1L’Accord de Paris impose aux États signataires de contenir « l’élévation de la température moyenne de la planète nettement en dessous de 2 °C par rapport aux niveaux préindustriels » (UNFCCC, 2015). Cet engagement implique un changement profond des modes de production et de consommation (IPCC, 2021). Relever ces défis nécessite des collaborations multiparties prenantes (Bodiguel, 2020), notamment avec les acteurs du secteur numérique. Les technologies génériques (Bresnahan, 2010) que ces derniers développent sont en effet utilisées par la plupart des acteurs et des secteurs socioéconomiques. Ces technologies sont donc particulièrement concernées par les grands défis transformationnels que l’humanité doit relever (Hilty et Aebischer, 2015).
- 1 Selon l’Insee, les TIC regroupent les secteurs producteurs et distributeurs de TIC, mais aussi les (...)
2Les technologies de l’information et de la communication (TIC)1 sont parfois présentées comme vectrices de réduction d’impacts environnementaux (GeSI, 2015), par les effets d’abattement qu’elles permettent via la dématérialisation – comme dans le cas du passage de la musique physique au streaming (Weber et al., 2010) –, l’optimisation – comme dans le domaine du smart transport (Ericsson et al., 2006) –, ou l’information – comme dans le cas du pilotage de la consommation énergétique individuelle via les compteurs intelligents (Malmodin et Coroamă, 2016). En contrepartie, les impacts environnementaux directs du numérique restent importants (ADEME/ARCEP, 2022; Bordage et al., 2021; Desbois et al., 2010). Pour pleinement contribuer à la transition écologique, le secteur doit donc maîtriser ses propres impacts. En ce qui concerne les gaz à effet de serre, on estime généralement entre 2,1 et 3,9 % les émissions directement imputables au secteur du numérique en 2020 (Freitag et al., 2021). Ces chiffres suscitent toutefois une controverse, tant au sujet du périmètre d’étude que des méthodologies adoptées (Roussilhe, 2021). D’autres impacts environnementaux existent et sont ignorés, comme le potentiel de déplétion de ressources abiotiques – c.-à-d. l’utilisation de ressources naturelles ne provenant pas du vivant, comme les métaux –, l’amplification du stress hydrique – c.-à-d. lorsque la demande surpasse la disponibilité d’eau dans une région donnée –, ou la génération de déchets dangereux (Gossart, 2009). Enfin, la capacité des TIC à transformer de manière diffuse les processus de production et de consommation entraîne le développement de nouveaux usages avec leur lot d’impacts environnementaux. On parle alors d’effets indirects. Leur prise en compte est aujourd’hui très limitée, en particulier à l’échelle des organisations productrices de produits et de services numériques.
3On remarque un récent intérêt du secteur du numérique pour la prise en compte de ses impacts environnementaux, accéléré en France par des travaux de vulgarisation produits par le monde professionnel (GreenIT.fr2), des think tank (Shift Project3) ou encore des acteurs académiques (Groupe de recherche CNRS EcoInfo4). On constate dans son sillage un changement dans le positionnement des entreprises du numérique qui, d’abord réticentes à la construction de normes, souhaitent désormais mettre en œuvre des instruments d’évaluation de leurs propres impacts sur la base du volontariat (Flipo, 2021). Il s’agit, pour les parties prenantes, de quantifier des impacts environnementaux à partir de l’ensemble des flux matériels et énergétiques nécessaires à la mise en œuvre du service ou du produit étudié. Ces objets (flux physiques et impacts environnementaux) appartiennent au monde physique et sont décrits au moyen d’unités apparemment physiques. À ce titre, les Instruments d’Évaluation des Impacts Environnementaux du Numérique (IEIEN) sont généralement construits, présentés et utilisés comme des instruments de mesure physique, au même titre qu’un wattmètre mesure la puissance électrique.
