Navigation – Plan du site

AccueilNumérosVol. 14, n°2VariaApport de l’analyse biomimétique ...

Varia

Apport de l’analyse biomimétique à l’évaluation comparée de scénarios prospectifs en mobilité urbaine

Contribution of biomimetic analysis to the comparative evaluation of prospective scenarios in urban mobility
Philippe Terrier, Mathias Glaus et Emmanuel Raufflet

Résumés

Cet article présente l’utilisation de l’approche biomimétique pour évaluer la performance environnementale de scénarios de service en mobilité urbaine. Un scénario de référence et deux scénarios alternatifs prospectifs en mobilité sur l’île de Montréal au Québec seront analysés avec l’outil BiomiMETRIC. Cet outil permet la quantification de la performance au regard de chacun des dix principes de biomimétisme à l’aide de méthodes quantitatives issues de l’analyse de cycle de vie, complétée par des questions qualitatives évaluées et pondérées par l’utilisateur.
L’analyse comparative du scénario initial de référence (0 Statu quo) avec les deux scénarios prospectifs en mobilité (1 Transport collectif et 2 Résilience aléas) par l’approche biomimétique permet de conclure que les scénarios prospectifs en mobilité requièrent une action corrective au niveau de l’intégration des principes de biomimétisme 7 : Rester en équilibre avec la biosphère et 8 : Utiliser les déchets comme ressources. Les scénarios alternatifs apportent cependant une réduction moyenne des impacts évaluée à 25 % et 59 %, respectivement par rapport au scénario 0 Statu quo. L’approche biomimétique offre un angle d’analyse complémentaire pour l’évaluation de la performance environnementale globale en vue de la prise de décisions dans une perspective de développement durable.

Haut de page

Texte intégral

1La mobilité urbaine est devenue un défi majeur dans nos villes modernes en expansion. La croissance démographique, l’urbanisation rapide et l’augmentation du trafic routier, surtout automobile, ont entraîné un accroissement de la congestion et de la pollution atmosphérique. La qualité de vie des citadins est impactée et, face à ces problématiques, de nombreuses initiatives émergent pour repenser les systèmes de transport urbain de manière plus durable. Dans ce contexte, la conception biomimétique a suscité un intérêt croissant en tant qu’approche innovante pour résoudre de nombreux défis. L’application de cette approche à la mobilité urbaine offre un potentiel prometteur pour repenser les véhicules, les infrastructures et les systèmes de transport de nos villes. C’est en offrant une grille de lecture holistique basée sur les principes qui régissent les écosystèmes durables que le biomimétisme ouvre de nouvelles pistes de réflexion. Dans cet article, nous explorerons l’utilisation de l’approche biomimétique pour l’évaluation de scénarios de service en mobilité urbaine. La mise en œuvre de l’approche biomimétique sera réalisée avec l’outil d’assistance à la conception biomimétique BiomiMETRIC (Terrier et al., 2019) développé par les auteurs. La conception biomimétique se distingue des autres approches par son orientation vers la durabilité. L’apport de la démarche biomimétique, appuyé par l’utilisation de BiomiMETRIC, réside dans la prise en compte des dix principes du vivant, ou principes de biomimétisme, qui invitent à utiliser l’énergie efficacement, consommer les matériaux avec parcimonie, limiter la dégradation du milieu, respecter la capacité de support des écosystèmes, assurer un bon échange d’information, ou encore se diversifier et coopérer. Ces principes qui opèrent naturellement au sein des écosystèmes découlent du processus de sélection naturelle qui, depuis 3,8 milliards d’années, sélectionne les solutions optimales à l’intérieur des limites environnementales. Dans le cadre de la démarche de conception biomimétique appuyée par BiomiMETRIC, ces principes sont quantifiés avec des méthodes robustes d’analyse de cycle de vie (ACV) qui permettent d’évaluer les impacts environnementaux pertinents afin d’éclairer la prise de décision et faciliter la sélection de solutions. Malgré la disponibilité de normes pour encadrer l’approche biomimétique, telle qu’ISO 18458 (ISO, 2015), et les informations exhaustives proposées par le Biomimicry Institute (Benyus, 2011), la méthode de conception biomimétique demeure en cours d’élaboration, et la mise en œuvre de ces normes est assez complexe dans des domaines tels que l’ingénierie, le design ou l’architecture. En effet, ces secteurs sont déjà abondamment encadrés par de nombreux codes, guides et autres normes de conception qui parfois limitent les possibilités de créativité et d’innovation. De plus, l’approche de conception biomimétique présente des faiblesses et des limites (Terrier et al., 2017), principalement à l’étape d’évaluation des performances biomimétiques, car aucune des approches, mise à part celle impliquant BiomiMETRIC, ne fournit d’outil quantitatif pour mesurer la performance biomimétique des solutions développées. L’approche est souvent qualitative et la majorité des publications se concentrent sur la bio-inspiration et les solutions technologiques qui en découlent. Très peu d’articles traitent d’une démarche de conception biomimétique utilisée en ingénierie mettant l’accent sur la quantification de la performance biomimétique de la solution proposée (Wanieck et al., 2017).

2Plusieurs applications du biomimétisme pour la modélisation et le développement de réseaux de transport ont déjà été proposées (Bibard, 2012 ; Maiorano, 2013). Ainsi les myxomycètes, organismes unicellulaires ressemblant à des champignons sans en être, se déplacent de manière efficiente en quête de nourriture. L’efficacité de leur déplacement a été modélisée pour définir des voies de communication optimales tant à Tokyo, qu’aux États-Unis ou au centre-ville de Montréal (Tero et al., 2010). Cependant, malgré quelques exemples porte-étendards en conception biomimétique, le processus demeure hautement complexe et s’inscrit pour l’instant comme une exception plutôt qu’une norme. L’analyse systémique de la mobilité urbaine, et plus spécifiquement l’évaluation de scénarios et la prise de décision demeurent des étapes complexes. C’est dans l’optique d’élargir les approches d’étude que cet article propose une analyse multicritère de la performance de scénarios de mobilité urbaine à l’aune des principes de biomimétisme évalués quantitativement et qualitativement grâce à l’outil BiomiMETRIC. Le contexte d’étude de la mobilité urbaine présentée dans cet article s’inscrit durant l’heure de pointe sur l’île de Montréal, métropole du Québec (Canada) comptant environ 1,8 million d’habitants. Dans le cadre de cette analyse, deux scénarios alternatifs en mobilité seront comparés au cas de référence initial, sur la base de leur performance biomimétique, qui se veut par définition plus efficiente sur le plan environnemental. La première section de cet article présente la méthodologie d’analyse des principes de biomimétisme associés à l’outil BiomiMETRIC. La deuxième section définit les scénarios prospectifs de mobilité urbaine qui sont analysés. La troisième section présente les résultats et l’analyse des scénarios avec un éclairage biomimétique. Une discussion sur l’apport de l’analyse biomimétique comme outil d’aide à la prise de décision est proposée dans la quatrième section. En adoptant une approche biomimétique pour concevoir la mobilité urbaine de demain, nous pourrions non seulement relever les défis de manière plus durable, mais également établir des bases solides pour une coexistence harmonieuse entre les citadins et la nature.

1. Biomimétisme, biomimétique, méthodologie d’analyse avec l’outil BiomiMETRIC

3Le terme biomimétisme provient du grec « bios » qui signifie « vie » et de « mimesis » qui signifie « imitation ». Ce terme élaboré par Otto Herbert Arnold Schmitt en 1969 (Vincent et al., 2006) visait à décrire un mode d’exploration du vivant afin d’y trouver des solutions aux nombreux problèmes auxquels fait face notre civilisation. Le biomimétisme et la conception biomimétique proposent des solutions innovantes inspirées des principes du vivant retrouvés dans la nature. Le vivant relève des défis d’adaptation continue depuis 3,8 milliards d’années, et le biomimétisme nous propose un nouveau rapport à la nature, vue comme un modèle porteur d’innovations, plutôt qu’un exclusif fournisseur de ressources.

