Des critères & indicateurs

2.2.1 Analyse & évaluation

Parmi tous les moyens possibles, ceux d’analyse et d’évaluation apparaissent comme des moyens primordiaux dont les résultats s’avèrent nécessaires à la plupart des autres. En effet, les moyens de contrôle, de communication et de rédaction de rapport nécessitent les résultats des analyses et des évaluations pour être utilisés. Les moyens procéduraux et de gestion reposent quant à eux sur des évaluations qui ont permis de les élaborer. En tant que tel, ils n’utilisent pas les résultats des éva- luations mais peuvent cependant préconiser la mise en œuvre de moyens d’évaluation. C’est ce caractère essentiel qui place les moyens d’analyse et d’évaluation au premier rang des moyens à étudier. Selon l’objet soumis à l’analyse et à l’évaluation (projet, produit, communauté, compa- gnie) et selon le volet à analyser et à évaluer (économique, environnemental ou social), différents moyens vont pouvoir être mobilisés (Tableau 2).

Il convient de dégager la différence entre analyse et évaluation bien que les deux termes soient largement utilisés l’un à la place de l’autre sans distinction particulière. L’analyse consiste par définition en la « décomposition d'une chose en ses éléments » (CNRTL, 2013). L’évaluation correspond quant à elle à l’action d'apprécier la valeur d'une chose. Elle est également une mé- thode d'estimation (CNRTL, 2013). Ainsi, à la lumière de leurs définitions respectives, l’analyse et l’évaluation demeurent clairement distinctes et apparaissent finalement complémentaires. L’évaluation nécessite l’analyse.

Afin d’évaluer une chose en fonction d’objectifs définis lors de l’identification des enjeux, il est nécessaire de choisir des critères (« élément de référence qui permet de juger, d'estimer, de définir quelque chose » (Larousse, 2013)) qui seront ensuite évalués par des indicateurs (« unité d'infor- mation, quantitative ou qualitative, qui sert d'outil pour mesurer de façon approximative la mani- festation d'une réalité changeante » (Botreau et Veissier, 2013). Ainsi l’évaluation apparaît-elle inextricablement liée à la notion de critères. Mendoza et al. précisent la définition de critère en ajoutant le concept de principe. Le critère est alors considéré comme un principe de second ordre qui précise un principe défini comme une vérité sur laquelle s’appuie un raisonnement ou une action (Mendoza et Macoun, 2000). Dans ces mêmes travaux, les auteurs explicitent le lien entre

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indicateur et critère à travers la définition suivante : « variable ou composante du système étudié utilisée pour caractériser l’état d’un critère particulier ». Enfin, plus bas sur l’échelle de la généri- cité, la notion de vérificateur complète la liste des éléments clefs à considérer dans une évaluation. Ils sont définis comme « une donnée ou une information qui renforce la spécificité ou la facilité d’évaluation d’un indicateur » (Mendoza et Macoun, 2000). La figure 3 présente l’organisation hiérarchique des différents éléments d’évaluation (principes, critères, indicateurs et vérificateur).

Figure 3. Organisation hiérarchique des principes, critères, indicateurs et vérificateurs pour l'évaluation

Évaluer la durabilité d’une chose implique nécessairement la prise en compte d’un grand nombre de critères caractérisant des enjeux et objectifs différents voire contradictoires, propres à chaque partie prenante. Le recours à l’analyse multicritère (AMC) (multicriteria analysis) s’impose alors naturellement.

2.2.2 Analyse multicritère

L’analyse multicritère se présente comme le couplage entre l’analyse et l’évaluation, cette der- nière étant portée par la notion de critère. Elle est une méthode d’aide à la décision qui permet de comparer diverses alternatives pour répondre à un problème donné, à partir de critères dont les unités voire la nature (quantitative, semi-quantitative ou qualitative) diffèrent. Elle repose sur trois caractéristiques : un jeu donné d’alternatives, un jeu de critères pour comparer les alternatives et une méthode de classement des alternatives (WB, 2006).

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Avant de sélectionner les critères et les indicateurs de l’AMC, il faut définir les objectifs de l’évaluation en fonction de la nature du problème à résoudre. Ce dernier porte soit sur la descrip- tion d’une seule alternative, soit sur la comparaison de plusieurs alternatives. Dans le second cas, Botreau et Veissier (2013) distinguent trois types de problèmes : soit l’évaluation vise à définir la meilleure alternative à choisir, soit elle vise à établir un classement des alternatives, soit elle vise à trier les alternatives en les affectant à des catégories prédéfinies. La nature du problème va orien- ter le choix d’une méthode d’agrégation des critères.

Toute AMC peut être décomposée en quatre étapes qui consistent à (Ben Mena, 2000) :  définir et lister les alternatives étudiées ;

 définir et lister les critères d’évaluation ;

 établir le tableau des performances qui permet de comparer les alternatives en fonction de tous les critères ;

 et agréger les performances, c’est-à-dire les différents critères d’une alternative donnée. Si les trois premières étapes de l’AMC restent les mêmes quelle que soit la nature du problème, la dernière étape en revanche repose sur un grand nombre de méthodes qui en dépendent. Les mé- thodes en question peuvent être classées en deux groupes (Ben Mena, 2000) :

 les méthodes d’agrégation complète aussi appelées méthodes d’« agrégation complète transitive » telle que la somme pondérée. Ces méthodes présupposent que les indicateurs se compensent et présentent l’avantage d’être claire en offrant la possibilité d’obtenir un score unique ;

 les méthodes d’agrégation partielle qui consistent à comparer les différentes alternatives deux à deux et à déterminer celle qui surclasse l’autre. Ces méthodes qui permettent de conserver la non équivalence des indicateurs perdra en revanche en clarté.

Les méthodes d’agrégation complète ou partielle reconnues sont les méthodes ELECTRE, PROMETHEE, MACBETH, AHP, MAUT (Caillet, 2003).

Une fois l’analyse multicritère implémentée, des paramètres (opératoires, technologiques, écono- miques, géographiques, etc.) qui influencent la valeur des critères peuvent être optimisés. L’étape ultime pour l’analyse, la simulation et l’évaluation d’un système est l’optimisation, à savoir un «

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raisonnement ou un calcul permettant de trouver les valeurs d'un ou plusieurs paramètres qui cor- respondent au maximum d'une fonction » (CNRTL, 2013). Les méthodes d’optimisation sont multiples et réparties en deux groupes : celles qui reposent sur une programmation linéaire et celles qui reposent sur une programmation non-linéaire. Parmi les méthodes d’optimisation non- linéaires se trouvent d’une part la famille des méthodes déterministes comme l’optimisation non- linéaire et d’autre part celle des méthodes stochastiques comme l’algorithme génétique (Morales, 2013).

Par essence, l’Analyse de Cycle de Vie (ACV) (Life Cycle Assessment) (LCA) est une méthode multicritère et se présente donc comme un moyen de choix dans l’évaluation de la durabilité d’un système.