Guide relatif à l'analyse socio- économique ... - ECHA - Europa

suivants:
ANNEXE E: LES TECHNIQUES D’ANALYSE D’INCERTITUDE
les marchés concernés des substances chimiques et des produits et services associés, y
compris les changements de comportement qui se sont produits par le passé et pourraient
se produire à l’avenir si les substances cessaient d’être disponibles.
La participation des parties prenantes – une source importante d’informations sera
constituée par les données sur les coûts obtenues directement auprès de l’industrie. Par
conséquent, il est crucial de mener une consultation et un dialogue efficaces afin de
garantir la qualité des données qui seront disponibles pour prendre une décision bien
fondée et réduire les incertitudes.
Évaluation d’impact – les personnes qui ont l’habitude d’utiliser les Lignes directrices
concernant l’analyse d’impact de la CE seront bien placées pour mener une ASE. Il est
recommandé de réunir une équipe capable d’analyser les impacts sur l’environnement et
la santé humaine ainsi que les impacts économiques (y compris les impacts économiques
plus généraux tels que le commerce, la concurrence, la viabilité et la rentabilité).
E.5 L’analyse de Monte-Carlo
En quoi consiste l’analyse de Monte-Carlo?
L’analyse de Monte-Carlo est une étape plus poussée de l’analyse d’incertitude que les techniques
susmentionnées. C’est un outil probabiliste qui présente une utilité particulière car il caractérise
explicitement l’incertitude de paramètres d’entrée au moyen de fonctions de la densité de probabilité
(f.d.p.). Les f.d.p. donnent une indication de la fourchette de valeurs probables concernant un
paramètre particulier et les probabilités de différentes valeurs de cette fourchette (par exemple
distribution uniforme, normale, triangulaire). Il faut donc avoir des informations sur l’incertitude des
données d’entrée pour utiliser cet outil. Celles-ci peuvent inclure la «forme» probable de la f.d.p.
(par exemple distributions «normales» ou asymétriques) ainsi qu’une indication des valeurs
moyennes et de la variance associée ou de la fourchette de valeurs possibles.
Comment cette technique est-elle utilisée?
Recueillir des valeurs d’échantillons de chaque valeur d’entrée et les associer pour
générer de nombreuses valeurs de sortie possibles et leur probabilité (cela pourrait
nécessiter par exemple, d’estimer les valeurs de l’écart moyen et de l’écart-type d’un
paramètre particulier). Les distributions de probabilité des paramètres ou des modèles
peuvent être dérivées empiriquement (par exemple à partir de données sur la population
ou indirectement à partir de la régression d’autres modèles statistiques) ou en utilisant
des hypothèses appropriées basées sur les données disponibles ou des jugements
d’experts.
Documenter toutes les hypothèses et spécifications des modèles. La qualité de l’analyse
d’ensemble est équivalente à celle de ses composants; par conséquent toutes les
hypothèses ou spécifications des modèles doivent être justifiées et bien documentées.
Exécuter la simulation: les logiciels permettant d’effectuer des simulations de Monte-
Carlo sont aujourd’hui répandus et de nombreux accessoires sont disponibles pour les
feuilles de calcul. Il est toutefois important de reconnaître que ces analyses nécessitent
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