1.1. Biomimétisme ou biomimétique ?

4Le Biomimicry Institut présente dix stratégies ou principes de la nature (Biomimicry Institut, 2015b) qui assurent la survie des écosystèmes. Ces dix principes tirés de l’observation du processus de sélection naturelle et adoptés par tous les écosystèmes naturels matures sont passés à travers l’épreuve du temps, et ont donc fait leurs preuves au cours de l’évolution du vivant depuis 3,8 milliards d’années. Ces principes de biomimétisme peuvent être appliqués dans de multiples domaines, notamment en ingénierie, en design, en architecture ou en industrie d’une manière générale (Durand et al., 2012). Les travaux de Durand, Larrieu et al. (2012) ont mis en évidence de nombreuses pistes d’application du biomimétisme dans la transition vers une économie verte. De plus, le livre de J. Benyus (2011) expose plusieurs exemples d’application du biomimétisme ainsi que les domaines où le développement de solutions biomimétiques est le plus actif. On retrouve, parmi ses principes, l’idée d’utiliser les déchets comme ressources, de se diversifier et de coopérer, de capter et d’utiliser l’énergie avec efficacité, d’utiliser les matériaux avec parcimonie, de ne pas épuiser les ressources, de maintenir un équilibre dynamique avec la biosphère ou encore de s’approvisionner localement pour ne citer que ceux-ci (Benyus, 2011 ; Pawlyn, 2019). Ces 10 stratégies ou principes seront détaillés plus loin. Dans le but de définir une base commune pour la terminologie biomimétique, ainsi que de clarifier la méthodologie de mise en œuvre de la démarche de conception biomimétique, la norme ISO 18458 « Biomimétique – terminologie, concepts et méthodologie » (ISO 2015) précise notamment une définition des concepts de biomimétisme et de biomimétique. Si le biomimétisme est une philosophie et une approche conceptuelle prenant pour modèle la nature, la biomimétique, pour sa part, est une démarche de coopération interdisciplinaire entre la biologie, la technologie ou d’autres domaines, dans le but de résoudre des problèmes pratiques par le biais de l’analyse fonctionnelle des systèmes biologiques, de leur abstraction en modèles, du transfert et de l’application de ces modèles à la solution. La biomimétique ou conception biomimétique, initialement proposée par le Biomimicry Institut (2016), est ainsi une méthode opérationnelle aux étapes structurées et également encadrées par la norme ISO 18458 (ISO, 2015). La démarche de conception biomimétique est ainsi divisée en étapes séquentielles débutant avec l’analyse de la fonction à réaliser, l’exploration des solutions mises en œuvre par le vivant pour atteindre cette fonction, l’extraction et l’implantation des solutions développées par les organismes vivants et l’évaluation de la performance à l’aune des principes de biomimétisme. Dans le cadre d’un projet, ou du développement d’un produit, l’approche biomimétique invite les concepteurs à s’informer sur l’utilisation des ressources et de leurs impacts sur le plan environnemental, afin d’en réduire les aspects négatifs. Le vivant utilise les déchets comme ressources. Par analogie avec la nature, il est ainsi d’intérêt d’évaluer par exemple le potentiel d’utilisation des rejets comme intrants pour la fabrication d’un produit, ou la coopération entre acteurs afin d’améliorer la circularité des flux (Arnsperger et Bourg, 2016). Mener un projet ou une analyse avec une approche biomimétique peut se faire avec l’aide de plusieurs outils selon la finalité visée. Ainsi la base de données Ask Nature (Biomimicry institut, 2015a) permet de repérer et de comprendre comment des organismes vivants mettent en œuvre une fonction naturelle particulière que le designer, l’architecte ou l’ingénieur souhaite imiter et implanter dans son projet. L’outil BiomiMETRIC (Terrier et al., 2019) présenté dans la section suivante permet l’évaluation de la performance biomimétique d’une solution, d’un produit ou d’un scénario en analysant quantitativement et qualitativement la mise en œuvre de chaque principe de biomimétisme.

1.2. BiomiMETRIC, outil d’analyse

5L’outil BiomiMETRIC, utilisé dans le cadre de cet article, s’inscrit dans une démarche de conception biomimétique permettant d’évaluer la prise en compte des principes de biomimétisme dans un projet, un produit, un scénario ou un service analysé (Terrier et al., 2019). BiomiMETRIC a été développé par les auteurs du présent article en 2019. Il visait à bonifier la méthodologie de conception biomimétique, et surtout à faciliter la quantification de la performance biomimétique des solutions analysées, en couplant les principes de biomimétisme avec les méthodes quantitatives issues de l’analyse environnementale de cycle de vie (ACV). Ces principes de biomimétisme peuvent être opérationnalisés dans un projet selon plusieurs approches (circularité des matières, efficacité énergétique, réduction des impacts…). Méthodologiquement, la démarche d’analyse des scénarios, projets, produits, service avec BiomiMETRIC est réalisée en deux étapes constituées d’une approche qualitative suivie d’une analyse quantitative. L’ensemble des résultats obtenus permet de comparer les scénarios, les produits ou les services étudiés au regard de leur performance biomimétique afin de faciliter l’analyse et la prise de décision.

1.3. Approche qualitative

6Dans un premier temps, l’évaluation repose sur une analyse qualitative de chaque principe de biomimétisme basée sur une série de questions pondérées de 1 à 5 en fonction de leur importance dans le contexte de l’étude. Le traitement des questions révèle le niveau d’intégration de la philosophie du biomimétisme dans les scénarios, projets, produits ou services, et apporte une réflexion sur la mise en application du biomimétisme.

1.4. Approche quantitative

7Dans un second temps, l’évaluation de la performance biomimétique des produits ou des scénarios est conduite par couplage des méthodes quantitatives d’analyse des impacts issues de l’analyse de cycle de vie avec chacun des dix principes de biomimétisme. Les principes de biomimétisme sont évalués par une ou plusieurs méthodes d’impacts. L’association des méthodes d’impacts avec chacun des dix principes de biomimétisme (Benyus, 2011) est synthétisée au tableau 1. Les noms officiels des méthodes, bien souvent exprimés en anglais, sont conservés afin de faciliter l’identification et la reconnaissance des diverses méthodes et catégories d’impacts. Des logiciels d’analyse de cycle de vie comme Open LCA (OpenLCA, 2018) ou Simapro (PRé-Consultants, 2018), équipés de la base de données Ecoinvent (Frischknecht et al., 2007 ; Weidema et al., 2013) sont utilisés pour réaliser les analyses d’impacts et évaluer ainsi chaque principe de biomimétisme selon la méthode d’impact prescrite par BiomiMETRIC.

Tableau 1. Association des méthodes d’analyse d’impacts issues de l’analyse de cycle de vie avec les 10 principes de biomimétisme

    Méthode d'impact
Principes et dimensions biomimétiques Méthode Catégories d'impacts Information Unités
Efficacité et frugalité        
1 Utiliser les matériaux avec parcimonie ReCIPe 12 - Mineral resource scarcity Consommation de ressources minérales Kg Cu eq
2 Utiliser l'énergie efficacement Cumulative Energy Demand Quantité d'énergie utilisée Consommation d'énergie MJ eq
3 Ne pas épuiser les ressources Cumulative Exergy Demand Quantité totale d'exergie. Dégradation de la qualité de l'énergie utilisée Somme de l'exergie de toutes les ressources pour fournir un procédé ou un produit MJ eq
ReCIPe 1  - Fossil resource scarcity Consommation de ressources fossiles Kg pétrole eq
AWARE Available WAter REmaining : Quantité relative d'eau disponible restante par zone dans un bassin versant après que la demande (humains et écosystèmes) a été satisfaite Impact sur la disponibilité des ressources en eau Indice : plage comprise entre 0,1 et 100
4 S'approvisionner localement IPCC 2013 GWP 100a Émissions de GES Potentiel de réchauffement global des émissions dans l'atmosphère kg CO2 e
5 Optimiser le tout plutôt que maximiser chaque composant individuellement Questions spécifiques 5 questions évaluées et pondérées selon leur niveau d'intégration dans le procédé ou le produit Optimisation ou qualité selon les principes du développement durable Selon la pondération et l'évaluation de la question, une note comprise entre -2 et 2 est attribuée
Préservation et résilience        
6 Ne pas souiller son nid ReCIPe 1 - Climate changes Potentiel de réchauffement global des émissions dans l'atmosphère Kg CO2 eq
2 - Stratospheric ozone depletion Destruction de la couche d'ozone stratosphérique Kg CFC-11 eq
4 - Fine particulate matter formation PM 2.5 dans les émissions aériennes Kg PM2.5 eq
5 - Photochemical ozone formation Modification du taux de formation d'ozone en raison de la modification des émissions de précurseurs (NOx et COVNM) Kg Nox eq
7 Rester en équilibre dynamique avec la biosphère ReCIPe 6 - Terrestrial acidification Potentiel d'acidification Kg SO2 eq
7 - Freshwater eutrophication Émission de phosphore (P) Kg P dans l'eau douce
8 - Marine eutrophication Émission d'azote (N) Kg N dans l'eau de mer
9 - Ecotoxicity Terrestrial, Freshwater, Marine and Human carcinogenic or Human non-carcinogenic L'écotoxicité décrit la persistance dans l'environnement et l'accumulation dans la chaîne alimentaire humaine de produits toxiques Kg 1,4- dichlorobenzeen (1,4-DCB)
USEtox2 Human toxicity potential Estimation de l'augmentation de la morbidité dans la population humaine totale par unité de masse d'un contaminant émis Cas cumulés de maladies/kg de substance
Ecotoxicity potential Fraction des espèces potentiellement affectées PAF m3 kg-1
Circularité et systémique        
8 Utiliser les déchets comme ressources ReCIPe 11 - Land Use Quantité de terres transformées ou occupées pendant un certain temps m2*yr. crop eq
9 Se diversifier et coopérer Questions spécifiques '5 questions évaluées et pondérées selon leur niveau d'intégration dans le procédé ou le produit Mettre en place l'économie circulaire Selon la pondération et l'évaluation de la question, une note comprise entre -2 et 2 est attribuée
10 S'informer, partager l'information et implanter des boucles de rétroaction Questions spécifiques '5 questions évaluées et pondérées selon leur niveau d'intégration dans le procédé ou le produit Adopter une vision systémique Selon la pondération et l'évaluation de la question, une note comprise entre -2 et 2 est attribuée