4Pourtant, bien qu’ils concernent des objets issus du monde physique, les résultats produits par les IEIEN sont bien souvent une combinaison de modélisations de mécanismes physiques et de mécanismes socioéconomiques (Brander, 2019), avec des aspects plus subjectifs allant jusqu’au système de valeurs (Hofstetter et al., 2000). Cette subjectivité transparaît dans les règles utilisées pour distribuer artificiellement les impacts d’un système dit multifonctionnel, c.-à-d. qui permet de produire plusieurs fonctions, sur les différentes fonctions qu’il opère (Guinee et al., 2021). Dans le secteur du numérique, par exemple, le reporting environnemental des cloud providers à leurs clients implique de combiner des données monétaires et physiques. Un opérateur d’infrastructure cloud vend à ses clients des ressources informatiques sous forme de services facturés généralement à la consommation. Il propose différents services utilisant des ressources spécifiques (CPU, Ram, etc.) et des ressources partagées (R&D, refroidissement, réseaux, etc.). Se pose alors la question de l’allocation des impacts et des responsabilités associées, quant à chacune de ces ressources. Tous les impacts doivent-ils être attribués au cloud provider? Aux clients? De manière partagée? S’il est décidé d’attribuer ces impacts aux clients – comme défini dans le scope 3 de la méthode Bilan Carbone® – comment allouer les ressources partagées à chacun des clients? Une solution serait de baser l’allocation sur les dépenses de chacun d’eux, choix fait par la calculette cloud du fournisseur de service cloud Azure (Microsoft, 2021). Le problème est qu’à utilisation constante, si les prix des services changent, l’allocation des impacts aux clients change également, bien que les flux physiques restent inchangés. On comprend que les règles d’allocation résultent de choix conventionnels pouvant être débattus. Pottier et al. (2020) proposent une analyse critique des méthodes d’attribution de responsabilités environnementales en explicitant les sous-entendus politiques qu’elles impliquent, en particulier quand leur finalité est d’identifier les impacts des biens et services de consommation finale permettant d’individualiser ces impacts et les responsabilités associées. D’après ces auteurs, une telle approche admet difficilement d’interroger les dynamiques systémiques et multiniveaux à l’œuvre.
5Si les instruments d’évaluation des impacts environnementaux du numérique n’appartiennent pas seulement au domaine physique, ils ont néanmoins une dimension technique qui s’articule autour de règles logiques, dont les conventions d’allocation font partie. On entend par « règles logiques » un ensemble cohérent de principes méthodologiques permettant de conduire des évaluations d’impacts environnementaux, en garantissant un certain niveau de reproductibilité. Une littérature foisonnante témoigne de nombreux débats relatifs à la création de ces règles (Coroamă et al., 2020), établies sous forme de normes, telles que l’ISO 14044 (ISO, 2006) ou l’ITU 1410 (ITU, 2014) dans le secteur des TIC. La création et l’application de normes spécifiques à ce secteur restent limitées, bien que de nombreuses initiatives émergent. Le caractère logique de ces normes permet la création de consensus au sein d’une communauté d’experts allouant la validité technique et l’acceptabilité aux méthodes et aux chiffres qu’elles permettent de produire, en particulier dans les secteurs techniques, comme le numérique, où les parties prenantes expriment un fort besoin de quantification des impacts écologiques. Or, ces débats d’experts sur la quantification excluent généralement la dimension socioéconomique des instruments qu’ils construisent et mobilisent.
6Ces débats sont majoritairement conduits dans des cercles techniques confidentiels composés notamment de consultants et spécialistes du secteur. Cette confidentialité des débats est paradoxale, puisqu’une des finalités majeures des IEIEN réside dans leur usage par des organisations à fins déclaratives et d’orientation des processus organisationnels. Ce sont donc des outils de gestion. En effet, un outil « initialement conçu par rapport à une visée scientifique ou technique peut également devenir au cours de son existence un outil de gestion » (Aggeri et Labatut, 2010, p. 10). En d’autres termes, les gestionnaires d’une organisation s’approprient des outils qui ne leur étaient pas destinés lors de leur conception, ce qui soulève de nombreux enjeux et questions de recherche. Les IEIEN entrent dans ce cadre lorsqu’ils sont utilisés dans des processus impliquant des changements organisationnels, puisque leur objectif affiché est de permettre une réduction des impacts négatifs qu’ils évaluent. On peut citer le cas emblématique de l’Analyse de cycle de vie attributionnelle (ISO, 2006), méthode s’inscrivant dans un processus de gestion dès lors que son application a vocation à influencer les processus d’une organisation.
7L’analyse de la pertinence de ces outils est donc double. D’une part, ceux-ci doivent permettre une modélisation basée sur des principes logiques, considérés valables par la communauté dans laquelle ils évoluent. D’autre part, les organisations doivent se les approprier pour parvenir à se transformer. La mobilisation d’un cadre théorique de gestion apparaît ici nécessaire, pour interroger les modalités d’application et les effets des instruments d’évaluation des impacts environnementaux du numérique sur les organisations.
8La littérature académique classifie les impacts du numérique en trois grandes catégories. La définition de chacune de ces classes n’est pas homogène. Nous présentons de manière succincte les différentes définitions proposées, ainsi que les approches mises en place dans les organisations pour les prendre en compte. Le Tableau 1 propose une classification des effets environnementaux du numérique.
