Modélisation temporelle de la consommation électrique en analyse du cycle de vie appliquée au contexte des TIC

La Terre a des ressources limitées. Depuis la révolution industrielle l'Homme utilise des ressources énergétiques non renouvelables qui sont responsables d'impacts environnementaux majeurs sur l'environnement. La production d'énergie est un enjeu de taille pour l'ensemble du développement durable. Les systèmes de technologies de l'information et de la communication (TIC) prennent une place de plus en plus importante dans notre quotidien (internet, téléphonie etc.). À l'échelle de la société il est observé que la croissance des TIC est exponentielle. Les avancées en terme de TIC sont la porte ouverte à de nombreux systèmes intelligents, optimisés et dynamiques, permettant de dématérialiser les services et de lutter contre le réchauffement climatique. Néanmoins, les TIC sont aussi responsables d'une quantité non négligeable d'émissions de gaz à effet de serre GES (3%), induite par leurs consommations électriques importantes. De ce fait, le secteur des TIC collabore activement à mettre en place des mesures visant à réduire les émissions de GES des ses activités. Pour optimiser et évaluer les services de TIC de façon adéquate il est nécessaire d'utiliser des méthodes d'évaluations environnementales qui tiennent compte des particularités des systèmes étudiés. Actuellement, les méthodes de calculs des émissions de GES ne sont pas adaptées aux problématiques dynamiques dont font parties les TIC. En particulier, la variabilité de la production d'électricité demeure absente des lignes directrices des méthodes de calculs des impacts. Au delà de la question de la modélisation des GES c'est toute la problématique temporelle à la fois de la consommation et de la production d'électricité qui se pose. La méthode d'analyse du cycle de vie (ACV) apparaît comme un outil complet d'analyse de l'ensemble des impacts environnementaux mais à l'instar des méthodes de calculs de GES, elle doit aussi être adaptée à des problématiques dynamiques telle que celles de l'électricité et des TIC. Dans le cadre de l'analyse des TIC, il devient donc nécessaire en ACV de modéliser les variations au cours du temps des technologies de production d'électricité susceptibles de faire changer les impacts environnementaux associés à la consommation d'électricité. Ce mémoire de maîtrise propose un nouveau cadre méthodologique afin d'incorporer dans l'ACV les aspects temporels de la production et de la consommation d'électricité. L'étude développe un modèle temporel donnant accès à une série de données de production, d'importations et d'exportations électriques. Le travail est mené autour d'un projet de recherche vi d'implantation d'un réseau interprovincial de « Cloud Computing » au Canada. Le modèle temporel permet de définir historiquement l'impact environnemental par heure induit par la consommation électrique dans trois provinces canadiennes: Alberta, Ontario et Québec. La modélisation temporelle des différentes technologies de production de l'électricité au sein de l'ACV permet d'optimiser le choix du moment d'utilisation de service de TIC, comme par exemple une conversation internet ou encore la maintenance d'un serveur. Ces travaux sont prometteurs car ils autorisent une évaluation environnementale des TIC plus novatrice et permettent l'obtention de données d'inventaire en ACV plus précises. La désagrégation des flux d'inventaire d'électricité en ACV rend le calcul des impacts de la production électrique plus précis à la fois historiquement mais aussi en temps réel. Il a également été mené lors de ce mémoire, une première réflexion sur l'aspect prédictif à très court terme des importations et des exportations électriques, afin de pouvoir anticiper l'optimisation dans le temps d'un service de TIC. À partir des profils historiques de consommation, un modèle prédictif de consommation du Québec a été établi. Le profil environnemental d'un kilowattheure consommé au Québec est étroitement relié aux échanges électriques entre le Québec et les régions avoisinantes. Ces échanges étant corrélés au prix, la température et la demande en puissance, il est possible de prédire le profil environnemental d'un kilowattheure consommé au Québec en fonction de l'évolution de ces paramètres dans le temps. Les résultats obtenus, ouvrent d'importantes perspectives sur l'application prévisionnelle des impacts environnementaux de services comme le « Cloud Computing » ou encore l'ensemble des services dits intelligent comme les « Smart-grid ». Une gestion intelligente entre consommation électrique et impacts environnementaux offre une prise de décision en accords avec le développement durable.