8L’analyse qualitative ne présente pas une comparaison des scénarios, comme le fait l’approche quantitative, mais une évaluation globale de l’intégration des principes de biomimétisme dans la mise en œuvre des scénarios, ainsi que les forces et faiblesses globales de ces derniers sur les plans biomimétique et environnemental. L’approche quantitative peut révéler une performance réduite de certains scénarios au regard de quelques indicateurs, cependant l’intention de prise en compte des principes de biomimétisme, évaluée par les questions qualitatives n’en est pas pour autant absente.

2. Présentation des scénarios prospectifs de mobilité urbaine

9L’étude de la mobilité est réalisée par l’analyse de scénarios prospectifs, élaborés par les auteurs de l’article, basés sur les données de mobilité quotidienne à Montréal issues de l’enquête Origine Destination (OD) (ARTM, 2018 ; MTQ, 2019), des rapports proposés par l’autorité régionale de transport métropolitain (ARTM, 2019, 2020), et par la Ville de Montréal (Ville de Montréal, 2020). Un scénario correspond au « déroulement hypothétique d’un certain nombre de processus consécutifs à des données de départ […ou] à la description de l’état présent d’un système » (Lugan, 2006). Deux scénarios prospectifs sont comparés au scénario de référence (Statu quo) basé sur l’état actuel de la situation. Chaque scénario est constitué d’un regroupement de modes de transport qui représentent chacun une part modale des déplacements des travailleurs à l’heure de pointe du matin sur l’île de Montréal. Chaque part modale en transport, décrite dans l’enquête Origine-Destination et évaluée en pourcentage (%) des déplacements totaux, représente une fraction équivalente en pourcentage de l’unité fonctionnelle qui modélisera le trajet de base. Le concept d’unité fonctionnelle, présenté plus loin dans le texte, est issu du domaine de l’ACV et représente une base de comparaison pour les scénarios ou les produits. Par exemple, si dans le scénario A, l’automobile représente une part modale de 50 % des déplacements, alors la distance considérée pour le parcours en automobile dans le cadre de l’analyse du scénario est égale à 50 % de l’unité fonctionnelle fixée à 11 personne.km. (ARTM, 2018 ; MTQ, 2019). Dans ce scénario l’automobile sera donc utilisée pour un déplacement de 5,5 personne.km.

2.1. Unité fonctionnelle : base de comparaison des scénarios

10Les scénarios doivent permettre de réaliser le même service ou la même fonction de mobilité pour les usagers, car ils se posent en substitution les uns aux autres. L’évaluation de la performance biomimétique des scénarios est faite sur la base d’une unité commune équivalente au trajet d’une personne parcourant 11 km (ou 11 personne.km), distance correspondant à la moyenne d’un déplacement à l’heure de pointe à Montréal selon l’enquête OD (MTQ, 2019). Les scénarios de mobilité analysés dans cet article correspondent à différentes combinaisons de modes de transport visant à satisfaire les besoins en mobilité.

2.2. Scénarios prospectifs de mobilité

11Le scénario de référence (0 Statu quo) et les deux scénarios prospectifs (1 Transport collectif, 2 Résilience aléas), sont présentés ci-dessous :

2.2.1. Scénario 0 : Statu quo

12Ce scénario de référence est basé sur les résultats de l’enquête OD (MTQ, 2019) et représente les parts modales actuelles pour chaque mode de transport à Montréal. Ainsi, entre 5 heures et 9 heures le matin, un jour ouvrable de semaine, sur les 2 497 000 déplacements de ce créneau horaire, 68 % sont réalisés en automobile avec un taux de remplissage de 1,2 passager/auto, 22 % en transport collectif et 10 % en transport actif. La distance moyenne parcourue lors d’un déplacement est de 11 km. Le tableau 2 présente les paramètres de ce scénario modélisé dans un logiciel d’ACV, en utilisant les processus de transport de la base de données Ecoinvent (Frischknecht et Rebitzer, 2005).

Tableau 2. Paramètres de modélisation du scénario 0 Statu quo

Nom du processus dans la base de données Ecoinvent Qté Unité Description
Transport, passenger car, medium size, petrol, Euro 5 GLO. Market for| ut-off, s 6,23 Km 68 % de part modale pour l’auto
Unité fonctionnelle (UF) = 11 km
68 % de 11 km = 7,48 km
Taux de remplissage de 1,2 alors distance parcourue/personne = 6,23 km
Transport, regular bus GLO Market for| cut-off, s 1,21 Personne. Km Transport en commun : 22 % de part modale. Deux modes de transport en commun avec 11 % de part modale chacun. 11 % de 11 km = 1,21 km
Transport, tram GLO Market for| cut-off, s 1,21 Personne. Km
Transport, passenger bicycle GLO Market for| cut-off, s 1,10 Personne. Km Mobilité active : 10% de part modale. Sur 11 km parcourus par un usager 1,1 km est fait en mobilité active représentée ici par le vélo

2.2.3. Scénario 1 : Transport collectif

13Ce scénario prospectif est basé sur un transfert important des usagers de l’auto solo vers le transport en commun actuellement disponible ou prévu à moyen terme. La part modale de l’automobile serait de 40 %, celle du transport collectif de 48 %, et celle de la mobilité active de 12 %. Il est attendu (ARTM, 2020) que l’accroissement de la part modale du transport collectif permet de profiter des bénéfices économiques de ce mode de transport, sous la forme d’une réduction des dépenses des ménages en transport et en stationnement, d’une diminution de la congestion routière, de l’amélioration de la rapidité des déplacements et de la réduction des effets négatifs sur l’environnement. Le tableau 3 présente les paramètres de modélisation du scénario 1 Transport collectif.

Tableau 3. Paramètres de modélisation du scénario 1 : Transport collectif

Nom du processus dans la base de données Ecoinvent Qté Unité Description
Transport, passenger car, medium size, petrol, Euro5 GLO Market for| cut-off, s 3,67 km Part modale de l’auto passe de 68 % à 40 %
Unité fonctionnelle = 11 km
Taux de remplissage de 1,2
Distance parcourue en auto
40 % de 11 km/1,2 = 3,67 km
Transport, regular bus GLO. Market for| cut-off, s 2,64 Personne.km Transport en commun : 48 % de part modale
Transport, tram GLO. Market for| cut-off, s 2,64 Personne.km Deux modes de transport en commun avec 24 % de part modale chacun
24 % de 11 km = 2,64 km
Transport, passenger bicycle GLO Market for| cut-off, s 1,32 Personne.km Mobilité active : 12 % de part modale
Sur 11 km parcourus par un usager alors 1,32 km est fait en mobilité active représentée ici par le vélo

2.2.4. Scénario 2 : Résilience aléas

14Ce scénario propose une redéfinition des modes de transport en fonction d’aléas environnementaux (changements climatiques) et de mesures économiques (taxe sur le carbone, prix du carburant) qui limiteraient l’usage de l’auto, ou d’aléas sanitaires (épidémie) qui réduiraient l’usage du transport en commun. Dans ce contexte, le vélo se positionnerait alors comme une alternative pour de nombreux usagers (Héran, 2020). Ce scénario considère que le transport collectif assure 40 % de part modale et que l’automobile à moteur thermique a disparu (taxes, réglementations) de la ville au profit de véhicules électriques avec un taux de remplissage de 1,4 personne par auto, et occupant une part modale de 20 % des déplacements. La mobilité active incarnée par le vélo conventionnel représente 20 % des déplacements, et les vélos électriques également 20 % de part modale. Le tableau 4, présente les paramètres de modélisation du scénario 2 : Résilience aléas.

