Décarbonation de la supply chain  : quels éléments sont à prendre en compte lors de la collecte des données de scope 3 ?

Décarbonation de la supply chain  : quels éléments sont à prendre en compte lors de la collecte des données de scope 3 ?

9 Octobre 2023

par Lotte Schmidt et Maike Reichert

La collecte des données sur les émissions de scope 3 peut se révéler compliquée pour les entreprises. Plusieurs éléments essentiels sont à prendre en compte : le type de données, la qualité des données, la méthode de collecte et la possibilité de compléter des données manquantes, ce qui crée de la transparence. Avant de commencer la collecte des données de scope 3, il est crucial de disposer d’objectifs clairs pour pouvoir déterminer ces éléments.  

 

En quoi les données sur les émissions de scope 3 sont-elles importantes pour calculer l’empreinte carbone ?  

Le scope 3 comprend toutes les émissions de gaz à effet de serre qui interviennent en amont et en aval de la chaîne de valeur d’une entreprise. Elles découlent des activités d’une entreprise et ne sont donc pas sous son contrôle direct. En moyenne, on considère que les trois quarts de l’empreinte carbone totale d’une entreprise relèvent du scope 3. 

 

 Cliquez ici pour une vue d'ensemble de toutes les catégories des scopes 1, 2 et 3.


La prise en compte et la réduction des émissions de scope 3 sont donc des missions importantes. Mais de nombreux fabricants éprouvent des difficultés à collecter les données requises auprès de leurs fournisseurs. Selon une étude de la TCFD (Task Force on Climate-Related Financial Disclosures), 80 % des entreprises préparant un rapport TCFD ont indiqué que la divulgation des données sur les émissions de scope 3 était difficile ou assez difficile. 

En participant au processus de collecte de données aux côtés des fournisseurs, les entreprises peuvent améliorer la qualité des données obtenues et évaluer le rôle des données primaires dans la mesure de leur propre empreinte carbone.  

 

Différents types de données : que sont les données primaires et secondaires ?  

Dans le contexte des émissions de scope 3, les données primaires sont les données sur les émissions basées sur les flux de matériaux et d’énergie d’un fournisseur. Les données secondaires sont, quant à elles, des données basées sur des modèles et dérivées de facteurs d’émission applicables aux matériaux (par ex., GEMIS, ecoinvent, etc.). 

Le type de données choisi dépend du but de l’évaluation des données. Par exemple, si l’objectif est de comprendre l’étendue relative de différentes activités relevant du scope 3 et d’identifier les points faibles en matière d’émissions, les données secondaires sont généralement suffisantes. Elles peuvent aussi permettre de combler des lacunes en matière de données, par exemple en se servant d’études menées par des experts ou des exemples tirés d’autres entreprises. Mais si l’objectif est de développer des objectifs de décarbonation ciblés pour les différentes divisions d’une organisation, les données secondaires peuvent ne pas être assez détaillées et des données primaires sont alors nécessaires.  

 

Que faut-il prendre en compte lors de la collecte de données de scope 3 ? 

Le processus de collecte de données peut aussi poser problème. La collecte de données doit être aussi transparente que possible, c’est-à-dire dûment documentée et publiée, et le processus doit être reproductible. Les données doivent être cohérentes à des fins de comparaison avec des références, d’audit et de calcul sur les émissions. Mais ce processus de collecte et d’évaluation implique de gros d’efforts. Afin d’obtenir un premier aperçu des points faibles en matière d’émissions, les données secondaires provenant de bases de données peuvent constituer une option adéquate, voire privilégiée. Cela est particulièrement vrai si la qualité des données primaires disponibles n’est pas satisfaisante ou qu’elles sont insuffisantes. 

Pour une évaluation plus approfondie, au-delà de la simple analyse des points faibles, et lors du traitement de grandes quantités de données, une répartition de 80/20 entre données primaires et données secondaires est conseillée, en particulier lors des premières années de collecte des données. 

Cela implique :  

  • de se concentrer sur les points faibles les plus importants du scope 3 ; 
  • de collecter environ 80 % de données primaires ; 
  • d’utiliser les bases de données pour les 20 % restant. 

Grâce à cette approche, les entreprises obtiennent un premier aperçu et disposent d’une base de calcul pour le scope 3 pour les années à venir. À partir de là, les limites du système peuvent être ajustées au fil du temps et la qualité des données peut augmenter progressivement en impliquant les fournisseurs ou en introduisant un système de gestion des données. 

Quand les entreprises examinent les données chiffrées sur leurs émissions, il est important de comprendre la relation entre les données primaires et les données secondaires utilisées pour le calcul. Selon l’avancement de l’action climatique de l’entreprise, ce ratio peut varier. Avant de déterminer le type de données adéquat et la répartition entre données primaires et données secondaires, il convient de définir l’objectif du calcul des émissions. 

La qualité des données est un critère important pour calculer les émissions de CO2 

Pour les calculs d’empreinte carbone, l’origine et la qualité des données sont des facteurs importants. Une évaluation de la qualité doit être réalisée sur tous les types de données avant leur utilisation dans le calcul des émissions. Les critères incluent :    

  • l’âge des données (recommandation : < 3 ans) ; 
  • leur ancrage régional (recommandation : associées à un pays) ; 
  • si elles sont propres à un secteur (recommandation : oui) ; 
  • la source des données (recommandation : étude officielle, base de données reconnue ou calcul interne). 