9Les effets de premier ordre, parfois nommés « impacts directs » ou encore « impacts négatifs primaires », regroupent les impacts directement issus du cycle de vie des services et systèmes numériques, à savoir l’extraction des matières premières, la fabrication, le transport, l’utilisation et la fin de vie.
- 5 Le report de pollution correspond au transfert de l’impact négatif sur un critère environnemental A (...)
10Les pratiques du secteur pour les évaluer sont disparates et recouvrent des méthodes et périmètres variés. Alors que certaines se focalisent sur la consommation électrique des systèmes numériques, d’autres insistent sur leur « participation au changement climatique global » (Dimpact, 2021; Freitag et al., 2021; GeSI, 2010). Dans ce cas, la méthode Bilan Carbone® est largement utilisée. D’autres pratiques s’appuient sur une approche multicritère couvrant toutes les phases du cycle de vie (ADEME/ARCEP, 2022; Bordage et al., 2021), afin de mieux couvrir l’ensemble des impacts environnementaux du numérique et de réduire les risques de report de pollution5. Dans ce cas, les impacts sont communément estimés et reportés à l’aide de méthodes d’analyse de cycle de vie (ACV) standardisées par la norme ISO 14040 (ISO, 2006). Les ACV ont différentes utilisations : dans le contexte d’études académiques, d’évaluation de politiques publiques, ou dans un contexte organisationnel en tant qu’instruments de gestion, notamment à des fins d’écoconception (démarche de conception des produits et services intégrant des contraintes environnementales).
11Plusieurs modalités existent pour l’implémentation de ces instruments dans un contexte organisationnel. Ils sont généralement mis en œuvre par des consultants externes ou internes agissant comme prescripteurs au sein d’organisations clientes (Riot, 2013), désireuses d’évaluer les impacts d’un système d’information, d’un produit, d’un service ou d’une infrastructure numérique. Depuis quelques années, des outils numériques émergent pour faciliter et automatiser une partie de la mise en œuvre de ces méthodes. Certains de ces outils ont vocation à rendre les organisations moins dépendantes de l’extérieur lorsqu’elles évaluent leurs impacts écologiques. S’inscrivant dans ce courant, on voit émerger des communautés open source qui produisent des communs sous forme de méthodes, données et outils. On peut citer Boavizta6 en France, la SDIA7 (Sustainable Digital Infrastructure Alliance) en Europe, ou encore la Green Software Foundation8 au niveau international, mais principalement portés par des acteurs états-uniens. Le comité de direction de cette dernière instance avec des acteurs économiques majeurs du numérique, tels que Microsoft ou Intel, montrent leur volonté de peser dans la création de ces communs. Le travail produit par ces communautés n’est aujourd’hui pas généralisé au sein des organisations. Il pourrait cependant être mobilisé dans les démarches de normalisation ouvertes à même d’être adoptées largement (elles sont gratuites, auditables, participatives, et réutilisables).
12Il est difficile de trouver une définition cohérente dans la littérature permettant de décrire les effets de deuxième ordre. Ils sont souvent désignés d’« enablement effects », qu’on pourrait traduire en français par « effets d’application » correspondant à ce que le numérique permet de faire dans les autres secteurs. On pourrait également les définir comme les effets attendus des services numériques. Sans dresser une analyse complète des définitions proposées, nous choisissons d’en rester à la définition de Hilty (Hilty, 20108 voir aussi Gossart, 2010), qui les qualifie d’« effets indirects » et les définit comme les effets issus d’une application numérique à une échelle microéconomique. Ces effets sont observables par comparaison de deux systèmes avec et sans le service numérique à l’échelle des unités de consommation. Les effets indirects incluent notamment les effets d’optimisation et de substitution. On peut parler d’« impacts directs nets » pour la somme des impacts de premier et de deuxième ordre, ces derniers pouvant être positifs et donc correspondre à des impacts évités par des effets d’abattement.
13Un cadrage récurrent par les acteurs du numérique est de considérer que les effets de deuxième ordre sont nécessairement des effets d’abattement. Dans ce contexte, ces mêmes acteurs multiplient les promesses. Le GeSi (2015) estime à 20 % les émissions de gaz à effet de serre pouvant être évitées par le numérique d’ici 2030, et GSMA énonce un rapport de 1 pour 10 entre les émissions directes des réseaux mobiles et les émissions qu’ils ont permis d’éviter en 2018 dans les autres secteurs (GSMA et Carbone Trust, 2019). Ces chiffres apparaissent peu réalistes et ont été critiqués pour leur manque de rigueur méthodologique (Longaretti et Berthoud, 2021; Roussilhe, 2021). Plus globalement, le secteur du numérique est à la recherche de méthodes lui permettant de justifier ses effets directs négatifs en contribuant dans une plus large mesure à réduire les impacts d’autres secteurs.