Tableau 4. Paramètres de modélisation du scénario 2 : Résilience aléas

Nom du processus dans la base de données Ecoinvent Qté Unité Description
Transport, regular bus GLO Market for| cut-off, s 2,20 Personne. km Transport en commun : 40 % de part modale. Deux modes de transport en commun avec 20 % de part modale chacun 20 % de 11 km = 2,2 km
Transport, tram GLO Market for| cut-off, s 2,20 Personne. km
Transport, passenger bicycle GLO Market for| cut-off, s 2,20 Personne. km Mobilité active : 20 % de part modale Sur 11 km parcourus par un usager, 2,2 km sont faits en mobilité active représentée ici par le vélo
Transport, passenger car, electric GLO Market for| cut-off, s 1,57 km 20 % de part modale pour les voitures électriques avec taux de remplissage de 1,4
Distance parcourue en auto 20 % de 11 km/1,4 = 1,57 km
Transport, passenger, electric bicycle GLO Market for| cut-off, s 2,20 km 20 % de part modale pour la mobilité novatrice résiliente incarnée par le vélo électrique 4 saisons
Distance parcourue à vélo électrique 20 % de 11 km = 2,2 km

3. Résultats de l’étude des scénarios de mobilité avec une approche biomimétique

15L’analyse de la performance biomimétique de chaque scénario, conduite avec BiomiMETRIC, est réalisée en deux étapes qualitative et quantitative présentées dans la méthodologie. Les scénarios prospectifs alternatifs présentés à la section 2.2 ont été modélisés avec le logiciel d’analyse de cycle de vie Simapro et la base de données Ecoinvent. Les méthodes d’évaluation des impacts ont été choisies conformément aux prescriptions de BiomiMETRIC afin d’évaluer quantitativement la performance des principes de biomimétisme.

3.1. Analyse qualitative : performance biomimétique globale des scénarios prospectifs en mobilité urbaine

16Dans une première analyse, l’intégration des principes de biomimétisme dans l’ensemble des scénarios, ou encore la prise en considération de ces principes, est évaluée avec les questions qualitatives tirées de BiomiMETRIC et associées à chaque principe. Une synthèse de l’ensemble des questions est présentée au tableau 5. Les questions seront évaluées puis pondérées dans BiomiMETRIC qui par la suite en établira la performance de mise en œuvre, avec une note comprise entre –2 et 2.

Tableau 5. Synthèse des questions qualitatives utilisées pour évaluer la prise en compte des principes de biomimétisme dans les scénarios de mobilité urbaine

Principes de biomimétisme Questions qualitatives Commentaires
1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie Une démarche d’écoconception est-elle suivie ? Oui, possible pour les véhicules ou équipements de transport. Une prise en compte des documents de déclaration environnementale de produit pourrait guider les choix
Un effort de réduction de la quantité de matériaux utilisés a-t-il été réalisé ? Très variable dans le secteur des infrastructures pour la mobilité selon les scénarios. En règle générale, les matériaux et les ressources naturelles sont surexploités
2 : Utiliser l'énergie avec efficacité Les énergies renouvelables sont-elles privilégiées ? Oui, l’électrification des transports est présente dans plusieurs scénarios. Dans le contexte du Québec, l’électricité est majoritairement issue de sources renouvelables. Des biocarburants de 2e génération sont utilisés dans les autobus
3 : Ne pas épuiser les ressources Les ressources renouvelables sont-elles privilégiées ? C’est un des objectifs des scénarios de mobilité durable. L’électricité hydroélectrique est une énergie renouvelable mise au service de la mobilité. Certains scénarios misent sur des solutions simples comme la mobilité active qui est moins consommatrices de ressources
4 : S'approvisionner localement L’approvisionnement local (moins de 300 km) est-il considéré et favorisé ? Les équipements de transport collectif présentent un fort contenu local. Ce n’est cependant pas le cas des vélos ou des automobiles. Les matériaux sont parfois fabriqués à l’échelle nationale, mais cela dépasse souvent le seuil de distance fixé à moins de 300 km compte tenu de la grandeur du territoire
5 : Optimiser l'ensemble versus maximiser chaque composant individuellement Réparation, reconditionnement, recyclage en fin de vie sont-ils possibles ? Longue durée de vie des équipements qui seront recyclés et démontés en fin de vie
La quantité de matières résiduelles est-elle réduite ? La réduction des déchets est considérée. Les matières sont gérées en conformité avec les lois environnementales
Le produit/la production intègre-t-il le respect de la capacité de support de l’environnement ? Les méthodes d’impact vont permettre de quantifier et de réduire les impacts. Cependant, les seuils ne sont pas toujours connus, sauf pour les changements climatiques
Le produit/la production est-t-il conçu afin de réduire les impacts sur l’environnement ? L’écoconception est de plus en plus répandue dans le domaine de la conception d’équipements de transport
Écolabel/déclaration environnementale de produits recherchés ? Pas d’écolabels pour les projets ou scénarios. Cependant, les équipements de transport peuvent faire l’objet d’une déclaration environnementale de produit ISO 14025 (ex : camion, train, autobus)
6 : Ne pas souiller son nid L’utilisation de matières dangereuses est-elle réduite et/ou encadrée en conformité avec les lois en règlements applicables ? La gestion des matières résiduelles dangereuses sera réalisée en conformité avec la loi sur la qualité de l’environnement du Québec par exemple
7 : Rester en équilibre avec la biosphère Les limites, seuils, capacités d’absorption environnementales sont-ils connus et considérées ? Très difficile de savoir si la capacité d’absorption des écosystèmes est respectée. Plus la solution est simple et moins les impacts générés sur l’environnement sont importants.
8 : Utiliser les déchets comme ressources Les extrants (rejets, matières résiduelles) d’une autre entreprise sont-ils utilisés dans une optique d’écologie industrielle ou d’économie circulaire ? Ce principe n’est pas facilement applicable dans le cas des scénarios de mobilité. Possibilité de mise en œuvre éventuelle au niveau des fabricants d’équipements de transport présents sur le territoire
9 : Se diversifier et coopérer Des outils d'économie de la fonctionnalité ou de la coopération sont-ils connus et utilisés ? Outils moins connus. Économie de la fonctionnalité pourrait avoir sa place au niveau de la mise en marché des véhicules
Le projet peut-il se positionner dans une niche non concurrente pour éviter la compétition ? Mobilités collective et active sont en compétition avec la mobilité personnelle, motorisée
Les parties prenantes ont-elles été identifiées et consultées durant le projet ? Un rapport conforme aux recommandations de Global Reporting initiative (GRI) peut être rédigé en tenant compte des parties prenantes, principe important en responsabilité sociale des organisations et ingénierie durable
L'approche systémique est-elle utilisée ? Les scénarios en mobilité sont systémiques et prospectifs
Les principes d'économie circulaire sont-ils connus et appliqués ? Ces principes sont au cœur même du biomimétisme et peuvent être appliqués dans le cas des scénarios
10 : S’informer et implanter des boucles de rétroaction L’information requise pour plus de durabilité est-elle diffusée et accessible ? La faiblesse en termes de durabilité des transports est connue et documentée
Des formations et évaluations sur la démarche biomimétique sont-elles proposées ? Démarche moins connue, mais il y a quelques exemples en transport (ex. train haute vitesse japonais Shinkansen). Le concept émerge peu à peu...
L’entreprise intègre-t-elle les informations sociales et environnementales dans sa prise de décision ? Mobilité inclusive : peu de prise en compte des personnes à mobilité réduite (aspect plus social). Les informations environnementales sont quant à elle mieux documentées
Une attention aux ressources rares et surexploitées a-t-elle été portée ? Réduction de la consommation de ressources fossiles, mais augmentation de la consommation d’autres ressources (lithium)
Les grands enjeux et solutions liés à la durabilité, aux inégalités sociales, sont-ils connus/partagés ? Connus, partagés, mais pas toujours appliqués

17Le tableau 6, tiré de BiomiMETRIC, présente un exemple de traitement des questions qualitatives appliquées au principe de biomimétisme 1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie. Les étapes de traitement des questions sont la pondération, l’évaluation et l’ajout de commentaires afin que BiomiMETRIC puisse calculer le niveau de prise en compte du principe étudié, et ce, pour l’ensemble des scénarios.

