Quelles sont les meilleures méthodes pour collecter des données dans le cadre d’une analyse du cycle de vie ?

2 Identifier les sources de données

L’étape suivante consiste à identifier les sources de données qui peuvent vous fournir les informations dont vous avez besoin pour votre ACV. Il existe deux principaux types de sources de données : primaires et secondaires. Les sources de données primaires sont celles que vous collectez directement à partir du système à l’étude, telles que les mesures, les enquêtes ou les entretiens. Les sources de données secondaires sont celles que vous obtenez à partir de bases de données, de documents ou de rapports existants. Les sources de données primaires sont généralement plus précises et spécifiques à votre système, mais elles peuvent également être plus coûteuses et plus longues à collecter. Les sources de données secondaires sont généralement plus accessibles et plus complètes, mais elles peuvent aussi être moins pertinentes et cohérentes avec votre système.

3 Collecter les données

La troisième étape consiste à collecter les données à partir des sources sélectionnées, en respectant les exigences de qualité des données et les limites du système. Vous devez collecter des données pour toutes les entrées et sorties du système, telles que les matériaux, l’énergie, les émissions et les déchets. Vous devez également collecter des données pour les processus d’arrière-plan qui prennent en charge le système, tels que le transport, la production d’électricité ou le traitement des déchets. Vous devez documenter les méthodes de collecte de données, les hypothèses et les sources, et garder une trace des unités, des facteurs de conversion et des méthodes d’allocation. Vous devez également vérifier l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence des données, et identifier les lacunes ou les incertitudes.

4 Valider les données

La quatrième étape consiste à valider les données que vous avez collectées et à vérifier si elles répondent à l’objectif et à la portée de votre ACV. Vous pouvez utiliser différentes méthodes pour valider les données, telles que l’examen par les pairs, l’analyse de sensibilité, l’analyse d’incertitude ou la comparaison avec d’autres études. Vous devez également tenir compte de la représentativité temporelle, géographique et technologique des données, ainsi que de la manière dont elles affectent les résultats et les conclusions de votre ACV. Vous devez signaler les méthodes de validation des données, les résultats et les limites, et justifier les écarts ou les ajustements que vous avez apportés.

5 Organiser les données

La cinquième étape consiste à organiser les données que vous avez validées et à les préparer pour les prochaines étapes de l’ACV. Vous pouvez utiliser divers outils et logiciels pour organiser les données, tels que des feuilles de calcul, des bases de données ou des modèles d’ACV. Vous devez structurer les données en fonction de l’unité fonctionnelle, des limites du système et des catégories d’impact, et utiliser des formats et des conventions cohérents et transparents. Vous devez également relier les données aux facteurs de caractérisation appropriés, c’est-à-dire les coefficients qui traduisent les entrées et les sorties du système en impacts environnementaux potentiels. Vous devez documenter les méthodes, les outils et les sources d’organisation des données, et vous assurer de l’accessibilité et de la reproductibilité des données.

6 Mettre à jour les données

La sixième étape consiste à mettre à jour les données que vous avez organisées et à les maintenir à jour et pertinentes pour votre ACV. Vous devez surveiller les changements et les tendances dans le système et l’environnement, et collecter des données nouvelles ou mises à jour au besoin. Vous devez également examiner les sources et la qualité des données, et remplacer ou améliorer les données obsolètes ou peu fiables. Vous devez documenter les méthodes, la fréquence et les résultats de mise à jour des données, et communiquer les changements et les implications à vos parties prenantes.