Dans le cas d’un audit externe, la qualité des données est primordiale. Une documentation exhaustive sur la méthodologie, les données et les facteurs d’émission est cruciale. Les données doivent toujours être aussi transparentes, plausibles et réalistes que possible, en particulier si elles sont utilisées comme modèle de données.  

 

Quel est l’impact d’une meilleure qualité des données ? 

Nous conseillons aux entreprises de choisir le meilleur type de données en termes d’âge, de géographie et de technologie, et de toujours utiliser les données les plus représentatives, fiables et exhaustives disponibles. 

Les entreprises peuvent opter pour une approche hybride ou ciblée sur un fournisseur. Si l’entreprise utilise des données primaires et secondaires, il s’agit d’une approche hybride. La plupart des entreprises commencent par multiplier les données de consommation pour les quantités de matériaux achetées (données primaires) par un facteur d’émission extrait d’une base de données (données secondaires). Une approche ciblée sur un fournisseur inclut également les données de consommation primaires pour les quantités de matériaux achetées, mais les associe à un facteur d’émission indiqué par le fournisseur, et non plus tiré d’une base de données. 

Pour passer d’une approche hybride de la gestion des données à une approche ciblée, c’est-à-dire lorsque l’entreprise commence à utiliser exclusivement des données primaires, il est impératif d’obtenir des données plus précises sur les processus de ses fournisseurs, leur entreprise et/ou les matériaux. Ces informations permettent de mieux évaluer et comparer les données de différents fournisseurs. En outre, les limites du système d’une entreprise peuvent être séparées plus clairement de celles de ses fournisseurs. Cette plus grande transparence, obtenue grâce à une collecte de données plus précise, a un impact sur les stratégies de réduction qui en découlent. Des données primaires plus précises permettent des mesures de réduction plus ciblées et aident à déterminer une feuille de route pour la décarbonation.  

Des données de qualité peuvent modifier les chiffres sur les émissions de la chaîne de valeur

Des données de meilleure qualité reflètent mieux la réalité, ce qui peut modifier les émissions calculées. Par exemple, si un fournisseur de matières premières n’est pas en mesure de préciser la source d’énergie utilisée pour sa production au moment du calcul, la moyenne nationale pourra être utilisée à la place. Si la source d’énergie est finalement à 100 % de l’électricité verte, l’introduction des données primaires va alors conduire à une réduction des émissions calculées, puisque la source d’énergie réelle utilisée pour la production (dans ce cas, de l’électricité verte) génère moins d’émissions que l’hypothèse initiale. 

Le revers de la médaille, c’est qu’une meilleure qualité des données peut aussi mener à une hausse des émissions. Par exemple, un fournisseur peut supposer que ses émissions liées au transport sont composées d’un mélange de combustibles pour des camions de moyen tonnage, alors qu’en réalité ses transports sont majoritairement assurés par des camions de gros tonnage roulant au diesel. Dans ce cas, un nouveau calcul des émissions basé sur les données primaires va entraîner une augmentation du niveau des émissions calculées. Ces augmentations peuvent être surprenantes dans les mesures de réduction. Toutefois, il est important de pouvoir les identifier. 

Quand les émissions de la chaîne d'approvisionnement e sont prises en compte et que la qualité des données est améliorée grâce à une proportion accrue de données primaires, il est possible de constater des variations dans la quantité des émissions. Il est donc important de comprendre les leviers à l’origine des augmentations des émissions et de traiter les points faibles appropriés. En matière de données sur les émissions, la transparence est essentielle à la bonne mise en œuvre des mesures d’action climatique. 

Synthèse des avantages et inconvénients de l’utilisation de données primaires par rapport aux données secondaires  

graphique_données-primaires-par-rapport-aux-données-secondaires

 

Débuter la collecte de données et continuer à améliorer la qualité 

L’objectif de la collecte des données est d’obtenir des données primaires actualisées pour toutes les composantes d’un produit ou service afin de mesurer plus précisément l’empreinte carbone d’une entreprise. Mais c’est un long chemin, sur lequel chaque pas en faveur de la transparence compte. La meilleure approche pour la collecte de données dépend des processus, des structures et des relations existantes entre l’entreprise et ses fournisseurs. Il n’est pas facile d’identifier et d’obtenir toutes les données d’émissions dans la chaîne logistique. Souvent, une aide extérieure est requise. 

 

La solution logicielle ClimatePartner pour décarboner la chaîne de valeur

Network Platform de ClimatePartner permet aux entreprises de décarboner leur chaîne de valeur. Ce logiciel axé sur les données permet aux fabricants de collecter et d’analyser les données primaires de leurs fournisseurs. En échange, les fournisseurs peuvent accéder à des formations et des ressources documentaires. Si cette solution facilite la décarbonation, elle améliore également la transparence en matière d’émissions au sein de la chaîne de valeur d’une entreprise. La plateforme permet aussi aux gros revendeurs et fabricants, entre autres, de faire valider leurs cibles d’engagement pour les fournisseurs via la Science Based Targets initiative (SBTi) et de devenir des leaders de l’action climatique. 

Vous voulez en savoir plus sur la collecte de données sur les émissions de scope 3 pour votre chaîne de valeur ? Contactez-nous pour vous lancer dans l’action climatique ! 

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