Tableau 6. Exemple de questions qualitatives pour le principe de biomimétisme : 1. Utiliser les matériaux avec parcimonie

Questions complémentaires Pondération Évaluation Commentaires Niveau de considération
1 Une démarche d’écoconception est-elle suivie ? 4 (++) Oui, possible pour les véhicules ou équipements de transport. Une prise en compte des documents de déclaration environnementale de produit pourrait guider les choix Conforter
Un effort de réduction de la quantité de matériaux utilisés a-t-il été réalisé ? 4 (0) Très variable dans le secteur des infrastructures pour la mobilité selon les scénarios. En règle générale, les matériaux et les ressources naturelles sont surexploités Améliorer

18Le même travail que pour le principe 1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie, est réalisé pour chacun des neuf autres principes de biomimétisme afin d’évaluer la performance des trois scénarios. La figure 1 présente, sur le graphique de secteurs (zone bleue au centre du graphique), une synthèse des résultats d’évaluation de la performance qualitative de chaque principe de biomimétisme sur une échelle comprise entre –2 et 2. Il apparaît que l’ensemble des scénarios de mobilité méritent une bonification au niveau de deux des principes de biomimétisme. Ainsi l’intégration du principe 7 : Rester en équilibre avec la biosphère (note de –1 sur une échelle allant de –2 à 2) est déficiente pour l’ensemble des scénarios. Ce principe est l’un des plus difficiles à évaluer sur le plan qualitatif, car il fait souvent référence aux limites environnementales (eutrophisation, perte de biodiversité) qui ne sont pas précisément connues, même s’il existe des propositions (Rockström et al., 2009). Compte tenu de ce manque de limites précises, il devient difficile d’évaluer la contribution d’un projet à leur dépassement. Cependant, les hautes technologies mobilisant ressources et matériaux aussi rares qu’exotiques ne convergent pas vers un respect de limites environnementales. Les low tech (Gorce-Moskovitz , 2020) sont développées avec une vision de durabilité, mobilisent des ressources locales en moins grandes quantités, et génèrent habituellement moins d’impact (Bihouix, 2014). Le matériel utilisé pour assurer la mobilité urbaine est de plus en plus évolué sur le plan technologique et mobilise beaucoup de matériaux rares et impactants sur le plan environnemental (batteries, électronique, aimants, terres rares, matériaux composites…). La question qualitative visant à révéler l’intégration du principe 7 : Rester en équilibre avec la biosphère invite à réfléchir sur ces enjeux. Le principe 8 : Utiliser les déchets comme ressources est également à améliorer dans son intégration au sein des scénarios évalués. Sa faible performance lors de l’évaluation qualitative grâce aux diverses questions pondérées (note de 0 sur une échelle de +2 à –2) démontre qu’il n’est pas implanté de manière optimum. Ce principe fait souvent référence à la mise en œuvre de pratiques en écologie industrielle, où les entreprises essayent de faire en sorte que les extrants des uns deviennent les intrants des autres. Cette approche pourrait être mise en œuvre au niveau du maillage et du développement de synergies entre les entreprises qui produisent des équipements de transport sur un même territoire. La performance des programmes de recyclage, de réutilisation ou de reconditionnement des équipements pourrait aussi être améliorée.

3.2. Analyse quantitative des scénarios selon chaque principe de biomimétisme

19Les principes de biomimétisme ont été regroupés selon trois grandes catégories A, B et C qui en résument chacune l’esprit. L’analyse d’un projet, d’un produit ou d’un scénario à la lumière de l’ensemble de ces catégories de principes renforce l’évaluation de la performance environnementale globale. Le croisement de ces multiples critères apporte une mesure plus complète des impacts pour faciliter la prise de décision dans une perspective de développement durable.

20La catégorie A présentée dans le tableau 7, dénommée Efficacité et frugalité (dans la consommation de ressources et d’énergie) regroupe les principes  1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie, 2 : Utiliser l’énergie avec efficacité, 3 : Ne pas épuiser les ressources, 4 : S’approvisionner localement, 5 : Optimiser l’ensemble plutôt que maximiser chaque composant. Ce cinquième principe sera exclusivement évalué qualitativement par un jeu de questions, étant donné qu’aucune méthode d’impact issues de l’ACV n’en permet la quantification. Le tableau 7 expose donc les résultats de l’analyse basée sur l’évaluation de la performance quantitative de chaque scénario avec les méthodes d’impact issues de l’analyse de cycle de vie (deuxième étape conduite dans BiomiMETRIC) pour les cinq principes de la catégorie A.

Tableau 7. Résultats quantitatifs des principes de la catégorie A : efficacité et frugalité

Objectif Méthode impact Catégorie impact Facteur caractérisation Unité Scénarios
Statu Quo Collectif Résilience Aléas
1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie
Évaluer consommation ressources minérales ReCipe [12] Mineral resource scarcity Surplus ore potential kg Cu eq 2,24E-02 1,43E-02 7,19E-03
2 : Utiliser l'énergie avec efficacité
Maximiser rendement systèmes conversion énergétique Cumul. Energy Demand (CED) Non renewable, fossil Upper heating value of resource MJ eq 32,90 24,70 11,30
3 : Ne pas épuiser les ressources
Évaluer dégradation qualité énergie utilisée Cumul. Exergy Demand (CExD) Non renew. fossil - MJ eq 33,30 24,90 11,30
Évaluer l'utilisation de l'eau AWARE Available Water Remaining Renew. water - m3 0,207 0,158 0,136
4 : S'approvisionner localement
Réduire Impact du transport en termes émissions de GES IPCC 2013 GWP 100a Climate change global warming potential (GWP) relative to CO2 kg CO2 eq 2,36 1,77 0,87
5 : Optimiser l'ensemble plutôt que maximiser chaque composant
Ce principe n’est évalué que par l’approche qualitative basée sur l’ensemble des questions, car aucune méthode d’impact n’est appropriée pour le quantifier

21Ce principe 1 : Utiliser les matériaux avec parcimonie, est évalué quantitativement par la catégorie d’impact Mineral resource scarcity tirée de la méthode ReCipe (Huijbregts et al., 2016). La comparaison des scénarios, met en évidence que le scénario 2 : Résilience aléas est le plus performant sur le plan de la consommation de matériaux avec 7,19 10.e-3 kg Cu eq. Les valeurs peuvent paraître très faibles en absolu pour un système de transport, mais il ne faut pas perdre de vue qu’elles correspondent à l’unité fonctionnelle du déplacement d’une personne sur une distance de 11 km.

22Principe 2 : Utiliser l’énergie avec efficacité. La comparaison des scénarios, sur une base exprimée en mégajoules, démontre que 2 : Résilience aléas est le plus performant sur le plan de la consommation d’énergie, surtout pour la catégorie relative à l’utilisation des énergies fossiles non renouvelables où ce scénario affiche une consommation de 11,30 MJ eq contre 32,90 MJ eq pour le 0 : Statu quo. La méthode d’impacts Cumul Energy Demand évalue l’énergie (MJ) mobilisée tout au long d’un processus ou d’une activité. Le résultat de cette analyse est présenté pour chaque scénario dans le tableau 7.

23Principe 3 : Ne pas épuiser les ressources. La comparaison des scénarios, permet de mettre en évidence que 2 : Résilience aléas est encore le plus performant sur le plan de la consommation d’eau avec 0,136 m3, contre 0,207 m3 pour 0 : Statu quo, soit une réduction d’environ 35 %. 2 : Résilience aléas présente les meilleures performances globales au niveau de l’analyse exergétique liée à l’usage d’une quantité réduite de carburants fossiles. Les deux indicateurs d’épuisement des ressources retenus pour évaluer ce principe sont l’exergie (Méthode Cumulative Exergy Demand) exprimée en MJ, qui quantifie la dégradation de la qualité de l’énergie ainsi que le volume d’eau utilisé en m3 (Méthode d’impacts Aware). Le tableau 7 expose les principaux résultats pour chaque scénario.

24Principe 4 : S’approvisionner localement. Ce principe est évalué quantitativement par la méthode IPCC qui ne contient qu’une seule catégorie d’impacts liée aux changements climatiques et exprimée en kg CO2 eq. La comparaison des scénarios, réalisée sur la base de cet indicateur démontre que 2 : Résilience aléas est le scénario le plus performant avec 0,87 kg CO2 eq, contre 2,36 kg CO2 eq pour le 0 : Statu quo, soit une réduction de 63 % tel que présenté dans le tableau 7.

25Les résultats quantitatifs de la catégorie B : Préservation et résilience des écosystèmes, qui regroupe les principes 6 : Ne pas souiller son nid et 7 : Rester en équilibre avec la biosphère, sont présentés dans le tableau 8.