14Plusieurs publications issues du monde industriel proposent des méthodes permettant de prendre en compte les effets d’abattement. Il s’agit toujours de comparer un scénario dans lequel la solution numérique est déployée avec un scénario de référence dans lequel cette technologie n’est pas déployée. Le pilier B de la Net Zero Initiative (Carbone 4, 2022) propose ce type de méthode dans le cas général du Bilan Carbone®. Développée par un consortium industriel, la norme ITU 1410 (ITU, 2014) propose une surcouche méthodologique à la norme ISO 14040 (ACV), permettant une telle comparaison dans le cadre du numérique. Dans une approche similaire, l’initiative GeSI (2010) propose, quant à elle, l’« ICT (Information and Communication Technology) enablement method » (ICTem).
15Ces méthodes sont loin d’être généralisées dans les organisations. Les quelques applications existantes sont conduites pour illustrer certaines méthodes d’évaluation d’impact, ou dans le cadre d’analyses sectorielles, comme pour les compteurs intelligents (Coroamă et al., 2020). Ces méthodes restent âprement débattues, tant sur le plan méthodologique que sur leur implémentation, et les praticiens s’accordent sur le fait que leur application est difficile (Longaretti et Berthoud, 2021; Rasoldier et al., 2022; Roussilhe, 2021). Les risques inhérents à ce type de quantification sont lourds, notamment du fait des incertitudes qui sont généralement importantes. En effet, une incertitude trop élevée empêche de déterminer la nature des impacts nets (positifs ou négatifs), rendant alors impossible de déterminer si la solution évaluée produit ou non des bénéfices. C’est notamment le cas en présence d’effets rebond massifs dans lesquels les gains environnementaux sont plus qu’absorbés par des pollutions non anticipées (Sorrell, 2009), que nous abordons succinctement dans ce qui suit.
16Là encore, il n’existe pas de définition précise et partagée des effets de troisième ordre dans la littérature. Leur principale caractéristique est de s’appliquer à un niveau macroscopique. À la différence des effets de deuxième ordre, ils ne peuvent pas être observés à l’échelle des unités de consommation. On pourrait également les définir comme les modifications des schémas de consommation ou de production induisant de nouveaux impacts, par suite de l’introduction d’un système numérique. On parle là aussi d’effets « indirects », comme pour les effets de deuxième ordre.
17Plusieurs de ces effets ont été décrits dans la littérature (Bieser et Hilty, 2008; Gossart, 2015). On peut citer l’effet rebond (Flipo et Gossart, 2009), qui réduit les effets d’abattement d’une technologie en les compensant par une augmentation de son utilisation, ou encore l’effet d’empilement, dans lequel un produit de substitution ne remplace que partiellement le produit qu’il est censé substituer. Les effets de troisième ordre peuvent induire des modifications sur la consommation et la production de la fonction étudiée (rebond direct), des modifications sur la consommation et la production d’une autre fonction (rebond indirect), voire d’autres modifications sur les structures économiques et sociales. Plusieurs taxonomies ont été proposées dans la littérature académique pour cartographier ces effets (Börjesson et al., 2014; Horner et al., 2016). Hilty et Aebischer (2015) les qualifient de changements comportementaux et structurels.
18De nombreux effets de troisième ordre ont été documentés dans d’autres contextes que celui du secteur numérique, par exemple, par suite de la modification transversale de la production et de la consommation induite par la mécanisation, l’électrification et l’automatisation. Ces transformations technologiques ont été à l’origine de l’accroissement de la consommation d’énergies et de l’empilement des usages des ressources (Fressoz, 2021). Le numérique, par sa propension à optimiser et à transformer de manière systémique la production et la consommation, semble également suivre cette tendance (Santarius et al., 2020). On peut, par exemple, observer la prépondérance du numérique dans la production et la consommation au travers de la montée en puissance rapide des entreprises productrices de produits et services numériques en matière de capitalisation boursière ou d’influence sociétale (UNCTAD, 2019). À ce titre, Grumbach (2019) parle même de « numérocène » pour qualifier l’époque actuelle. Ce terme désigne un temps où le numérique permet la gestion d’interdépendances complexes grâce à l’exploitation de l’information et devient omniprésent, non sans générer des effets délétères sur les humains et les non-humains. De manière générale, le numérique peut être considéré comme une technologie générique (Bresnahan, 2010). À ce titre, il s’intègre aux processus économiques et sociaux de manière diffuse, modifiant notamment les processus de production et de consommation, ainsi que les fonctions des activités associées, entraînant de potentielles modifications de leurs impacts environnementaux (Hilty et al., 2004).
