table des ressources et des émissions et des déchets). Par contre, il sera important de spécifier le niveau de désaggrégation auquel le système doit être modélisé pour mettre en évidence l’unité fonctionnelle. Cette étape conditionne les efforts en recherche de données complémentaires, et en partie les travaux méthodologiques des tâches 3, 4 et 5.

En outre, la méthodologie d’évaluation des impacts environnementaux sera choisie. Les impacts environnementaux d’un système, dû à ses émissions et consommations de ressources, peuvent être quantifiés et agrégés par l’intermédiaire de facteurs de caractérisation. Différentes catégories d’impacts environnementaux, et leurs jeux de facteurs de caractérisation correspondants, ont été mises en place dans les méthodologies d’Analyse du Cycle de Vie (e.g. la méthode Impact 2002+ caractérisant les impacts tant au niveau midpoint qu’endpoint, le modèle USETox se concentrant sur les impacts toxicité humaine et écotoxicité, ou la méthode ExternE d’évaluation des coûts externes). Tout l’enjeu du choix de méthodologie d’évaluation des impacts reposera dans la pertinence des indicateurs environnementaux vis-à-vis des objectifs initiaux. Les aspects concernant l’utilisation des ressources seront particulièrement définis en lien avec des critères « cartographiques », c’est-à-dire permettant de spécifier précisément leur origine.

TACHE 7 – SIMULATIONS (CYCLECO/BRGM)
Objet :
Cette sous-tâche inclut la préparation des matrices, la réalisation des outils, des calculs et l’obtention des résultats des simulations.

Méthode :
Inventaire des données (BRGM/Cycleco)

Les simulations des scénarios (cas « déchets » et « ressources ») nécessitent d’une part la préparation des modèles et d’autre part la détermination des facteurs de caractérisation adéquats. Préparation des modèles et détermination des facteurs de caractérisation se feront de façon spécifique à chacun des deux cas d’études.

La mise en œuvre des scénarios dans le modèle consiste à préparer pour chaque cas :

  • d’une part les matrices à un niveau de désagrégation adapté
  • d’autre part la série temporelle prospective qui décrit les variations temporelle des paramètres étudiés.

Pour préparer les matrices, nous utiliserons comme point de départ d’utiliser celles de Forwast qui constituent un produit livré public du projet. Nous disposons d’une version de tous les pays européens et d’une version pour l’Europe (EU27). Un jeu de tables E/S physiques, monétaires, et de coefficients techniques sera préparé pour chacun des scénarios des études de cas.

Les facteurs de caractérisation nécessaires à l’étude seront déterminés à la fois au regard du choix des catégories d’impacts étudiées et des types d’émissions et de consommations de ressources des deux cas d’études. Ces facteurs existent pour un large panel d’émissions et de consommations de ressources, et pourront en conséquent être identifiés dans les méthodes d’évaluation d’impact environnemental existantes. Si au contraire ces facteurs de caractérisation ne sont pas disponibles, ils seront calculés suivant les méthodologies de calculs d’impacts considérées.

Mise en place d’outils d’évaluation environnementale (applications web) (Cycleco)
Les modèle d’entrées-sorties physiques des différents scénarios seront mis en œuvre par l’intermédiaire d’un outil d’évaluation environnementale, prenant la forme d’une application web à interface graphique. Le niveau de désagrégation des matrices et les émissions et consommations de ressources étant spécifiques à chaque cas d’étude, un outil sera réalisé pour le cas « déchets » et un autre pour le cas « ressources ». La mise en place des outils se fera en trois étapes : concertation avec un panel d’utilisateurs potentiels, réalisation de l’outil et rédaction d’un guide d’application.

  • L’un des intérêts d’un outil d’évaluation environnementale à application web consiste en sa « durabilité », c’est-à-dire en la possibilité de le réutiliser pour des applications ultérieures. Afin d’assurer une mise en œuvre conforme aux attente des acteurs des collectivités locales et des secteurs industriels, un panel d’utilisateurs potentiels sera identifié. Les collectivités locales et les entreprises participantes définiront leurs attentes en termes de fonctionnalités, de facilité d’utilisation, d’interface, de format de données, etc. En particulier, des entreprises pour lesquelles la consommation de ressources s’avère être un enjeu clé (telles Alstom, Bombardier, Siemens, Airbus, Eurocopter, etc.), ou des collectivités locales confrontées aux problématiques de gestion des déchets, pourraient se montrer intéressées par un tel outil d’évaluation environnementale et seront contactées.
  • La réalisation de l’outil consistera d’une part en la mise en place de la structure du programme et du calculateur et d’autre part en l’intégration des données (matrices désagrégées et séries temporelles). Pour chaque scénario modélisé, l’outil permettra de calculer à la fois les coûts économiques et les coûts environnementaux associés et de mettre en lumière les enjeux clés de chacun des scénarios, en particulier les phases du cycle de vie et les substances les plus impactantes pour les indicateurs environnementaux choisis.
  • Les outils d’évaluation environnementale seront conçus afin d’être utilisés au delà du cadre de ce projet, au cours de l’étude de nouveaux scénarios de cas « déchets » et « ressources ». Afin d’assurer leur pérennité, chacun des outils sera par conséquent accompagné d’un guide d’application à l’attention des utilisateurs potentiels : collectivités locales et/ou entreprises. En s’appuyant sur les exemples des études effectuées dans le cadre du projet, le guide mettra en avant les enjeux du modèle d’entrées-sorties physiques incluant des extensions environnementales mis en œuvre.

TACHE 8 – INTERPRETATION (CYCLECO)
Objet :
L’objet est en premier lieu de rendre les résultats utilisables en préparant des méthodes d’extraction de jeux d’indicateurs économiques et environnementaux à partir des tables et en second lieu de réaliser l’analyse des résultats sur chacun des cas d’étude.

Méthode :
L’étude des scénarios sera menée selon la démarche d’Analyse du Cycle de Vie définie par les ISO standards 14040-44 et chaque étude sera par conséquent menée de façon itérative. Les paramètres environnementaux clés des deux systèmes seront identifiés et les choix et hypothèses associés seront modifiés en fonction des informations complémentaires.

Les simulations permettront de déterminer l’impact environnemental associé à chaque scénario, en distinguant les étapes et les émissions/consommations de ressources les plus impactantes. Ces résultats seront interprétés au regard des objectifs définis dans la phase initiale de l’étude et permettront de répondre aux problèmes posés en termes de partage de ressources, de critères de seuil, d’option la plus/moins impactante, etc.

BRGM - 3 avenue Claude-Guillemin - BP 36009 - 45060 Orléans Cédex 2 - France - Tél. : +33(0)2 38 64 34 34
Dernière mise à jour : 13-01-2015