En matière d’énergie, la plupart des scénarios prospectifs commencent par modéliser une demande (souvent à partir de considérations ou de souhaits socio-économiques, ce qui conduit à une croissance ininterrompue), puis mettent en face une offre qui suit nécessairement, avec éventuellement un ajustement par les prix. Le raisonnement tenu – implicite ou explicite – est alors que quand le prix monte il est possible d’accéder à plus de ressources et donc de servir plus de consommateurs.
Ce n’est que récemment que sont venus se superposer des approches différentes, qui considèrent que l’approvisionnement énergétique sera de plus en plus contraint par des limites physiques (sur les ressources, sur les performances des technologies, etc), ce qui conditionne une offre maximum, à laquelle la demande est forcée de s’adapter.
Pour réconcilier ces deux points de vue en apparence contradictoires, nous avons développé un outil, le « Rogeaulito » , qui permet de simuler offre et demande avec des méthodes distinctes, avant une confrontation qui permet de tirer des enseignements qu’aucune des deux approches décrites ci-dessus ne fournit quand elle est prise individuellement.
En pratique le modèle :
1. Décrit une offre possible sous contrainte (de stocks extractibles pour les combustibles fossiles et l’uranium, de surfaces pour la biomasse, de capitaux pour les énergies « sans limite » comme le vent ou le soleil, etc.) ;
2. Décrit une demande « vue du souhait du consommateur » (cette demande découle du nombre d’unités pour les véhicules, les immeubles, les usines, etc, et de la consommation moyenne par unité, l’ensemble évoluant au cours du temps).
3. Calcule une « demande en énergie primaire souhaitée » qui découle de la demande sociale
4. Confronte cette demande en énergie primaire souhaitée à l’offre maximale possible sous contrainte décrite au 1.
Cette manière de faire met en évidence un éventuel « Reste à Trouver » (RàT), qui matérialise combien et quand on va manquer d’énergie pour satisfaire la demande projetée. Cela permet alors de commencer à procéder à des itérations pour évaluer quantitativement les actions à mener pour que la demande n’excède pas l’offre sous contraintes, ce qui est la condition d’une évolution sans crise de la société dans laquelle nous vivons. Il devient alors possible de décrire et quantifier des politiques de long terme qui permettent d’assurer la limitation de la demande au niveau de l’offre maximale disponible.
Par rapport aux modèles économiques classiques qui s’ajustent par les prix, cette approche permet également d’appréhender les régulations par les quantités dans des systèmes qui ne sont plus celui du libre marché (pénuries, rationnements, réglementation forte, etc), ce que les modèles classiques basés sur des élasticités demande-prix ne savent pas faire.
Par rapport aux démarches sectorielles (limitées au transport, ou au logement, ou à l’industrie), cette méthode a l’avantage de traiter d’entrée de jeu les transferts entre secteurs de consommation et les arbitrages possibles en fonction de l’utilité de chaque secteur dans un contexte d’optimisation globale.
Documents de référence (en anglais):
Pour une présentation synthétique de Rogeaulito et de sa valeur ajoutée dans le paysage des modèles existants, voici un article publié dans la revue scientifique « Frontiers in Energy Systems and Policy » (open-access) : Rogeaulito-Paper in press (Mai 2013)
Lecteurs intéressés par les détails de modélisation, vous pouvez trouver une description technique de l’outil ici: Rogeaulito-Technical-Description (Déc. 2012)
Trajectoires énergétiques
A l’aide du modèle Rogealito, TSP a développé des trajectoires énergétiques mondiales contrastées suivant un paradigme dit des « 4 quadrants ». Vous pouvez consulter les premiers résultats de ces travaux dans le document de travail suivant : Trajectoires Energetiques_(Quadrants) (Juin 2013)
Chef de projet :
Léo Benichou est diplômé de Polytechnique et de KTH (Royal Institute of Technology- Stockholm). Il est chargé de mission au Shift, responsable du projet scénarios.
Contact:
wg_scenarios(a)theshiftproject.org