19Certaines des publications issues du monde industriel citées supra mentionnent les effets de troisième ordre sans donner de précisions sur la manière de les identifier ou d’en évaluer l’ampleur. Les méthodes conséquentielles, en particulier l’ACV-conséquentielle (Guiton et Benetto, 2013), sont régulièrement évoquées comme étant structurellement capables de prendre en compte ces effets, notamment grâce à leur capacité à modéliser la cascade de répercussions socioéconomiques induite par les produits ou services étudiés. À notre connaissance, elles ne sont pas encore utilisées dans le numérique, du fait de la méconnaissance du secteur associée à un manque de méthodes, de données et d’outils applicables à ce contexte spécifique. D’autres méthodes conçues pour une implémentation organisationnelle existent. On citera la méthode « empreinte projet » portée par l’Ademe9 (Rethore et al., 2021) ou la Fresque du numérique10, atelier de sensibilisation aux enjeux socioenvironnementaux du numérique portée par une association du même nom intégrant dans son fonctionnement une philosophie conséquentialiste.
Tableau 1 : Classification des effets environnementaux du numérique
20Bien qu’il existe une cohérence dans la littérature sur la classification des effets du numérique en trois classes distinctes, les définitions proposées apparaissent insatisfaisantes, en particulier lorsqu’il s’agit d’adopter une approche conséquentielle qui suppose une compréhension dynamique d’effets très hétérogènes. Par exemple, cette classification ne permet pas d'appréhender correctement les effets indirects liés à l'existence des infrastructures numériques, c.-à-d. indépendamment des applications et des services qu'elles rendent (effets indirects induits par la fabrication des équipements numériques, par leur consommation électrique, etc.). À travers l’exemple de l’extraction du cobalt en République démocratique du Congo, des auteurs (Grimal et al., 2021) montrent comment les technologies numériques contribuent à des effets environnementaux indirects au niveau de l’extraction des matières premières. Autrement dit, les effets indirects du numérique ne se limitent pas aux effets des applications numériques, mais contiennent aussi des effets liés au cycle de vie du matériel.
21Sans proposer une alternative satisfaisante à cette classification, nous suggérons dans la suite de ce texte la notion d’« effets systémiques » pour caractériser les effets de deuxième et de troisième ordre qui s’observent par leur interaction avec des systèmes sociotechniques plus larges que le numérique.
22Comme décrit supra, on observe que les IEIEN sont développés par un ensemble de parties prenantes issues du monde académique et industriel pour des usages hétérogènes. Les pratiques des organisations du secteur restent encore peu matures sur cette problématique, et sont sujettes à d’importantes limites, en particulier en matière d’intégration des effets systémiques.
23Nous soutenons que les enjeux à surmonter sont doubles pour faire face au manque de maturité des organisations du numérique dans la prise en compte de leurs impacts environnementaux, spécialement en raison de leur nature systémique, complexe, et dynamique : (1) il existe des enjeux logiques, c’est-à-dire concernant les méthodes elles-mêmes; (2) et des enjeux organisationnels liés à la mise en pratique de ces méthodes.
- 11 L’unité fonctionnelle permet de caractériser quantitativement la fonction rendue par un produit ou (...)
24L’une des principales limites méthodologiques des instruments existants réside dans ce que Weidema et al. (2018), entre autres, appellent le « paradigme de modélisation ». Dans la majorité des cas, l’évaluation des impacts environnementaux d’un service ou produit numérique suit une approche attributionnelle (Bieser et Hilty, 2018). Cette approche vise à attribuer une sous-partie des impacts environnementaux de l’ensemble des activités humaines à certains services rendus par ces activités. L’attribution des impacts environnementaux s’effectue par l’identification des flux physiques nécessaires à la mise en œuvre du service étudié (ISO, 2006) dans un contexte statique. Par construction, en découpant le système suivant l’ensemble des services qu’il rend – appelés unités fonctionnelles11 –, la somme des impacts de ces services est égale à l’impact total du système. Les études d’impact du numérique au niveau territorial, dites bottom-up, utilisent cette propriété pour prendre en compte les effets directs des services numériques d’usage final sur un territoire (ADEME/ARCEP, 2022; Bordage et al., 2021). Ces études additionnent les impacts unitaires des usages finaux, caractérisés par une unité fonctionnelle (UF), laquelle prend place sur un territoire donné pour obtenir les impacts directs du numérique ainsi localisés.