Tableau 8. Résultats quantitatifs des principes de la catégorie B, Préservation et résilience

Objectif Méthode impact Catégorie impact Facteur caractérisation Unité Scénarios
Statu Quo Collectif Résilience Aléas
6 : Ne pas souiller son nid
Éviter génération polluants ReCipe [4] Fine particulate matter formation Fraction of PM2.5 kg/an PM2.5 eq 2,7E-03 2,4E-03 2,0E-03
7 : Rester en équilibre avec la biosphère
Ne pas dégrader la capacité de support de la biosphère ReCipe [6] Terrestrial acidification Acidif. Potential kg/an SO2 eq 6,09E-03 4,22E-03 3,99E-03
[7] Fresh water eutrophic. Emission P (phosphore) kg/an P.eq dans l’eau douce 4,0E-04 3,4E-04 4,2E-04
[8] Marine eutrophic. Emission N (nitrogen) containing nutrients kg/an N. eq dans le milieu marin 4,0E-05 3,0E-05 3,0E-05
Évaluer Impacts santé humaine USEtox2 Human toxicity, Cancer Estimated increase in morbidity the total human population per unit mass of a contaminant emitted Cumul des maladies/kg 3,62E-10 3,64E-10 3,18E-10

26Principe 6 : Ne pas souiller son nid. Ce principe est évalué quantitativement par des catégories d’impacts de la méthode ReCIpe. Les contaminants liés à la qualité de l’air tels que particules fines, le trou dans la couche d’ozone et les précurseurs de smog constituent les indicateurs d’évaluation de la performance. 2 : Résilience aléas est encore le plus performant en termes d’émissions de particules fines exprimées en PM 2.5 (particules de 2,5 microns) avec une réduction de 26 % des émissions par rapport au 0 : Statu quo. Le tableau 8 expose ces résultats.

27Principe 7 : Rester en équilibre avec la biosphère. Ce principe est évalué par neuf catégories d’impacts issues des méthodes ReCIpe et USEtox2. Ce sont principalement des indicateurs visant à évaluer l’acidification ou à la modification du cycle de l’azote et du phosphore qui sont à la base de l’eutrophisation aquatique. La mise en œuvre de ce principe est évaluée entre autres avec la méthode ReCIPe (Huijbregts et al., 2016) dont les facteurs de caractérisation quantifient les émissions de substances comme l’azote et le phosphore qui contribuent à l’eutrophisation du milieu. Cet enjeu a déjà bien été analysé dans la littérature se consacrant à l’évaluation des limites biogéochimiques de la planète et aux impacts sur les écosystèmes (Rockström et al., 2009). L’analyse de ce principe est également réalisée avec la méthode USEtox2 qui évalue les effets cancérigènes ainsi que la toxicité humaine. Le scénario 2 : Résilience aléas présente une performance intéressante sur le plan de la toxicité humaine et des effets cancérigènes avec une réduction de 12 % par rapport au 0 : Statu quo dans cette catégorie d’impacts. Le tableau 8 expose les principaux résultats. Enfin, le tableau 9 présente les résultats quantitatifs de la catégorie C, Circularité et systémique, qui regroupe les principes 8 : Utiliser les déchets comme ressources, 9 : Se diversifier et coopérer et 10 : S’informer et implanter des boucles de rétroaction. Tous ces principes sont évalués qualitativement par un jeu de questions, mais seul le principe 8 est quantifiable par des méthodes d’impact issues de l’ACV.

Tableau 9. Résultats quantitatifs des principes de la catégorie C, Circularité et systémique

Objectif Méthode impact Catégorie impact Facteur caractérisation Unité Scénarios
Statu Quo Collectif Résilience Aléas
8 : Utiliser les déchets comme ressources
Logique d’économie circulaire ReCipe [11] Land use Amount of land transformed or occupied for a certain time m2. an 5,61E-02 4,32E-02 2,54E-02
9 : Se diversifier et coopérer
Ce principe n’est évalué que par l’approche qualitative basée sur l’ensemble des questions, car aucune méthode d’impact n’est appropriée pour le quantifier
10 : S’informer et implanter des boucles de rétroaction
Ce principe n’est évalué que par l’approche qualitative basée sur l’ensemble des questions, car aucune méthode d’impact n’est appropriée pour le quantifier

28Principe 8 : Utiliser les déchets comme ressources. Ce principe est évalué par la catégorie d’impact « Land Use » tirée de la méthode ReCipe, et qui est à l’image de l’empreinte écologique. Une fois de plus, le scénario 2 : Résilience aléas est le moins impactant en termes d’occupation des sols (indicateur choisi pour évaluer le bouclage des flux dans une logique d’économie circulaire). La réduction d’empreinte au sol est de 55 % pour 2 : Résilience aléas par rapport à 0 : Statu quo. Le tableau 9 expose ces résultats pour chaque scénario.

3.3. Synthèse des résultats

29Une représentation synthétique de l’évaluation qualitative et quantitative des scénarios à l’aune des 10 principes de biomimétisme est visible sur la figure 1. La performance de chaque scénario est exposée sur les divers axes du graphique. Pour représenter graphiquement les résultats quantitatifs sur la figure 1, les valeurs numériques calculées par chaque méthode d’impact issues de l’ACV et associées à chaque principe ont été transformées en pourcentage ( %) de la valeur du scénario de référence. Ainsi la valeur calculée pour le scénario de référence (0 : Statu quo) représente 100 % de l’impact possible (Points et courbe bleus). Pour le même principe de biomimétisme, la valeur obtenue pour chaque scénario alternatif de mobilité urbaine est calculée en pourcentage, et présentée sur le graphique déterminant ainsi une enveloppe couverte par le scénario en question. Le scénario le plus performant d’un point de vue biomimétique est celui présentant la plus petite surface, la plus proche du centre du graphique. Certains principes de biomimétisme sont très difficiles ou simplement impossibles à quantifier avec les méthodes issues de l’ACV. Le principe 9 : Se diversifier et coopérer, en est un bon exemple. Ces principes sont donc évalués qualitativement dans BiomiMETRIC en fonction des réponses aux questions qui précisent la portée du principe, et qui le traduisent quantitativement, grâce au système de pondération et d’évaluation présenté. Les principes 5, 9 et 10 ne sont donc évalués que qualitativement, d’où l’absence de résultats sur les axes de performance quantitative.

Figure 1. Synthèse de performances biomimétiques qualitative et quantitative des scénarios de mobilité pour chaque principe de biomimétisme

Figure 1. Synthèse de performances biomimétiques qualitative et quantitative des scénarios de mobilité pour chaque principe de biomimétisme

30Les deux scénarios alternatifs sont plus performants que le scénario 0 Statu quo, et ce pour l’ensemble des principes de biomimétisme. Le scénario 2 Résilience aléas apporte une réduction des impacts de 59 % en moyenne pour l’ensemble des principes de biomimétisme, alors que le scénario 1 Transport collectif présente un gain moyen de 27 % par rapport au scénario 0 Statu quo toutes catégories de principes confondues. Le scénario 2 Résilience aléas, misant sur la mobilité collective, la mobilité active et l’électrification des transports, se présente comme une alternative intéressante qui sera maintenant comparée plus en détail avec le scénario Statu quo afin de mesurer les réductions d’impacts évaluées selon les principes de biomimétisme quantifiés dans BiomiMETRIC. Sur le plan de l’utilisation de matériaux par exemple, le scénario Résilience aléas présente un impact plus faible que le Statu quo avec respectivement 0,00719 et 0,0224 kg cuivre eq. Cet indicateur utilisé en ACV pour l’évaluation de la raréfaction des ressources indique la quantité de minerai à extraire pour obtenir un kilogramme de cuivre, considéré comme ressource de référence. Plus la ressource devient rare et faiblement concentrée, plus il faut creuser la terre et extraire du minerai pour obtenir 1 kg de cuivre. Afin de comparer les valeurs entre elles, les deux dernières colonnes du tableau 10 présentent la contribution (%), des impacts de chaque scénario par rapport à l’impact total de la catégorie. Si les deux scénarios d’organisation de la mobilité opéraient en même temps, Statu quo représenterait 76 % des impacts au niveau de la consommation de ressource alors que Résilience aléas ne serait crédité que de 24 %.

Tableau 10. Exemple de résultats pour l’évaluation du principe Utiliser les matériaux avec parcimonie. Méthode ReCipe- Mineral ressource Scarcity- kg Cu eq

Principe Méthode d'impact Catégorie d'impact Unité Statu Quo Transport Résilience Aléas Statu Quo % du total Résilience Aléas en % du total
1 -Utiliser les matériaux avec parcimonie ReCipe 12 – Mineral ressource scarcity Kg Copper (Cu) equivalents 2,24E-02 7,19E-03 76 % 24 %

31Le tableau de bord des résultats quantitatifs, présenté à la figure 2 expose graphiquement l’impact de chaque scénario comparé (0 Statu quo – 2 Résilience aléas) par rapport à l’impact total pour chaque principe. Par exemple, dans le cadran 1 du tableau de bord des résultats quantitatifs, intitulé « Consommation de matériaux », le scénario 2 Résilience aléas (en rouge) représente 24,3 % de la somme des impacts totaux exprimés en kg de Cu eq, alors que le scénario 0 Statu quo (en bleu) compte pour 75,7 % des impacts comme cela avait été présenté au tableau 10. Le tableau de bord de la figure 2 expose de manière visuelle que le scénario 2 Résilience aléas est plus performant que 0 Statu quo selon les principes de biomimétisme, car la section du disque colorée en rouge (Impact attribuable à Résilience aléas) est toujours plus faible que la section bleue (Impact du Statu quo).

