La Recherche - Veolia Environnement

MODÉLISATION ÉCONOMIE
QUEL SERA L’IMPACT
DU VIEILLISSEMENT
SPECTACULAIRE
DE LA POPULATION
CHINOISE SUR
L’ÉCONOMIE MONDIALE ?
Jean-Charles
Hourcade
est directeur du
Centre international
de recherche sur
l’environnement et
le développement
(Cired) et directeur de
recherche au CNRS.
hourcade
@centre-cired.fr
Climatologues et politiques attendent beaucoup des scénarios
économiques. Peut-être trop : ce ne sont pas des outils de prédiction,
mais de compréhension des mécanismes en jeu.
Très tôt, dès les années 1980, la modélisation
économique a été mobilisée autour de l’affaire
climatique pour répondre à différentes
questions : d’une part, celles des climatologues,
qui avaient besoin de scénarios
économiques plausibles pour définir l’évolution des
émissions de gaz à effet de serre (GES) à introduire
dans leurs modèles (lire « Météo incertaine pour
2050 », p. 16). D’autre part, celles des décideurs et
de l’opinion publique pour évaluer les possibilités
de réduction des émissions de GES, l’implication
sur la croissance économique et sur l’emploi. De
cette modélisation, ils attendent aussi des informations
sur les échéances et l’ambition des politiques
énergétiques à adopter selon l’ampleur des risques
qu’elles permettraient d’éviter.
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Peut-on
lire dans
le futur ?
Du point de vue scientifique, le défi est évident : pour
évaluer l’impact d’actions entreprises aujourd’hui,
il faut modéliser des horizons de trente à cent ans,
période minimale de transition vers un monde rejetant
peu de GES. Or, pour calculer leurs conséquences
sur l’effet de serre à partir des modèles climatiques,
il faut se projeter encore plus loin. Tout esprit qui
s’est quelque peu frotté au doute cartésien s’inquiétera
de façon légitime de ce que l’on quitte alors le
domaine de la science pour entrer dans celui de la
futurologie.
Les premiers modèles économiques utilisés au sein du
Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution
du climat (GIEC) sont des modèles de « prédiction » :
ils permettent de définir le futur le plus probable en
retenant des hypothèses « raisonnables », qui ne cho-
© BRIGITTE CAVANAGH
quent pas au vu des ordres de grandeur communément
admis. Mais les incertitudes de ces hypothèses
sont si radicales qu’on n’a pas de base scientifique
suffisante pour trancher entre diverses conjectures.
Cela aboutit à des fourchettes d’émissions de
GES très larges : de 4 gigatonnes de carbone(GtC
ou milliards de tonnes de carbone) à 28 GtC, en
2100. Aussi, lors du lancement du
troisième rapport du GIEC, en 1998,
une autre voie de modélisation a été
retenue, qui n’est plus fondée sur des
probabilités : la modélisation « prospective
». L’enjeu était alors de définir
au mieux les conditions économiques
et techniques de plusieurs avenirs possibles,
d’en déduire les conséquences
pour les décisions d’aujourd’hui et de comprendre
comment le court terme conditionne le très long terme.
Autrement dit, en quoi les décisions d’infrastructures
prises aujourd’hui (énergie, habitat, transport...) vont
déterminer les émissions de GES pendant les
cinquante prochaines années.
Ces outils de modélisation permettent de comprendre
les mécanismes en jeu dans tel ou tel choix. Ainsi,
au lieu de prédire laquelle de l’option nucléaire
plus hydrogène ou de l’option bioénergie s’imposera,
in fine, pour « décarboniser » les systèmes
énergétiques, il s’agit de cerner les conditions pour
qu’elles s’imposent : contraintes d’inertie technique,
de financement, résilience face à la volatilité des prix
des hydrocarbures, compétition entre bioénergie et
production alimentaire, etc.
Cascade d’incertitudes
Six scénarios génériques baptisés Special Report on
Emissions Scenarios (Sress) ont ainsi été retenus,
comme autant de visions du futur. Autant d’expériences
numériques, combinant des hypothèses
sur la globalisation économique, les styles de vie
et la technologie en tenant compte de l’inertie des
tendances en cours. Une douzaine de groupes de
modélisateurs en ont décliné plusieurs versions.
Ensuite, d’autres groupes se sont calés sur eux,
ce qui fait que, aujourd’hui, une base de données
de plusieurs centaines de simulations existe. Cela
débouche sur le spectre des scénarios de référence.
La largeur de ce spectre montre
qu’on n’est plus dans le domaine
strict de la prédiction, mais bien
dans celui de la prospective avec
toutes les inconnues que cela
comporte.
Pour comprendre la sensibilité des
résultats, il suffit de partir du fait que
La modélisation
prospective
a remplacé
la prédiction
LES CHOIX
ÉNERGÉTIQUES ACTUELS
DÉTERMINERONT
LES ÉMISSIONS DE GAZ
À EFFET DE SERRE
DES CINQUANTE
PROCHAINES ANNÉES.
MODÉLISATION ÉCONOMIE
les émissions de GES dépendent de la démographie,
du niveau des revenus par habitant, de l’utilisation de
ces revenus (part des services et de la consommation
matérielle), de l’efficacité de la chaîne qui va de
la production à la consommation d’énergie et du
contenu en carbone de cette énergie (part du charbon,
du nucléaire, des éoliennes). Une cascade
d’incertitudes dont la combinaison
est vite explosive et pour laquelle une
faible variation des paramètres a une
incidence considérable : des écarts de
0,1 % à 0,2 % du taux de croissance
annuel des revenus et de la part de
l’énergie dans le Produit intérieur brut
(PIB* ) donnent des écarts de plus de
30 % d’émissions de GES ! Il faudrait
veiller à ne pas centrer la communication scientifique
sur de tels résultats numériques intrinsèquement
incertains et rappeler que l’apport majeur des
modèles est la mise en lumière des mécanismes en
jeu, des mécanismes qu’il vaudrait mieux accepter
d’envisager, quels qu’ils soient...
Ainsi, parmi les scénarios Sress, existe un scénario
dit « A1F1 ». Il combine des hypothèses tout à fait
plausibles sur les dynamiques d’infrastructure dans
les pays en développement, la compétitivité croissante
du charbon et le peu de mesures prises dans
les pays de l’Organisation de coopération et de développement
économiques pour réduire les émissions.
Débouchant sur de très fortes émissions de carbone
donc de très fortes hausses de température, il est
apparu « déraisonnable ». Il a donc été éliminé alors
que les tendances observées depuis lui donnent raison
avec une accélération des émissions plus forte que
celle des scénarios les plus pessimistes.
Néanmoins, cette modélisation prospective est
k
* Le Produit
intérieur brut
(PIB) est
la valeur totale
de la production
interne nette de
biens et services
marchands dans
un pays, pendant
une année.
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