25Ce paradigme est, par construction, inadapté pour prendre en compte les interdépendances entre les activités polluantes ainsi que les dynamiques d’évolution de ces activités. Par exemple, les impacts de l’implantation d’un datacenter ne peuvent être déduits facilement des services numériques rendus par ce dernier. En effet, celui-ci aura des impacts spécifiques au territoire sur lequel il est implanté, notamment à cause de sa demande en eau et en électricité qui peut produire, localement, des modifications sur les réseaux d’eau et d’électricité. Évaluer ces modifications qui relèvent d’effets directs et indirects nécessiterait une approche conséquentielle afin de prendre en compte les interactions complexes entre la présence du datacenter et l’évolution des infrastructures à court et long terme.
26Prenons un exemple, avec le cas des impacts du réseau Internet. Les méthodes attributionnelles, telles que mises en œuvre sur le réseau par Bordage et al. (2021), ADEME/ARCEP (2022) et The Shift Project (2019), se sont attachées à identifier les flux énergétiques et matériels nécessaires au fonctionnement du réseau Internet. Si l’objectif est d’attribuer des responsabilités aux usages finaux, les impacts évalués sont ensuite répartis selon le service rendu par le réseau ; par exemple, transmettre une certaine quantité de données ou encore servir un client. Ce sont notamment les informations que doivent communiquer les fournisseurs d’accès Internet en France à leurs clients pour l’ensemble des technologies de transferts de données dans le cadre de l’article 13.3 de la loi AGEC (2020). Les chiffres obtenus permettent de reporter un impact par unité de données transmises ou par client servi. Cependant, l’introduction d’un changement dans le réseau, tel que le déploiement de la 5G, peut entraîner des modifications de la production et de la consommation (effets systémiques), qu’il convient d’intégrer dans une approche systémique. On peut citer l’incitation à de nouveaux usages, les gains d’efficacité énergétique, les effets rebonds, etc.
27La prise en compte de tels effets implique d’intégrer les dynamiques socioéconomiques induites par le dispositif étudié. On compte parmi eux les informations transitant au niveau des marchés économiques, ou encore les évolutions des normes sociales. La nature hétérogène de ces effets nécessite une approche pluridisciplinaire pour que ceux-ci puissent être analysés (Hilty et Aebischer, 2015). Leur complexité empêche de les quantifier avec certitude. Quand il s’agit d’évaluer les impacts de la mise en œuvre d’un dispositif dans le futur, ces effets constituent des scénarios potentiels qui ne peuvent modéliser que des futurs hypothétiques. Ceux-ci dépendent des parties prenantes, de leur environnement, de leurs valeurs ou de leurs connaissances (Grimal et al., 2021).
28La littérature sur les effets positifs du numérique s’attache notamment à pointer les faiblesses observées dans la construction de ces scénarios (Longaretti et Berthoud, 2021; Rasoldier et al., 2022; Roussilhe, 2021). On peut noter les limites relatives à l’extrapolation de données statistiques non représentatives ou l’utilisation d’hypothèses exagérément optimistes, comme les hypothèses de substitution totale d’un processus par un autre, sans considération de l’effet d’empilement. Pour faire face à ces difficultés méthodologiques, des auteurs (Rasoldier et al., 2022) suggèrent l’utilisation de scénarios multiples s’inscrivant eux-mêmes dans des scénarios globaux existants (ex. scénarios Ademe 205012), et insistent sur l’importance de documenter et de justifier les hypothèses utilisées. Ces arguments vont dans le sens d’une plus grande transparence dans les démarches d’évaluation, en particulier quand on sait qu’elles dépendent du positionnement des acteurs qui les conduisent.
29Bien que les méthodes attributionnelles aient la capacité théorique d’intégrer certains enjeux environnementaux dans les organisations, notamment par leur capacité à attribuer des responsabilités environnementales, elles ne sont structurellement pas capables de prendre en compte les enjeux systémiques. Des méthodes conséquentielles donnant lieu à une analyse des dynamiques environnementales induites par numérisation sont plus adaptées, bien que guère pratiquées dans les organisations du numérique.
30L’incapacité des méthodes à prendre en compte les effets systémiques du numérique n’explique pas à elle seule l’ignorance de ces enjeux dans la conduite des organisations. Nous revenons ici sur deux dimensions clés pour cette intégration.