Figure 2. Tableau de bord des résultats quantitatifs pour les scénarios 2 Résilience aléas et 0 Statu quo, donnés par BiomiMETRIC pour chaque principe de biomimétisme quantifié

Figure 2. Tableau de bord des résultats quantitatifs pour les scénarios 2 Résilience aléas et 0 Statu quo, donnés par BiomiMETRIC pour chaque principe de biomimétisme quantifié

4. Discussion sur l’approche biomimétique pour l’aide à la prise de décision

32Le regard biomimétique pour l’analyse de scénario d’un service de mobilité sur le territoire de l’île de Montréal a permis d’éclairer la prise de décision. L’approche biomimétique et ses principes inspirés des écosystèmes, peuvent apporter un nouveau filtre d’analyse applicable à des sujets aussi diversifiés que la conception d’objets ou l’étude de scénarios d’aménagement du territoire dans une perspective de développement durable. L’analyse quantitative offerte par BiomiMETRIC consiste à mobiliser des méthodes d’évaluation des impacts ainsi que des processus disponibles dans des bases de données comme Ecoinvent utilisées en ACV. Les résultats obtenus sont grandement influencés par plusieurs facteurs comme :
- la disponibilité et la représentativité des processus sélectionnés pour modéliser le scénario étudié ; la base Ecoinvent ne contient pas tous les processus possibles (énergie, matériaux, véhicules…) pour toutes les régions du monde ;
- l’ancrage géographique du processus sélectionné pour modéliser le scénario étudié ; un même objet ou matériau peut ne pas avoir les mêmes impacts selon le réseau énergétique utilisé pour le mettre en œuvre. Par exemple, le processus « Transport, regular bus GLO. Market for| cut-off, s » est utilisé pour modéliser le transport en commun assuré par autobus sur l’île de Montréal dans le cadre du scénario numéro 1 Transport collectif. Le code géographique Ecoinvent « GLO » du processus indique que les données sont applicables à l’échelle mondiale et qu’elles ne sont donc pas spécifiques à un pays ou à une région donnée. La modélisation basée sur ce processus est acceptable mais ne représente pas exactement le transport en commun en bus à Montréal en 2023, qui n’est pas disponible dans la base Ecoinvent.

33En complément des analyses quantitatives, BiomiMETRIC propose une analyse qualitative des scénarios basée sur un ensemble de questions qui permettent d’évaluer l’intégration des principes de biomimétisme, avec une emphase portée sur ceux non évalués par les méthodes quantitatives, soit les principes 5 : Optimiser l’ensemble versus Maximiser chaque composant, 9 : Se diversifier et coopérer, et 10 : S’informer et implanter des boucles de rétroaction. Les questions qualitatives évaluées dans BiomiMETRIC ont permis de montrer que peu importe le scénario de mobilité envisagé, l’intégration de certains principes mériterait d’être bonifiée. Ainsi les principes 7 : Rester en équilibre avec la biosphère, et 8 : Utiliser les déchets comme ressources, demeurent les moins bien intégrés dans l’ensemble des scénarios et méritent une action corrective afin d’augmenter la performance environnementale globale dans une perspective de développement durable. Ces résultats sont obtenus par pondération (de 1 à 5) et évaluation (de – – à + +) des questions par l’utilisateur de BiomiMETRIC. Cette approche présente plus de subjectivité que le volet quantitatif basé sur l’utilisation de méthodes d’impacts issues de l’ACV. Cependant, considérant que l’utilisateur de BiomiMETRIC cherche à être guidé vers le choix le plus performant au plan biomimétique, il serait surprenant que ce dernier biaise les résultats, avec une pondération et une évaluation des questions non adaptée. Pour limiter les biais, il est conseillé que la partie évaluation et pondération du volet qualitatif de BiomiMETRIC soit réalisée en collégialité au sein d’une équipe multidisciplinaire ou chacun peut apporter ses valeurs afin d’alimenter une discussion collégiale. L’analyse globale de l’ensemble des résultats a démontré que les scénarios prospectifs, alternatifs au scénario 0 Statu quo sont plus performants en termes de biomimétisme. Le scénario 2 Résilience aléas, présente des impacts environnementaux plus faibles que 0 Statu quo au niveau de la consommation de matériaux, de la demande en énergie, de la dégradation de la qualité de l’énergie, de la consommation de ressources fossiles, de la consommation d’eau, des émissions de GES, du cumul de substances toxiques, de l’acidification et eutrophisation du milieu aquatique ainsi que de l’occupation du sol. Cette performance élevée sur le plan biomimétique est visuellement appréciable dans le tableau de bord des résultats présenté à la figure 2. Ce scénario constituerait donc une approche intéressante vers laquelle il faudrait tendre pour le déploiement d’un système de mobilité urbaine.

34Bien que seulement trois scénarios aient été présentés dans cet article, initialement six scénarios ont été comparés, dont un scénario Low Tech et un scénario Transport actif et télétravail. La présentation des résultats de tous les scénarios ne pouvait entrer dans le format d’un article, et nous avons retenu trois propositions qui permettent de présenter la méthode d’analyse de la performance biomimétique d’un projet avec l’outil BiomiMETRIC. Le graphique Radar, présenté à la figure 1, facilite la sélection du scénario optimal lorsqu’aucune alternative ne ressort gagnante selon tous les principes de biomimétisme, ou selon les critères qui pourraient être privilégiés par les pouvoirs publics. Dans le cadre de cet article, le scénarios 2 Résilience aléas surpasse le scénario 0 Statu quo dans toutes les dimensions de l’analyse, mais ce n’est pas toujours le cas pour l’ensemble des scénarios analysés tout au long de notre étude.

Conclusion et ouverture

35Cet article présente une nouvelle approche basée sur le biomimétisme pour l’analyse de projets, produits ou scénarios afin de faciliter la prise de décision dans une perspective de développement durable. En effet, la conception biomimétique fondée sur les aspects fonctionnels du produit lors du processus de design, vise à imiter les fonctions mises en œuvre par le vivant. De plus, une fois la solution développée, il est primordial d’évaluer la performance de cette dernière à l’aune des dix principes de biomimétisme qui se retrouvent au sein des écosystèmes durables et du monde du vivant. Les scénarios analysés dans cet article représentent des fonctions de mobilité visant à assurer une offre de service sur un territoire, et afin d’en évaluer la performance environnementale avec un regard novateur, l’approche biomimétique a donc été retenue. L’outil d’assistance BiomiMETRIC, utilisé pour la comparaison de trois scénarios en mobilité urbaine, quantifie les principes de biomimétisme grâce aux méthodes d’évaluation d’impacts issues de l’analyse de cycle de vie et facilite la mise en œuvre de l’approche de conception biomimétique. Les principaux résultats tant qualitatifs que quantitatifs ont permis de comparer les scénarios prospectifs et de démontrer que l’outil BiomiMETRIC facilite l’analyse biomimétique et la prise de décision pour sélectionner le scénario de mobilité qui se démarque en termes de performance biomimétique globale, et donc de performance environnementale plus élevée. Ces résultats apportent un nouveau filtre de lecture dans une perspective de développement durable, et ce, dans de nombreux domaines comme l’aménagement du territoire ou la mobilité. La contribution de l’approche biomimétique dans un contexte décisionnel réside dans le fait que la démarche repose sur la prise en compte d’un modèle, et de principes retrouvés au cœur des écosystèmes et du vivant, issu de 3,8 milliards d’années d’évolution et de sélection naturelle n’ayant retenu que les solutions optimales sous contraintes environnementales. Cette adaptation du vivant sur une si longue période démontre que la nature demeure un modèle inspirant dans notre recherche de solutions écologiques et résilientes. Dans une ère de transition environnementale, le biomimétisme invite les chercheurs et les professionnels comme les ingénieurs, designers, urbanistes, architectes à modifier leur regard sur l’environnement, et à ne plus simplement le considérer comme un unique pourvoyeur de ressources, mais à l’envisager comme une source d’inspiration, formidable bibliothèque d’innovations durables basées sur des principes de sobriété, de circularité, d’efficacité et de minimisation des impacts. Le vivant constitue donc un exemple reconnu de soutenabilité que l’approche biomimétique invite à imiter (Kamili, 2019). Cependant, pour analyser toutes les dimensions de la durabilité de solutions ou de scénarios, et ce, peu importe le domaine d’application, il serait nécessaire d’évaluer, en plus de la dimension environnementale et biomimétique, les performances économiques et sociales qui dépassent le cadre de cet article. Le biomimétisme offre, malgré tout, des pistes de réflexion avec des modèles inspirants à suivre et cette approche constitue l’une des boîtes à outils de la prochaine révolution industrielle (Durand et al., 2012). La conception biomimétique ne doit jamais s’ériger en dogme, mais plutôt se présenter comme une démarche complémentaire à celles déjà disponibles pour innover, faciliter la prise de décision et viser une réduction des impacts environnementaux négatifs des produits et processus dans de multiples domaines.