31Plusieurs objectifs sont cités par les organisations du numérique qui entreprennent des démarches d’évaluation. On peut citer les besoins de reportings légaux (BEGES13, directive européenne CRSD, etc.), les besoins de communication (Riot, Aggeri et Labouze, 2011), ou encore l’objectif de transformer les produits ou services, démarche parfois qualifiée d’écoconception. Cet objectif est renforcé par le présupposé que « pour agir, il faut d’abord mesurer, et qu’une mesure bien faite [en] est la condition » (Le Breton et Aggeri, 2018). On touche ici à l’idée selon laquelle les outils de gestion seraient performatifs, c’est-à-dire qu’ils pourraient transformer le réel (Aggeri, 2017). Pourtant, la capacité performative des instruments d’évaluation n’est pas évidente et dépend des conditions dans lesquelles ils sont mobilisés. Plus que de simples dispositifs de production de « mesures », c’est la capacité des organisations à s’approprier ces instruments qui permet d’engendrer des dynamiques collectives (Riot, 2013). Pour Le Breton et Aggeri (2018), c’est la répétition d’actes de calculs issus d’un dispositif partagé dans l’organisation qui permet l’appropriation des instruments. Grimal et al. (2021) développent également cette perspective dans le contexte des projets d’ingénierie informatique. Ils soutiennent que l’intérêt de tels instruments réside davantage dans leur capacité à initier des réflexions intellectuelles produisant des connaissances et des compétences au sein des équipes projet, que dans les chiffres qu’ils produisent.
32Gond et Herrbach (2006) proposent une réflexion similaire dans le contexte plus large de la responsabilité sociale des entreprises. Ils affirment que les outils de reporting dédiés à la responsabilité sociale de l’entreprise (RSE) ne sont pas seulement des outils de diagnostic, mais également des outils dont l’usage interactif dans l’organisation permet l’apprentissage et le développement des compétences organisationnelles. Ici, dans un modèle d’apprentissage en doubles boucles (Argyris et Schön, 1978), les outils de reporting visent non seulement à adapter l’action pour atteindre un objectif, mais également à reconsidérer les modèles mentaux partagés dans l’organisation.
33En adoptant cette perspective, les IEIEN et les processus de modélisation des impacts environnementaux deviennent non seulement des outils techniques d’évaluation, mais également des moyens pour stimuler l’apprentissage et l’action collective, au-delà de la simple production et transmission de résultats d’évaluation. Les mécanismes d’apprentissage issus de la démarche d’évaluation permettraient ainsi d’intégrer les enjeux environnementaux, en particulier ceux systémiques, dans la conduite des organisations.
34Dans ces conditions, la participation élargie des acteurs à l’ensemble des phases apparaît déterminante pour l’apprentissage et le changement organisationnel. Or, la construction et l’intégration des instruments d’évaluation des impacts environnementaux ont souvent relevé de ses seuls experts. Ce fonctionnement tend à déposséder les acteurs des connaissances générées par ce processus, car l’accès aux résultats, mais pas au processus d’évaluation, limite la compréhension et l’appropriation des dynamiques d’impacts par les acteurs et, de fait, le potentiel de changement organisationnel associé (Riot, 2013). Étudier la façon dont une réflexion collective autour des IEIEN est vectrice d’apprentissage et de changement organisationnel nous semble donc essentiel pour comprendre et améliorer la prise en compte des effets environnementaux systémiques du numérique dans les organisations.
- 14 Par comparaison avec un scénario de référence et à unité de consommation équivalente.
35À un autre niveau, l’intégration des enjeux environnementaux systémiques du numérique dans la conduite des organisations peut s’opposer, au moins en partie, à des enjeux économiques. Généralement, le numérique permet des gains d’efficacité à usage constant, qui sont analysés comme des effets économiques positifs, mais aussi des effets environnementaux positifs dans une analyse attributionnelle14. Cependant, ces gains potentiels ne prennent pas en compte les effets systémiques (Bieser et Hilty, 2018). Par exemple, les gains de productivité permis par les technologies numériques génèrent typiquement une augmentation des volumes produits (cf. section 2.3). Ils sont ainsi vus comme des externalités positives dans une analyse économique. Mais, comme ils peuvent être générateurs d’effets rebond, ils sont perçus comme des externalités négatives dans le cadre d’une analyse environnementale systémique.
36La littérature concernant le lien entre soutenabilité et performance économique tend à identifier les économies d’énergie, et, plus largement, les effets d’optimisation et de substitution, comme des axes de convergence entre deux objectifs pouvant apparaître contradictoires (Hermundsdottir et Aspelund, 2021). Or, considérer le potentiel d’effets rebond fait clairement apparaître que cette relation n’est pas évidente dans une perspective systémique. Outre les phénomènes de greenwashing identifiés par Vieira de Freitas Netto, et al. (2020), Malen (2022) évoque la notion de « reoperationalization » : face à l’incapacité des organisations à atteindre les objectifs environnementaux qu’elles se sont fixés, celles-ci n’optent pas nécessairement pour la mise en œuvre de stratégies plus volontaristes, mais peuvent revoir leurs ambitions à la baisse et poursuivre leurs activités dans un mode « business as usual » (Wright et Nyberg, 2017). Ces recherches témoignent de la tension entre les objectifs économiques et environnementaux des organisations, et invitent à prendre du recul sur les instruments d’évaluation des impacts environnementaux pour les saisir dans leurs contextes organisationnels et stratégiques.