Haut de page

Bibliographie

Ouvrages et articles

Arnsperger C., Bourg D., 2016, « Vers une économie authentiquement circulaire », Revue de l’OFCE, vol. 1, p. 91-125, https://doi.org/10.3917/reof.145.0091.

Benyus J.-M., 2011, Biomimétisme – Quand la nature inspire des innovations durables, Paris, Rue de l’Échiquier, coll. « Initial(e)s DD ».

Bibard E., 2012, Application d’un algorithme biomimétique pour la gestion d’une flotte de véhicules dédiés à une mobilité individuelle en milieu urbain, mémoire de maîtrise, École de technologie supérieure, Montréal.

Bihouix P., 2014, L’âge des low tech. Vers une civilisation techniquement soutenable, Paris, Seuil.

Frischknecht R., Rebitzer G., 2005, « The ecoinvent database system : a comprehensive web-based LCA database », Journal of Cleaner Production, vol. 13, p. 1337-1343.

Gorce-Moskovitz A., 2020, Low-tech & mobilités du quotidien. Peut-il y avoir un intérêt, pour la transition écologique et solidaire, à développer les low-tech dans le champ de la mobilité du quotidien en France ?, Rapport d’expertixe, Sciences politiques Rennes.

Héran F., 2020, « Le vélo, ce mode de déplacement super résilient », https://theconversation.com/le-velo-ce-mode-de-deplacement-super-resilient-138039, consulté le 12/01/2023.

Huijbregts M., Steinmann Z., Elshout P., Stam G., Verones F., Vieira M., Hollander A., Zijp M., Van Zelm R., 2016, « ReCiPe 2016 : A harmonized life cycle impact assessment method at midpoint and endpoint level », International Journal of Life Cycle Assessment, vol. 22, p. 138-147.

Kamili L., 2019, « Biomimétisme et bio-inspiration : nouvelles techniques, nouvelles éthiques ? », Techniques & Culture. Revue semestrielle d’anthropologie des techniques.

Lugan J.-C., 2006, Lexique de systémique et de prospective.

Maiorano M., 2013, Approche biomimétique dans la conception d’un réseau de transport : application à un système de transport cybernétique, mémoire de maîtrise, École de technologie supérieure, Montréal.

Pawlyn M., 2019, Biomimétisme & architecture, Paris, Rue de l’Échiquier, coll. » Initial(e)s DD ».

Rockström J., Steffen W., Noone K., Persson Å., Chapin III F. S., Lambin E. F., Lenton T. M., Scheffer M., Folke C., Schellnhuber H. J, 2009, « A safe operating space for humanity », Nature, vol. 461, p. 472.

Tero A., Takagi S., Saigusa T., Ito K., Bebber D. P., Fricker M. D., Yumiki K., Kobayashi R., Nakagaki T., 2010, « Rules for biologically inspired adaptive network design », Science, vol. 327 (5964), p. 439-442.

Terrier P., Glaus M., Raufflet E., 2017, « Biomimétisme : outils pour une démarche éco-innovante en ingénierie ». VertigO – la revue électronique en sciences de l’environnement, Débats et Perspectives, https://doi.org/10.4000/vertigo.17914, consulté le 05/10/2023.

Terrier P., Glaus M., Raufflet E., 2019, « BiomiMETRIC Assistance Tool : A Quantitative Performance Tool for Biomimetic Design » Biomimetics, vol. 4, n° 3, p. 49.

Vincent J. F. V., Bogatyreva O. A., Bogatyrev N. R., Bowyer A., Pahl A. K., 2006, « Biomimetics : Its practice and theory », Journal of the Royal Society Interface, vol. 3, n° 9, p. 471-482.

Wanieck K., Fayemi P.-E., Maranzana N., Jacobs S., 2017, « Biomimetics and its tools », Bioinspired, Biomimetic and Nanobiomaterials, vol. 6, n° 2, p. 53-66.

Sites institutionnels

ARTM, 2018, Autorité régionale de transport métropolitain-Enquête Origine-Destination, https://www.artm.quebec/enqueteod/, consulté le 23/03/2022.

ARTM, 2019, Autorité régionale de transport métropolitain: Parlons mobilité.

ARTM, 2020, Plan de relance économique du Québec-Proposition d’actions priorisées en transport collectif dans la région métropolitaine de Montréal, https://www.artm.quebec/wp-content/uploads/2020/05/RP_Plan-relance-economique_Proposition_actions_prioris%C3%A9es_2020-05-01-1.pdf, consulté le 12/05/2021.

Biomimicry institut, 2015a, Ask Nature Data Base, https://asknature.org, consulté le 10/12/2022.

Biomimicry Institut, 2015b, Nature’s unifying patterns, http://biotoolbox.wpengine.com/wp-content/uploads/2015/04/NUPs-Examples-PDF.pdf, consulté le 19/12/2022.

Durand H., Larrieu C., Hubert C., 2012, Étude sur la contribution du biomimétisme à la transition vers une économie verte en France: État des lieux, potentiel, leviers, Commissariat général au développement durable, https://temis.documentation.developpement-durable.gouv.fr/document.html?id=Temis-0077284, consulté le 05/10/2023.

Frischknecht R., Jungbluth N., Althaus H.-J., Hischier R., Doka G., Bauer C., Dones R., Nemecek T., Hellweg S., Humbert S., 2007, Implementation of life cycle impact assessment methods. Data v2.0, Ecoinvent, report n° 3.

ISO, 2015, ISO 18458-Biomimétique – Terminologie, concepts et méthodologie, https://www.iso.org/fr/standard/62500.html, consulté le 12/10/2022.

Ministère des Transports du Québec, 2019, Enquête OD 2017: La mobilité des personnes dans la région de Québec-Lévis, https://www.transports.gouv.qc.ca/fr/ministere/Planification-transports/enquetes-origine-destination/quebec/2017/Documents/EOD17_faits_saillants_VF.pdf, consulté le 31/03/2021.

OpenLCA, 2018, Open source and free software for Sustainability and Life cycle analysis, http://www.openlca.org, consulté le 11/10/2020.

PRé-Consultants, 2018, SimaPro database manual methods library, https://simapro.com/wp-content/uploads/2022/07/DatabaseManualMethods.pdf, consulté le 05/09/2022.

Ville de Montréal., 2020, Réseau express vélo (REV)1, https://montreal.ca/articles/le-rev-un-reseau-express-velo-4666, consulté le 19/12/2022.

Weidema B. P., Bauer C., Hischier R., Mutel C., Nemecek T., Reinhard J., Vadenbo C., Wernet G., 2013, Overview and methodology: Data quality guideline for the ecoinvent database version 3, Ecoinvent Report, St. Gallen, The ecoinvent Centre.

Haut de page

Table des illustrations

Titre Figure 1. Synthèse de performances biomimétiques qualitative et quantitative des scénarios de mobilité pour chaque principe de biomimétisme
URL http://journals.openedition.org/developpementdurable/docannexe/image/22989/img-1.png
Fichier image/png, 2,3M
Titre Figure 2. Tableau de bord des résultats quantitatifs pour les scénarios 2 Résilience aléas et 0 Statu quo, donnés par BiomiMETRIC pour chaque principe de biomimétisme quantifié
URL http://journals.openedition.org/developpementdurable/docannexe/image/22989/img-2.png
Fichier image/png, 89k
Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Philippe Terrier, Mathias Glaus et Emmanuel Raufflet, « Apport de l’analyse biomimétique à l’évaluation comparée de scénarios prospectifs en mobilité urbaine »Développement durable et territoires [En ligne], Vol. 14, n°2 | Octobre 2023, mis en ligne le 07 novembre 2023, consulté le 10 décembre 2023. URL : http://journals.openedition.org/developpementdurable/22989

Haut de page

Auteurs

Philippe Terrier

Philippe Terrier est responsable du Laboratoire d’ingénierie pour le développement durable. Professeur enseignant, École de technologie supérieure, Département des enseignements généraux
Philippe.terrier@etsmtl.ca

Articles du même auteur

Mathias Glaus

Mathias Glaus est cotitulaire du Réseau de recherche en économie circulaire du Québec. Professeur, École de technologie supérieure, Département de Génie de la construction
Mathias.glaus@etsmtl.ca

Emmanuel Raufflet

Emmanuel Raufflet est codirecteur du Pôle e3c HEC Montréal et cotitulaire du Réseau de recherche en économie circulaire du Québec. Professeur, HEC Montréal, Département de management
Emmanuel.Raufflet@hec.ca

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

Haut de page
Search OpenEdition Search

You will be redirected to OpenEdition Search