37Si les IEIEN mis en œuvre aujourd’hui n’ont pas, ou trop peu, la capacité logique d’intégrer les enjeux systémiques du numérique (section 3.1), leur amélioration technique n’est pas suffisante pour permettre des transformations organisationnelles. Il apparaît également nécessaire d’appréhender ces instruments dans leur contexte organisationnel selon au moins deux aspects. Il s’agit tout d’abord de comprendre comment ils peuvent être performatifs, en analysant leur capacité à générer de l’apprentissage mais aussi une transformation organisationnelle. Un second enjeu consiste à explorer la manière dont les organisations gèrent la tension entre objectifs économiques et impacts environnementaux des outils numériques. En résumé, la prise en compte des effets environnementaux systémiques du numérique dans les organisations doit adopter une perspective organisationnelle et identifier les conditions dans lesquelles ces outils peuvent engendrer des transformations. Des recherches empiriques devraient être conduites pour mieux comprendre l’intégration des enjeux systémiques à la conduite des organisations du numérique.
38La littérature sur les impacts environnementaux du numérique distingue plusieurs types d’effets, du plus direct au plus systémique. Pour les évaluer, les organisations commencent à utiliser des instruments majoritairement limités aux effets directs se produisant au niveau des infrastructures numériques elles-mêmes. Ces instruments sont néanmoins limités quand il s’agit de prendre en compte les transformations induites par les technologies numériques dans les autres secteurs, en particulier les effets systémiques.
39Comme évoqué en section 3.1, l’intégration des enjeux environnementaux systémiques du numérique dans les instruments d’évaluation se heurte à des limites logiques, qui pourraient être surmontées par de nouvelles normes issues du monde technique de la comptabilité environnementale. Les méthodes conséquentielles peuvent répondre en partie à ces enjeux, par leur aptitude à intégrer les changements apportés par les technologies numériques en quantité et en nature. Cependant, elles sont encore trop peu utilisées. La littérature énonce quelques recommandations pour améliorer leur qualité, comme la transparence des hypothèses de travail, la multiplication des scénarios prospectifs et leur intégration dans des scénarios de transition existants.
40Néanmoins, comme il a été détaillé en section 3.2, la nécessité de prendre également en compte la dimension organisationnelle pour rendre ces instruments performatifs suggère que la réponse aux enjeux logiques ne doit pas passer par la complexification des mesures. En effet, cette dernière risquerait d’éloigner les acteurs des connaissances générées et ainsi de faire obstacle à certains bénéfices des processus d’évaluation. Or, l’externalisation des compétences d’évaluation vers des experts tend à favoriser cet éloignement. Pour éviter cela, le rôle d’expert doit s’enrichir d’une fonction d’animation de la connaissance organisationnelle. La démarche d’évaluation pourra alors s’inscrire dans une dynamique de coconstruction impliquant les acteurs de l’organisation dans l’élaboration des hypothèses de travail, des conclusions, des recommandations et des stratégies de réduction des impacts. Elle se heurtera certainement à des tensions entre performance économique et réduction des impacts environnementaux, qu’il faudra également prendre en compte.
41L’ensemble de ces considérations fait apparaître un conflit entre l’amélioration des IEIEN sur un plan logique qui tend à complexifier les démarches, et la nécessité de leur performativité, en particulier par leur capacité à générer de l’apprentissage et de la transformation organisationnelle. Le recours combiné à des méthodes qualitatives et quantitatives semble une piste intéressante pour faciliter la généralisation de méthodes répondant aux enjeux logiques, sans limiter l’apprentissage organisationnel qu’elles génèrent. L’utilisation d’approches ouvertes est également une piste à explorer, tant pour leur capacité à mettre en perspective les résultats avec les hypothèses utilisées, que pour aider à la généralisation des IEIEN dans les organisations n’ayant pas les moyens de faire appel à des compétences externalisées. La conduite d’études empiriques sur l’intégration de ce type de démarche s’avère nécessaire pour mieux comprendre comment elles peuvent être performatives, en particulier par leur capacité à générer de l’apprentissage organisationnel.